Fortgeschrittenes Fahrspurerkennungsmodell für die virtuelle Entwicklung hochautomatisierter Funktionen

Autoren

T. Kanuric BSc, H. Li  MSc, Assoc. Prof. Dipl.-Ing. Dr. techn. A. Eichberger, Institut für Fahrzeugtechnik, Technische Universität Graz; Dr. techn. Dipl.-Ing. D. Nalic, MQS Automotive GmbH & Co KG, Heilbronn; P. Pannagger MSc, Mercedes-Benz Group AG:

Jahr

2023

Druckinfo

Eigenproduktion ÖVK

Zusammenfassung

Virtuelle Entwicklung und Prototyping sind bereits ein integraler Bestandteil von automatisierten Fahrsystemen (Automated Driving Systems - ADS). Ein wesentliches Element dieser Entwicklung ist die Entwicklung von echtzeitfähigen Sensormodellen im Bezug auf automatisierte Systeme. In dieser Publikation wird ein Sensormodell und dessen Implementierung in einem Echtzeit-Validierungsumgebung vorgestellt. Zu diesem Zweck wird ein auf einem neuronalen Netz basierendes phänomenologisches Modell zur Erkennung von Fahrbahnmarkierungen entwickelt und in ein virtuelles Echtzeit-Fahrzeugprüfstandssystem integriert. Das vorgeschlagene Fahrbahnmarkierungsmodell zielt darauf ab, ein realistisches und echtzeitfähiges Sensormodell zur Verfügung zu stellen, welches für die Bewertung und Entwicklung von Querführungssystemen verwendet werden kann. Darüber hinaus bietet der vollständige Simulationsaufbau eine komplexe virtuelle Umgebung und ein genaues Fahrzeugdynamikmodell. Die Ergebnisse zeigen die Leistungsfähigkeit des kalibrierten und entwickelten Fahrbahnmarkierungsmodells. Gleichzeitig bietet der angewandte Simulationsaufbau die größtmögliche Flexibilität für den weiteren Ausbau von Vehicle-in-the-Loop in der Zukunft.

ISBN

978-3-9504969-2-5