Academic literature on the topic 'Autonomes Fahrzeug'

In der Fahrzeugindustrie halten aktuell eine Reihe von Neuerungen Einzug. So sorgen neben dem Umstieg auf E‑Mobilität hochtechnologische Assistenzsysteme in Fahrzeugen für einschneidende Veränderungen. Eine weitere mit diesen neuen Systemen einhergehende Neuerung ist, dass Autos nun wie Smartphones mit regelmäßigen Updates versorgt werden. Der Hersteller Tesla behauptet sogar, seine Autos in Zukunft per Softwareupdate zum vollautonomen Fahrzeug upgraden zu können. Diese Entwicklung kann zu einer nicht nachhaltigen und risikoreichen Entwicklung der IT‑Security und der Umweltbilanz des Fahrzeugsektors führen.

Menschliche Fehler sind zu mehr als 90 % Hauptursache für Verkehrsunfälle. Als Lösung wird deshalb die vollkommene Automatisierung des Straßenverkehrs propagiert. Mit dieser Lösung begibt man sich aber offensichtlich in eine Sackgasse. Vielmehr ist eine signifikante Reduktion nur durch die simultane und vollkommen gleichberechtigte parallele Steuerung des Fahrzeugs durch den menschlichem Fahrer und die Automatik zu erreichen. Es wird gezeigt, wie eine solche Fahrzeuglenkung aus ergonomischer Sicht aussehen könnte. Unter Berücksichtigung der aktuellen Lebensdauer von Fahrzeugen und dem beobachteten Verhalten von Fahrern ist dieser Effekt allerdings erst vollkommen in einer Zeitspanne von ca. 30 Jahren zu erwarten und auch nur dann, wenn die Nutzung entsprechender Ausrüstungen gesetzlich vorgeschrieben sind (ähnlich wie die Nutzung des Sicherheitsgurtes) und nicht abgeschaltet werden können.

Seit Jahrzehnten wird dem privaten Auto durch eine entsprechend ausgerichtete Infrastruktur sowie rechtliche und steuerliche Bevorteilungen eine privilegierte Stellung eingeräumt. Doch mittlerweile gibt es einfach zu viel vom immer Gleichen. Es ist nicht nur die Klimakrise, die eine umfassende Transformation des Verkehrs verlangt. Das private Auto kann die soziale Teilhabe und das private Glück nicht mehr oder nur noch eingeschränkt garantieren. Was einst Freude am Fahren war, wird von immer mehr Menschen als lästige Pflicht empfunden. Mobilität wird in Stadt und Land heute vielfältiger gedacht als in Form der Fixierung auf das private Fahrzeug. Die lange erfolgreiche Automobilbranche tut sich jedoch schwer mit der Transformation des alten Geschäftsmodells. Schon der Wechsel des Antriebsstrangs irritiert die eingespielten Ingenieursroutinen massiv. Neue Verwendungs- und Verfügungsformen des Autos auf digitalen Plattformen oder gar die Entwicklung von vollautomatischen Fahrzeugen und autonomen Flotten können oder wollen die deutschen Hersteller nicht von selbst erreichen. Um die technologische Kompetenz und die beschäftigungspolitische Wirkung der Autoindustrie zu retten, müssen die Impulse zur Veränderung von außen kommen. Der historische Blick auf die bisherige Erfolgsgeschichte des Automobils zeigt, dass die politische Regulierung dazu der Schlüssel ist.

Die Bedeutung innovativer Geschäftsmodelle als Bestimmungsfaktor für den Unternehmenserfolg steht weitestgehend außer Frage. Aufgrund der hohen Komplexität von Geschäftsmodellen hat sich jedoch bislang kein praktisch anwendbares Bewertungskonzept etablieren können, welches Geschäftsmodellinnovationen in Hinblick auf deren Erfolgsentwicklung untersucht. Zur Adressierung dieser Problemstellung wird unter Anwendung des systemdynamischen Ansatzes ein Simulationsmodell entwickelt, welches den Wertbeitrag einer Geschäftsmodellinnovation ausweist. Neben dem Kapitalwert als finanzielle Wertgröße des Geschäftsmodells werden ferner der Kundenwert sowie der Wert der unternehmerischen Fähigkeiten als wichtige Wertgrößen explizit gemacht, da sie die zukünftige Leistungs- und Wettbewerbsfähigkeit des Geschäftsmodells determinieren. Damit liefert das Bewertungsmodell einen Ansatz zur ganzheitlichen Geschäftsmodellbewertung, die die Anwendung finanzieller Standardkalkulationen mit der Messbarmachung nicht-finanzieller Erfolgsgrößen kombiniert.:1 Einführung 2 Geschäftsmodelle und Geschäftsmodellbewertung 3 Entwicklungsprozess des systemdynamischen Geschäftsmodells bedarfsabhängiger Funktionserweiterungen 4 Aufbau des systemdynamischen Geschäftsmodells bedarfsabhängiger Funktionserweiterungen 5 Simulation des systemdynamischen Geschäftsmodells bedarfsabhängiger Funktionserweiterungen 6 Schlussbetrachtung
Business model innovations provide powerful levers for creating sustainable competitive advantage and thus have a positive impact on the value of an enterprise. However, due to the complexity of business models, no practically applicable framework, evaluating an innovative business model with regard to its effect on a company’s success, has been established. Hence, a simulation model assessing the value contribution of a business model innovation is developed. Using the mathematical modeling technique ‘System Dynamics’ to frame the value drivers of a business allows for simulation experiments that reveal the effect of the business model’s design on its profitability, therewith guiding policymakers towards better decisions. As a result, the simulation model reports the net present value of a business model. In addition, the success indicators customer lifetime value and the value of the enterprises’ capabilities are identified as important assets that have to be monitored closely as they determine the company’s prospective performance. In combining financial standard calculations with the operationalization of non-financial measures, the simulation model represents a comprehensive approach for business model evaluation.:1 Einführung 2 Geschäftsmodelle und Geschäftsmodellbewertung 3 Entwicklungsprozess des systemdynamischen Geschäftsmodells bedarfsabhängiger Funktionserweiterungen 4 Aufbau des systemdynamischen Geschäftsmodells bedarfsabhängiger Funktionserweiterungen 5 Simulation des systemdynamischen Geschäftsmodells bedarfsabhängiger Funktionserweiterungen 6 Schlussbetrachtung

Driving comfort is considered a key factor for broad public acceptance of automated driving. Based on continuous driver/passenger monitoring, potential discomfort could be avoided by adapting automation features such as the driving style. The EU-project MEDIATOR (mediatorproject.eu) aims at developing a mediating system in automated vehicles by constantly evaluating the performance of driver and automation. As facial expressions could be an indicator of discomfort, a driving simulator study has been carried out to investigate this relationship. A total of 41 participants experienced three potentially uncomfortable automated approach situations to a truck driving ahead. The face video of four cameras was analyzed with the Visage facial feature detection and face analysis software, extracting 23 Action Units (AUs). Situation-specific effects showed that the eyes were kept open and eye blinks were reduced (AU43). Inner brows (AU1) as well as upper lids (AU5) raised, indicating surprise. Lips were pressed (AU24) and stretched (AU20) as sign for tension. Overall, facial expression analysis could contribute to detect discomfort in automated driving.

Bei der Entwicklung neuartiger und innovativer Fahrerassistenzsysteme kommt der Positions- und Ausrichtungsbestimmung von Fahrzeugen eine Schlüsselrolle zu. Dabei entscheidet die Güte der Positionsbestimmung über die Qualität, die Robustheit und den Einsatzbereich des Gesamtsystems. Verbesserungen in der Positionsbestimmung führen zu einer besseren Performanz bzw. sind die Grundvoraussetzung für die Realisierung dieser Fahrerassistenzsysteme. Ein Beispiel für solch ein neuartiges Fahrerassistenzsystem, welches auf eine hochgenaue Positionsbestimmung baut, ist der BMW TrackTrainer. Dieses Assistenzsystem soll den "normalgeübten" Autofahrer beim schnellen Erlernen der Ideallinie auf Rennstrecken unterstützen, indem das Fahrzeug die Rennstrecke völlig autonom auf einer vorher aufgezeichneten Ideallinie umrundet, während der Teilnehmer sich die Strecke aus Fahrerperspektive einprägt. Für die Realisierung eines derartigen Assistenzsystems ist eine hochgenaue Positionsbestimmung im cm-Bereich notwendig. Bisher wurde dafür eine GPS-gestützte Inertialplattform eingesetzt, welche unter guten GPS-Empfangsbedingungen die Anforderungen an die Positionierung erfüllt. Bei schlechten GPS-Empfangsbedingungen, wie sie beispielsweise auf der international bekannten Rennstrecke Nürburgring Nordschleife aufgrund von Verdeckung und Abschattung der Satellitensignale durch stark bebautes oder bewaldetes Gebiet auftreten, liefert das Positionierungssystem keine ausreichend genauen Werte, wodurch das autonome Fahren verhindert wird. Zwar gibt es neben GPS auch weitere Positionsbestimmungssysteme, die aber für den Einsatz auf Rennstrecken entweder zu ungenau sind, oder einen zu hohen Rüstaufwand erfordern würden. Um diese Lücke zu schließen, wurde im Rahmen dieser Arbeit ein hochgenaues Positionsbestimmungssystem entwickelt und evaluiert, welches auch unter schlechten GPS-Empfangsbedingungen den Anforderungen des autonomen Fahren auf Rennstrecken genügt und auf einer Fusion verschiedener Signalquellen in einem Positionsfilter beruht. Folgende Signalquellen wurden hinsichtlich Genauigkeit sowie Praxistauglichkeit für den Einsatz auf Rennstrecken experimentell untersucht: - GPS-gestützte Inertialplattform (GPS/INS) - Fahrzeugsensoren mit erweitertem Fahrzeugmodell - Digitaler Kompass - Laser-Reflexlichtschranken - Servo-Tachymeter - LIDAR-basierte Randbebauungserkennung - Videobasierte Spurerkennung - Digitale Karte. Obwohl eine GPS-gestützte Inertialplattform (GPS/INS) unter schlechten GPS-Empfangsbedingungen keine ausreichend genauen Positionswerte im cm-Bereich liefert, besitzt dieses System dennoch eine hohe Robustheit und Langzeitstabilität und stellt damit eine sehr gute Grundlage für die Positionsbestimmung auf Rennstrecken dar. Fahrzeugsensoren, bestehend aus Raddrehzahl- und Gierratensensor, schreiben die Fahrzeugposition mit Hilfe der Koppelnavigationsgleichung relativ für ca. 10s ohne eine Messung absoluter Positionswerte fort. Um die bestehenden Genauigkeitsanforderungen zu erfüllen, muss jedoch ab einer Geschwindigkeit von 30km/h das Fahrzeugmodell um eine Schwimmwinkelschätzung erweitert werden. Ein digitaler Kompass eignet sich nachweislich nicht für die Positionsbestimmung auf Rennstrecken. Hier treten aufgrund von magnetischen Interferenzen zu große Messfehler der Fahrzeugausrichtung auf, die eine Positionsstützung ungeeignet machen. Bei Referenzmessungen mit einem Servo-Tachymeter konnte die geforderte Genauigkeit dieser Messeinrichtung bei Fahrzeuggeschwindigkeiten kleiner 30km/h nachgewiesen werden. Bei höheren Geschwindigkeiten liefert das System jedoch keine Ergebnisse, was den Einsatz auf Rennstrecken ausschließt. Auf den Boden gerichtete Laser-Reflexlichtschranken können sehr präzise die Überfahrt über eine Bodenmarkierung detektieren. Da diese Überfahrten beim autonomen Fahren auf Rennstrecken nur sehr selten auftreten, ist diese Positionierungsmethode nicht geeignet. Mit Hilfe einer LIDAR-basierten Randbebauungserkennung kann die Fahrzeugposition in Kombination mit einer hochgenauen digitalen Karte der Randbebauung auf ca. 20-30cm genau geschätzt werden. Schwierigkeiten bereiten hier jedoch Unregelmäßigkeiten in der Geometrie der Randbebauung. Während parallel verlaufende Leitplanken neben der Strecke sehr gut erfasst werden können, liefern Sträucher, Erdwälle, etc. ungenaue Messergebnisse. Somit ist die LIDAR-basierte Randbebauungserkennung ein bedingt geeignetes System zur Positionsstützung auf Rennstrecken. Als vielversprechendster Ansatz zur Verbesserung der Positions- und Ausrichtungsbestimmung auf Rennstrecken konnte der Einsatz einer visuellen Spurerkennung in Verbindung mit einer hochgenauen digitalen Karte der Spurmarkierungen identifiziert werden. Hierfür wurde eine sich in Vorserie befindliche Bildverarbeitungseinheit der Firma MobileEye mit einer eigens entwi-ckelten Spurerkennung verglichen. Letztere bietet den Vorteil, Systemwissen über den Verlauf der Fahrspurmarkierung sowie negative Effekte der Fahrzeugeigendynamik mit in den Signalver-arbeitungsprozess einfließen zu lassen. Bei Vergleichsfahrten auf dem BMW eigenem Testgelände in Aschheim konnte der Vorteil der Spurdatenrückführung nachgewiesen werden. Die erwei-terte Spurerkennung hatte nachweislich gegenüber der Vorserienbildverarbeitung eine höhere Verfügbarkeit von gültigen Messwerten. Bei Messfahrten auf der Nordschleife stellte sich jedoch das Vorseriensystem von MobileEye als das deutlich robustere Spurerkennungssystem heraus. Hier führten verschmutzte Fahrbahnmarkierungen, schnell wechselnde Lichtverhältnisse sowie sonstige Straßenbeschriftungen dazu, dass die erweiterte Spurerkennung weitaus weniger gültige Messwerte lieferte als das Vorseriensystem. Aus diesem Grund fiel für Fahrten mit schlechten visuellen Bedingungen die Wahl auf das Vorserienbildverarbeitungssystem. Für den Entwurf des Positionsfilters wurden letztlich folgende Signalquellen verwendet: - GPS-gestützte Inertialplattform (GPS/INS) - Fahrzeugsensoren mit erweitertem Fahrzeugmodell - Videobasierte Spurerkennung in Kombination mit einer selbst aufgezeichneten hochge-nauen Karte der Spurmarkierungen der Teststrecke. Als Fusionsalgorithmus wurde ein erweiterter Kalman-Filter eingesetzt, da sich dieser besonders für die Zusammenführung unterschiedlicher Sensormessdaten eignet. Um eine optimale Zustandsschätzung der Fahrzeugposition und Ausrichtung zu erhalten, mussten die verwendeten Signalquellen zunächst zeitlich synchronisiert sowie auf Plausibilität geprüft werden. Als Synchronisationspunkt wurde der Messzeitpunkt der Signalquelle mit der größten Latenz verwendet. Dieser wurde mit 163ms durch für die videobasierte Spurerkennung bestimmt. Da jedoch eine verzögerte Positionsschätzung für eine stabile Reglung des Fahrzeugs für das autonome Fahren ungenügend ist, wurde die geschätzte Fahrzeugposition am Ausgang des Kalman-Filters mit Hilfe der Koppelnavigationsgleichung sowie der Fahrzeugsensoren auf den aktuellen Zeitpunkt (Latenz = 0s) prädiziert. Für die Detektion systematischer Fehler wie Radschlupf, falsch erkannte Spurmarkierung und GPS-Mehrwegeausbreitung kamen robuste Signalplausibilisierungsalgorithmen zum Einsatz. So erfolgte die Plausibilisierung der Spurerkennung unter anderem über die selbst aufgezeichnete hochgenaue Karte der Spurmarkierungen, da eine Spurerkennung nur da sinnvoll ist, wo Spurmarkierungsstützpunkte in hinterlegt sind. Für die Gültigkeitsüberprüfung der GPS-Messwerte wurde ein GPS-Offset-Beobachter entwickelt und angewendet. Die Evaluierung des entwickelten Positionsfilters wurde im Rahmen der Arbeit am Beispiel des BMW TrackTrainers auf drei ausgewählten Teststrecken mit steigendem Schwierigkeitsniveau (Verschlechterung der GPS-Empfangsbedingungen) durchgeführt. Hierfür wurde die in Echtzeit geschätzte Fahrzeugposition mit einer durch Post-Processing korrigierten Positionslösung referenziert. Die Auswertung der Ergebnisse bewies, dass der entwickelte Positionsfilter durch die Fusion einer GPS-gestützten Inertialplattform, den Fahrzeugsensoren zur Messung von Gierrate und Raddrehzahlen sowie einer visuellen Spurerkennung in Kombination mit einer hochgenauen Karte der Fahrspurmarkierungen die Anforderungen des autonomen Fahrens auch unter schlechten GPS-Empfangsbedingungen erfüllt. Mit diesem, im Rahmen der Arbeit entwickelten, hoch-genauen Positionsbestimmungssystem konnte erstmalig am 21.10.2009 das autonome Fahren auf der Nürburgring Nordschleife nachgewiesen werden.

Im Rahmen dieser Arbeit wird gezeigt, dass sich aktiv geregelte Feder-Dämpfer-Systeme anbieten, um die steigenden Anforderungen an den Fahrkomfort beim autonomen Fahren zu erfüllen. Durch eine Entkopplung des Fahrgastraums von der Straßenanregung werden der Fahrkomfort gesteigert und das Auftreten von Kinetose verringert. Mit der aktiven Luftfeder der TU Darmstadt - einer Synthese aus Luftfeder und aktiver Federung - wird ein derartiges System konzipiert, entwickelt und ein Funktionsprototyp im Versuch validiert. Der Grundgedanke ist, die Vorteile einer konventionellen Luftfederung mit denen eines aktiven Systems zu kombinieren. Die aktive Luftfeder ist teiltragend und die Kraftstellung erfolgt durch eine Verstellung der tragenden (druckeffektiven) Fläche der Luftfeder im Betrieb mit hydraulischen Aktoren. Diese sind in die Abrollkolben der Luftfeder integriert und arbeiten mit einer Eckfrequenz von ca. 5 Hz. Ausgehend von der Frage nach der optimalen vertikaldynamischen Schwingungsminderung, wird zunächst ein Verfahren erarbeitet, um Vertikaldynamiksysteme bereits in einer frühen Phase der Entwicklung im Spannungsfeld zwischen Funktion und Aufwand bewerten zu können. Hierfür wird die Maximierung von Fahrkomfort und Fahrsicherheit als mathematisches Optimierungsproblem - der Minimierung der H2-Norm der Übertragungsfunktionen der Aufbaubeschleunigung und der Radlastschwankung - formuliert. Basierend auf den theoretischen Voruntersuchungen wird ein Prototyp der aktiven Luftfeder entwickelt. Um diesen unter möglichst realistischen Bedingungen im Experiment zu untersuchen, werden Hardware-in-the-Loop-Versuche durchgeführt. Es wird gezeigt, dass der Fahrkomfort bei der Fahrt auf einer Bundesstraße mit 100 km/h bei verbesserter Fahrsicherheit um ca. 35 % gesteigert wird.

Das automatische Erstellen einer Fahrbahn ist eine wichtige Voraussetzung für verschiedene Anwendungen der Robotik, wie z. B. autonome Fahrzeuge oder fahrerlose Transportsysteme. In dieser Arbeit werden verschiedene bekannte Verfahren der Bahnplanung vorgestellt und miteinander verglichen. Die Berücksichtigung mechanischer Zwangsbedingungen ist dabei ein Schwerpunkt der Betrachtungen. Anschließend wird die konkrete Implementierung eines abtastbasierten Verfahrens beschrieben und der Einfluss verschiedener Parameter auf dessen Funktionalität untersucht. Der Planungsalgorithmus wird außerdem um die Möglichkeit einer dynamischen Umplanung der aktuellen Bahn erweitert. Zahlreiche Simulationen belegen, dass das umgesetzte Verfahren auch komplexe Bahnplanungsprobleme unter verschiedenen Bedingungen in vergleichsweise kurzer Zeit lösen kann. Schwächen zeigen sich vor allem bei sehr engen Manövrierräumen und extrem dynamischen Umgebungen
Automatic path planning is an important prerequisite for various applications in robotics, such as autonomous vehicles or automatic guided vehicle systems. In this thesis, different approaches for path planning are presented. The methods are compared and evaluated, especially considering their ability to handle differential constraints. Then, the concrete implementation of a sampling-based approach using motion primitives is explained. This algorithm is finally expanded to allow dynamic replanning in reaction of unexpected environmental changes. In numerous simulations, the implemented method proves its ability to solve path planning problems under a variety of conditions in a relatively short amount of time. It is only in extremely narrow spaces and highly dynamic environments when the approach fails to generate a solution

Vorwort In der automobilen Lichttechnik findet seit einigen Jahren eine Revolution statt. So sollen Fahrzeuge nicht nur besonders emissionsarm fahren, sondern auch den Fahrer bestmöglich unterstützen. Fahrerassistenzsysteme z.B. sind daher heute fester Bestandteil neuer Fahrzeuge. Kunden können hier aus einer Vielzahl von Systemen wählen, die zu großen Teilen auf neuen Entwicklungen aus dem Bereich der optischen Technologien basieren. Diese und weitere Technologien steigern den Komfort sowie die Sicherheit für den Fahrer. Aber sie werden auch immer wichtiger im Zusammenhang mit dem Trendthema „Autonomes Fahren“. Trotz ihrer Einbindung in die Entwicklung neuer Technologien beschäftigt sich die Branche natürlich auch weiterhin leidenschaftlich mit den ‚klassischen‘ Themen wie z.B. Fahrzeuginnen- und Außenbeleuchtung, Lichterzeugung und neue -quellen sowie Scheinwerfertechnologien. Auch auf diesem Feld gibt es immer neue Anforderungen und Wünsche von Herstellern und Endk...

Es wird ein umfassendes Verkehrskonzept für das urbane Umfeld beschrieben, welches durch den neuen kollaborativen Fahrzeugtyp mit dem Namen goG [go 'dschi] ermöglicht wird. Fahrzeuge dieses Typs können sich nahtlos im bestehenden Straßenverkehr eingliedern, ohne dass daran Anpassungen vorzunehmen sind. Auf Grund seiner kollaborativen Fähigkeiten können goGs aber auch zu Konvois des ÖPNVs formiert werden und annähernd 80% der im Vergleich für PKWs benötigten Parkplatzfläche einsparen. Des weiteren befähigen sie das goG in voller Fahrt von der Straße an eine über der Straße verlaufenden Umlaufseilbahn zu wechseln. Ein gittergleiches Netzwerk solcher Seilbahnen erlaubt das automatische Durchrouten von goGs 6 Meter über dem Straßenniveau, bei einer konstanten Geschwindigkeit von 50 km/h. An Seilbahnknotenpunkten werden durch Manipulatoren die goGs in voller Fahrt von einer Seilbahn in die vorgesehene nächste Seilbahn umgehängt. Durch hängebrückenartige Aufhängung der Umlaufseilbahnen oberhalb bestehender Straßenzüge werden keine zusätzlichen Flächen benötigt. Der Durchsatz einer Fahrbahn vergrößert sich durch die darüber geführte Umlaufseilbahn um mehr als das Doppelte. Ein autonomes Fahren bei maximal 6km/h zur nächsten goG-Linie des ÖPNV bzw. Seilbahn führt zu einer Vielzahl von Synergieeffekten.