Detektion und Klassifizierung unterschiedlicher Bedeckungen auf Abschlussscheiben von LiDAR-Sensoren

Detektion und Klassifizierung unterschiedlicher Bedeckungen auf Abschlussscheiben von LiDAR-Sensoren von Trierweiler,  Manuel
Aufgrund des großen Sichtfeldes bei guter Auflösung und gleichzeitig hoher Reichweite gelten LiDAR-Sensoren als eine elementare Komponente hochautomatisierter Fahrzeuge. Durch Anhaften von Verunreinigungen wie Regen oder Staub auf der Sensorschutzscheibe wird die Sensorfunktionalität stark eingeschränkt. In dieser Arbeit werden Methoden zur Detektion und Charakterisierung von Verunreinigungen vorgestellt, die eine intelligente und vollständig automatisierte Reinigung der Oberfläche ermöglichen. By providing a high resolution at high distances in a broad field of view, LiDAR sensors are a key element in automated driving cars. However, in harsh environmental conditions, particles from rain or dust attach on the outer surface of the sensor and cause a degradation of the overall performance. This work introduces several methods to detect and characterize those particles, realizing the integration of an intelligent and fully automated cleaning system to restore the required performance.
Aktualisiert: 2022-09-15
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Störgrößenkompensation und Trajektorienfolgeregelung eines vollautomatisierten, einspurigen Fahrdynamikerprobers

Störgrößenkompensation und Trajektorienfolgeregelung eines vollautomatisierten, einspurigen Fahrdynamikerprobers von Hanß,  Stefan
Um die Zahl der Verkehrsunfälle und besonders auch die der Verkehrstoten zu reduzieren, wird der Fahrer eines modernen Personenkraftwagens von einer Vielzahl an Fahrerassistenzsystemen bei seiner Fahraufgabe unterstützt. Diese können je nach Funktion entweder mit dem Fahrer interagieren oder direkt auf die Fahrdynamik einwirken. Aufgrund der fehlenden Fahrgastzelle bietet ein Motorrad konzeptbedingt einen geringeren passiven Schutz, weshalb das Potential aktiver Sicherheitssysteme besonders hoch ist. Aktuell sind in Serie nur reaktive Assistenzsysteme verfügbar, die einen Bewegungszustand entweder beibehalten oder auf die Fahrereingaben abschwächend reagieren können, wenn diese sonst zu einem blockierenden oder durchdrehenden Rad führen würden. Aktiv oder automatisiert eingreifende Unterstützungssysteme tragen heutzutage noch nicht zur Motorradsicherheit bei. In dieser Arbeit wird ein Regelungskonzept für ein automatisiertes Motorrad vorgestellt, welches auf der hierarchischen Signalverarbeitung des Menschen basiert. Besonderer Fokus liegt dabei auf den zur Erhöhung der Motorradsicherheit wichtigen Ebenen der Stabilisierung und Bahnführung. Durch zeitvariante Linearisierung der nichtlinearen Systemdynamik wird ein modellprädiktiver Regler entworfen, welcher zuvor vorgegebene Trajektorien abfahren und wie ein Mensch Kurven schneiden oder ausweichen kann. Ein aktuelles Serienmotorrad wird um Sensoren zur Erfassung des aktuellen Fahrzustands und Aktoren zur Beeinflussung der vom Menschen verwendeten Stellgrößen auf das Fahrzeug erweitert. Motor, Bremse, Lenkung, Schaltung, Kupplung und Seitenstütze werden so automatisiert, dass sie sowohl durch den Fahrer als auch elektronisch angesteuert werden können. Auf Gyroskope oder Änderungen an der Fahrgeometrie wird explizit verzichtet, sodass die gewonnenen Erkenntnisse auf beliebige Serienmotorräder übertragen werden können. Abschließend werden die Regler simulativ mit verschiedenen Parametrierungen getestet und deren Auswirkungen auf die sich ergebende Ortstrajektorie verglichen. Die betrachteten Situationen umfassen sowohl das Abfahren einer zuvor vorgegebenen Strecke ohne andere Objekte als auch die exemplarische Anwendung des Regelungskonzeptes auf die Kollisionsvermeidung eines liegengebliebenen Fahrzeugs auf der Referenztrajektorie. In einer realen Testfahrt werden die Simulationsergebnisse validiert und der Beweis erbracht, dass das gewählte Konzept bei niederdynamischer Fahrt in der Lage ist, selbst die komplette Fahraufgabe zu übernehmen, sodass im Ausblick die Anwendung des Ansatzes für überwachende, warnende oder sogar intervenierende Assistenzsystemen motiviert wird.
Aktualisiert: 2023-01-01
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Adaptive Fahrhinweise für ein längsdynamisches Fahrerassistenzsystem zur Steigerung der Energieeffizienz

Adaptive Fahrhinweise für ein längsdynamisches Fahrerassistenzsystem zur Steigerung der Energieeffizienz von Dörr,  Dominik
Im Rahmen dieser Arbeit wurden Fahrhinweise entwickelt, die den Fahrer dabei unterstützen sollen, seine Fahraufgabe möglichst energieeffizient zu meistern. Bei den Fahrhinweisen handelt es sich um ein Fahrerassistenzsystem. Die Fahrhinweise wurden implementiert und in einer Probandenstudie auf ihrer Wirkungsweise überprüft. In this work, the author developed driver advices, that help the driver to perform his driving task in an efficient way. This advices are classified as a driver assistance system. They have been implemented and their influence on the driver has been investigated during a case study.
Aktualisiert: 2021-07-29
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Künstliche Intelligenz verhindert Verkehrsunfälle

Künstliche Intelligenz verhindert Verkehrsunfälle von Braun,  Hans, Gerke,  Michael, Marchthaler,  Reiner
Die Sicherheitsbewertung von Fahrsituationen ist von zentraler Bedeutung für Kollisionswarnsysteme, Fahrerassistenzsysteme oder autonom fahrende Fahrzeuge. In diesem Beitrag wird eine neue Methode vorgestellt, um komplexe Fahrsituationen sicher bewerten zu können. Dabei wird ein Teil der Zusammenhänge über Fahrzeugbewegungen durch stochastische Modelle beschrieben. Das noch fehlende Wissen wird durch eine Methode der künstlichen Intelligenz generiert, sodass zur Sicherheitsbewertung ein vollständiges stochastisches Modell zur Verfügung steht. Dieses Modell liefert Aussagen über aktuelle Fahrsituationen wie z. B. die Wahrscheinlichkeit einer Kollision mit einem Vorderfahrzeug oder die Wahrscheinlichkeit einer schweren Kollision. Aus diesen ermittelten Größen können Gefahrenwarnungen erzeugt oder Bremsmanöver eingeleitet werden, aber auch neue Fahrfunktionen schon in der Entwicklungsphase analysiert werden. Die Anwendung der Methode wird anhand von aufgezeichneten Fahrzeugbewegungsdaten aus einer Verkehrssimulation demonstriert. Eine direkte Sicherheitsbewertung im Fahrzeug während der Fahrt ist ebenso möglich.
Aktualisiert: 2023-01-01
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