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Die Automation, die den lernenden Fahrer ersetzt
Deterministische Verfahren sind für eine nachträgliche Bewertung der Sicherheit eines
erlebten Manövers oder einer Situation geeignet. Wird jedoch auf eine Online-Bewertung
von aktuellen Situationen und die Prädiktion auf einen Zeithorizont größer 1 s gezielt, dann
ist die Anwendung per se fehlerhaft, solang in der Situation Unsicherheiten enthalten sind.
Mit Unsicherheiten ist gemeint, dass die Entwicklung der Situation über der Zeit nicht nur
einen möglichen deterministischen Verlauf hat, wie oft bei „constant turn and constant
acceleration“-Modellen der Einfachheit angenommen wird, sondern viele verschiedene
Situationen eintreten können. Beispielsweise könnte das bei der Berechnung der TTC
vorausfahrende Fahrzeug auch beschleunigen anstatt weiter zu verzögern und somit eine
kritische Situation entschärfen. Um diese Unsicherheiten mit in die Gefahrenbewertung
einfließen zu lassen, werden im Folgenden stochastische Verfahren kurz vorgestellt.
22.4.3.2 Stochastische Verfahren zur Gefahrenbewertung
Die Gefahrenbewertung einer einfachen Vorbeifahrt zweier Fahrzeuge, wie in Abb. 22.3
dargestellt, motiviert anschaulich den Einsatz stochastischer Verfahren. Würde von einem
deterministischen Verhalten und der Extrapolation von Geschwindigkeit und Lenkwinkel
ausgegangen werden, würde eine Vorbeifahrt keine Gefahr bedeuten, denn die Trajektorien
bzw. die Aufenthaltsbereiche der Fahrzeuge kreuzen sich nicht. Dies sieht anders aus, wenn
Unsicherheiten in Betracht gezogen werden. Wenn das menschgeführte Fahrzeug (s. Abb. 22.3,
unterer Fahrstreifen, schwarz) nicht dem Fahrstreifen folgt, können für das autonome Fahr-
zeug (s. Abb. 22.3, oberer Fahrstreifen, orange) und für das Umfeld Gefahren entstehen.
Abb. 22.3 Vergleich Situationsprädiktion einer Vorbeifahrt: deterministisch (oben), stochastisch
(unten)
Autonomes Fahren
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