Vergleichende Analyse des kritischen Spurwechsels bei autonom fahrenden Fahrzeugen und menschlichen Fahrern

Autoren

H. Li MSc, F. De Cristofaro  MSc, F. Orucevic BSc, Z. Gu BSc, Assoc. Prof. Dipl.-Ing. Dr. techn. A. Eichberger, Institut für Fahrzeugtechnik, Technische Universität Graz:

Jahr

2023

Druckinfo

Eigenproduktion ÖVK

Zusammenfassung

In der heutigen Industrie wächst der Bedarf an vertrauenswürdigen und sicheren hochfahrenden Automatisierungsalgorithmen für autonom fahrende Fahrzeuge (autonomous driving – AD) rasant. Dieses Wachstum wird durch die Expansion des Marktes und die Durchsetzung neuer Sicherheitsvorschriften auf der ganzen Welt vorangetrieben.

Um zu verstehen, ob und wie ein Algorithmus für autonomes Fahren die Sicherheit im Straßenverkehr verbessert, werden autonome Fahrzeuge in kritischen Szenarien getestet, die durch reale Verkehrsdaten oder Datenbanken mit natürlichen Trajektorien modelliert werden. In diesem Beitrag vergleichen wir das Verhalten von menschlichen Fahrern und AD-Fahrzeugen bei kritischen Szenarien von Spurwechselmanövern auf Autobahnen. Der getestete AD-Algorithmus basiert auf der Apollo Open Autonomous Driving Platform (AOADP), die in die Simulation integriert ist. Zusätzlich extrahieren wir ein kritisches menschliches Fahrszenario aus dem HighD-Datensatz (ein Datensatz mit realen Fahrzeugtrajektorien, die auf deutschen Autobahnen aufgezeichnet wurden) und verwenden dieses Szenario, um den AD-Algorithmus zu testen. Schließlich werden die Verhaltensweisen der AD-Fahrzeuge und der menschlichen Fahrer verglichen und analysiert. Die Simulationsergebnisse zeigen, dass die Parameterkonfiguration des Bahnplanungsalgorithmus einen signifikanten Einfluss auf die Durchführung von Spurwechseln hat. Der Vergleich zwischen menschlichem Fahrverhalten und AD-Systemen ist einer der Schlüsselfaktoren bei der Festlegung der Sensortechnologie. Der vorgeschlagene Ansatz eröffnet eine neue Möglichkeit zur quantitativen Analyse der Auswirkungen auf die Messungen des autonomen Fahrens und trägt somit zu einer sicheren Spezifikation der AD-Funktionen bei.

ISBN

978-3-9504969-2-5