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Querverkehrsassistenz unter Berücksichtigung von Unsicherheiten aus Sensorik und Prädiktion

Eichhorn, Andreas von

Obwohl die Statistik aufzeigt, dass sich an Kreuzungen gehäuft Unfälle ereignen, wird der Fahrer in dieser offensichtlich komplexen Situation bis dato nur in wenigen Serienfahrzeugen von Assistenzsystemen unterstützt. Eine Ursache hierfür ist die eingeschränkte Einsicht konventioneller On-Board Sensorik wie Radar und Kamera in den seitlichen Kreuzungsarm, wodurch potentiell vorhandener Querverkehr erst spät erfasst werden kann. Die Kommunikation zwischen Fahrzeugen stellt einen vielversprechenden technologischen Fortschritt zur Beherrschung kritischer Situationen im Kreuzungsbereich dar. Bei der Anwendung dieser Technologie entstehen eine Reihe von neuen Fragestellungen: Reicht die Genauigkeit der satellitengestützten Lokalisierung aus, um dem Fahrer eine möglichst falschwarnungsfreie, aber dennoch wirksame Assistenz anbieten zu können? Wie kann bei der Bewertung der Kritikalität mit den variierenden Unsicherheiten aus der Lokalisierung umgegangen werden? Welchen Einfluss nehmen die Unsicherheiten, die aus dem Fahrerverhalten resultieren? Um diese Fragen zu beantworten, wird in dieser Arbeit ein prototypisches Assistenzsystem entwickelt und im Rahmen eines Feldversuchs mit Probanden getestet. Die Messdaten dienen einerseits dazu, durch Expertenanalyse und Fahrerbefragung Optimierungspotential des bestehenden Systems zu identifizieren und liefern andererseits eine umfangreiche Datenbasis für die Evaluierung von neuen Ansätzen. Dies stellt die Grundlage dar für die im weiteren Verlauf entwickelten Methoden zur Handhabung von Unsicherheiten aus Fahrerverhalten und Sensorik. Die Abbiegeabsicht wird mit einem neuartigen Ansatz bewertet, der aus Sicht des Fahrers mehrere mögliche Manöver plant. Anhand der zeitlichen Entwicklung der optimalen Überführungskosten der geplanten Trajektorien wird auf die Abbiegeabsicht des Fahrers geschlossen. Das Verfahren wird anhand zahlreicher realer Abbiegemanöver evaluiert. Es kann gezeigt werden, dass eine verlässliche Detektion bereits zu einem Zeitpunkt möglich ist, welcher dem Fahrer eine hinreichend große Reaktionszeitreserve ermöglicht, um eine kritische Situation selbst zu entschärfen. Der Umgang mit den Unsicherheiten aus der Sensorik gelingt, indem zunächst zeitbasierte Kriterien zur Bewertung der Kritikalität im deterministischen Fall untersucht werden. Anschließend wird mit Hilfe der Methode der exakten Monome und mehrdimensionaler Gauß-Quadratur eine recheneffiziente Approximation für den probabilistischen Fall vorgeschlagen.

Traversing an intersection is a challenging task for human drivers. Vehicle accident statistics, which provide evidence of this adverse circumstance, indicate an increased frequency of accidents. However, advanced driver assistance systems that provide assistance during intersection situations are not available in all series production cars. Among other reasons this is due to the reduced detection range of conventional sensors, such as radar or cameras for vehicles on lateral crossroads. Cross-traffic assistance based on vehicle-to-vehicle communication technology exhibits promising attributes for the control of this type of situation because crossing traffic can be detected even without a line-of-sight. However, the application of this technology introduces the following new issues: Is the precision of satellite based positioning sufficiently accurate to provide effective assistance to a driver while maintaining a low false-positive warning rate? What is the best approach to coping with the varying uncertainty of localization measurements during criticality assessment? How is the uncertainty about the intention of the driver related to this issue? To answer these questions, a prototype system is developed and extensively tested during a field-operational test using naive probands. The acquired data enables the optimization of the current system via analysis by experts and driver surveys. The data also serves as an extensive data base for the evaluation of the new algorithms developed in this thesis, which focus both on the uncertainty in the driver’s behavior and in measurement. Turning maneuver intention is estimated by a novel approach, in which several possible maneuvers are planned from the viewpoint of the driver. To infer the intended maneuver, the gradient of the optimal cost-to-go of each planned trajectory is employed. This approach is evaluated with numerous turning maneuvers and enables early and reliable detection of the actual conducted maneuver, which facilitates an effective warning. The ability to handle measurement uncertainty is addressed by examining time-based criticality measures for the deterministic case. Subsequently, an efficient approximation for the probabilistic case, which is based on a method of exact monomials and multidimensional Gaussian quadrature, is proposed.

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Eichhorn, Andreas von: Querverkehrsassistenz unter Berücksichtigung von Unsicherheiten aus Sensorik und Prädiktion. 2014.

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