Page - (000438) - in Autonomes Fahren - Technische, rechtliche und gesellschaftliche Aspekte

Prädiktion von maschineller Wahrnehmungsleistung beim automatisierten Fahren422 20.2 Maschinelle Wahrnehmung 20.2.1 Umfang und Ausprägung Die maschinelle Wahrnehmung hat, wie im vorherigen Abschnitt beschrieben, die Aufgabe, alle für die Funktion des automatisierten Fahrens relevanten anderen Verkehrsteilnehmer sicher zu erkennen und der Verkehrsinfrastruktur korrekt zuzuordnen. Dies ist insbesonde- re deshalb notwendig, da beispielsweise für einen Fußgänger am Straßenrand ein anderes Gefährdungspotenzial besteht, als wenn er einen parallel verlaufenden, abgetrennten Fuß- gängerweg benutzt. Zur maschinellen Wahrnehmung werden im Fahrzeugumfeld Sensoren verwendet, die auf Kamera- sowie Radar- und/oder Lidartechnik basieren. Nähere Informationen zu der Funktion und den Bauformen dieser Sensoren sind beispielsweise in [3] zu finden. Kameras liefern ein 2-D-Abbild der 3-D-Szene in Form von hoch aufgelösten Grauwert- oder Farbbildern, aus denen bei genügendem Kontrast oder Unterschieden in der Textur einzelne Objekte mit Methoden der Bildverarbeitung extrahiert werden können. Eine Be- stimmung der Objektentfernung ist mit Mono-Kameras allerdings nur mit oft zu Fehlern führenden Annahmen wie einer ebenen Fahrbahn möglich. Stereo-Kameras erlauben zwar über das Disparitätsbild auch eine Bestimmung der Objektentfernung, die Genauigkeit sinkt jedoch quadratisch mit zunehmender Entfernung. Bei den heute üblichen Basisab- ständen der Stereoanordnungen und Auflösung der Kameras sind Messreichweiten bis etwa 50 Meter möglich, ohne dass der Fehler so stark ansteigt, dass Funktionen hieraus keinen Nutzen mehr ziehen könnten. Radar-, aber auch Lidarsensoren liefern hingegen vergleichsweise sehr genaue und auch hinsichtlich der Messfehler nahezu distanzunabhängige Entfernungsmessdaten. Sie können aber aufgrund der geringeren Winkelauflösung die Konturen, d. h. die Außenabmessungen von Objekten, schlechter erfassen. Dies gilt insbesondere für Radarsensoren. Zudem liefern Radar- und Lidarsensoren keinerlei Texturinformationen. Aufgrund dieser unterschied- lichen Messeigenschaften werden die unterschiedlichen Sensortypen für die Aufgabe der maschinellen Wahrnehmung in der Regel kombiniert verwendet. Man spricht dann von einer Sensordatenfusion. Mit den fusionierten Sensordaten lassen sich bewegte und statische Objekte, aber bei- spielsweise auch Fahrbahnmarkierungen grundsätzlich erkennen und physikalisch ver- messen. Die möglichen Messdimensionen hängen vom spezifischen Sensor-Setup ab. Typische erfassbare physikalische Messdaten sind die Abmessungen eines Objekts als Quadermodell mit Länge, Breite und Höhe sowie seine Position absolut in der Welt oder relativ zum eigenen Fahrzeug. Im Fall von bewegten Objekten kommen dann noch die Objektgeschwindigkeiten und Objektbeschleunigungen als relativ einfach bestimmbare Zustandsgrößen hinzu. Schwerer und in der Regel sehr unsicher bestimmbar aus externen Sensormessungen ist die Gierrate beziehungsweise die Kursrate anderer Verkehrsteilneh- mer. Diese Größen sind ohne Fahrzeug-zu-Fahrzeug-Kommunikation nur für das eigene Fahrzeug zuverlässig ermittelbar.