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Sicherheitspotenzial automatisierter Fahrzeuge: Erkenntnisse aus der
Unfallforschung370
zeug Informationen über die Umgebung erhält, sind Sensoren notwendig, die nach ihrem
physikalischen Messprinzip klassifiziert werden können. Im Automobilbereich kommen
heute vor allem Radar, Lidar, Nah- bzw. Ferninfrarot-, Ultraschallsensoren und Kameras zur
Anwendung. In Abb. 17.6 wird im oberen und mittleren Bild die eingeschränkte maschinelle
Wahrnehmung einzelner Messprinzipien vereinfacht farblich dargestellt. Demgegenüber
steht die ein
geblendete menschliche Wahrnehmung zusammen mit allen vorgenannten
Messergeb
nissen im unteren Bild bei erschwerten Licht- und Wetterbedingungen (Sonne,
Gegenlicht, nasse Fahrbahn, Spritzwasser, Vereisung, Fahrbahnmarkierungen nur teilweise
sichtbar). Bei genauer Betrachtung sieht man, dass es sich beim Radarmesspunkt links unten
(blau) um eine fehlerhafte Detektion handelt, die von einer Reflexion auf der Gegenfahrbahn
stammt (vgl. [38, 39]).
Zudem verdeutlicht Abb. 17.6, dass das Ergebnis maschineller Wahrnehmung und
Interpretation komplexer Verkehrssituationen die Entwicklungsingenieure bislang vor er-
hebliche technische Herausforderungen stellt. Dies betrifft die Detektion von statischen
und dynamischen Objekten, ihre möglichst genaue physikalische Vermessung und die
Zuordnung der korrekten semantischen Bedeutung der detektierten Objekte (s. Kap. 20).
Abb. 17.6 Maschinelle ver-
sus menschliche Wahrnehmung
(oberes Bild: Radar in Blau mit
Lidar in Gelb, mittleres Bild:
Ergänzung mit Kamera-Bild-
verarbeitung in Grün und Rot,
unteres Bild: Überlagerung
maschineller mit menschlicher
Wahrnehmung)
Autonomes Fahren
Technische, rechtliche und gesellschaftliche Aspekte
Gefördert durch die Daimler und Benz Stiftung