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- Erhöhung der Sicherheit durch kognitive Assistenzsysteme
- Vernetzung von Fahrzeugen und Infrastruktur im innerstädtischen Verkehr
- Stadtgerechte Mensch-Maschine-Interaktion
Autofahren in der Stadt bedeutet ein Miteinander von unterschiedlichsten Verkehrsteilnehmern und Verkehrsmitteln. Es bedeutet auch, einen komplexen Verkehrsraum und eine hohe Aktionsdichte zu bewältigen.
Zur Erhöhung von Effizienz und Sicherheit im städtischen Verkehr entwickeln Expertenteams der Adam Opel AG neuartige Assistenzsysteme und engagieren sich deshalb in der Forschungsinitiative UR:BAN (Urbaner Raum: Benutzergerechte Assistenzsysteme und Netzmanagement). Das Ziel der vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie geförderten Initiative ist es, Fahrer von Pkw und Nutzfahrzeugen im städtischen Straßenverkehr vorausschauend, situationsangepasst und individuell zu unterstützen. 31 Partner aus Automobil- und Zulieferindustrie, Elektronik- und Softwarefirmen entwickeln zusammen mit Forschungsinstituten und Städten intelligente Assistenzsysteme und kooperative Verkehrsmanagementsysteme, die auf die Bedürfnisse im Stadtverkehr ausgelegt sind.
Auf der UR:BAN-Halbzeitveranstaltung beim Deutschen Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. (DLR) in Braunschweig wurden heute die bisher gewonnenen Erkenntnisse und Ergebnisse vorgestellt.
Die über vier Jahre, bis 2016, laufende Forschungsinitiative UR:BAN gliedert sich in drei Projektbereiche: "Kognitive Assistenz", "Vernetztes Verkehrssystem", und "Mensch im Verkehr". "Opel ist Partner bei allen drei Projektsäulen", erklärt Michael F. Ableson, Technikvorstand der Adam Opel AG. "Dabei steht immer der Fahrer im Mittelpunkt. Teams aus Ingenieuren, Physikern und Verkehrspsychologen erforschen hierzu das assistierte Ausweichen in kritischen Situationen, die intelligente Vernetzung von Fahrzeugen und Infrastruktur, das Fahrerverhalten sowie eine stadtgerechte Mensch-Maschine-Interaktion."
Kognitive Assistenz - Kollisionsvermeidung durch Ausweichen und Bremsen
Gerade im städtischen Verkehr entstehen Gefahrensituationen, in denen der Fahrer nicht mehr rechtzeitig reagieren kann.
Hier setzt das Teilprojekt "Kollisionsvermeidung durch Ausweichen und Bremsen" im Rahmen der Kognitiven Assistenz an. Das Opel-Team entwickelt ein erweitertes Fahrerassistenzsystem, das neben dem Bremseingriff den zusätzlichen Fahrbahnraum durch einen situationsspezifischen Lenkeingriff zum Ausweichen ausnutzt. Dieses System soll helfen, Kollisionen mit Fahrzeugen und Fußgängern im innerstädtischen Verkehr zu vermeiden.
Zur Halbzeitpräsentation wird ein Demonstrationsfahrzeug vorgestellt, das mit weiterentwickelten Kamera- und Radarsystemen sowie mit Brems- und Lenkungssystemen ausgestattet ist, die einen Eingriff in die Fahrzeugführung erlauben. Die Berücksichtigung der Fahrerreaktion stellt ein wichtiges Kriterium bei der Optimierung der Eingriffsstrategie dar. Opel wird darüber hinaus noch neueste Erkenntnisse zur Mensch-Maschine-Interaktion und Fahrerabsichtserkennung im Demonstrationsfahrzeug integrieren.
Vernetzte Verkehrssysteme - Smarte Kreuzung
Durch Informationen, die dem Fahrzeug via WLAN von Infrastruktur und anderen Fahrzeugen übermittelt werden, können Fahrempfehlungen für das Kreuzungsumfeld erstellt werden, die dem Nutzer anschließend über die Mensch-Maschine-Schnittstelle intuitiv vermittelt werden. Damit soll erreicht werden, dass der Fahrer komfortabel, sicher und energieeffizient an die Kreuzung heranfahren und sie - möglichst ohne anzuhalten - überqueren kann. Das Neue bei UR:BAN ist nun, dass die Car-to-X-Technologie speziell für das Fahren im städtischen Umfeld optimiert und weiterentwickelt werden soll. Dabei bilden Kreuzungen mit komplexem Aufbau bezüglich Fahrspuren und Lichtsignalanlagen eine zusätzliche Herausforderung.
In diesem Teilprojekt baut die Adam Opel AG auf langjährige Erfahrungen im Bereich der Car-2-X-Kommunikation auf, wie sie unter anderem erfolgreich im bereits abgeschlossenen Projekt SIM-TD gezeigt wurden. Durch kooperatives Fahren wird in Zukunft der Schritt vom reinen Austauschen von Informationen zum gemeinsamen Handeln aller Akteure ermöglicht.
Mensch im Verkehr - Stadtgerechte Mensch-Maschine-Interaktion
In UR:BAN wird an der Verbesserung technischer Systeme gearbeitet. Allerdings können die durch die Systeme neu gewonnenen Informationen nur dann zur Verbesserung der Fahrleistung und Fahrsicherheit beitragen, wenn die Fahrer auch wissen, wie sie mit diesen Informationen umgehen müssen und im richtigen Moment das richtige Verhalten zeigen. Deshalb steht im Teilprojekt Mensch-Maschine-Interaktion das menschliche Erleben und Verhalten bei der Interaktion mit Fahrerassistenzsystemen im Vordergrund. Hier steht die Arbeit in interdisziplinären Teams an erster Stelle: Psychologen, Ingenieure und Physiker arbeiten zusammen an der Entwicklung und Umsetzung neuartiger Elemente in der Kommunikation mit dem Fahrer.
Hierbei werden wichtige Fragen geklärt: z.B., welche Informationsinhalte benötigen Fahrer, um einer Fahrstrategie zu folgen; oder welche Darstellungsformen motivieren Fahrer zur Nutzung eines Systems und wie vermeidet man dabei die Ablenkung des Fahrers im Straßenverkehr.
Die Vorgehensweise im Teilprojekt "Stadtgerechte Mensch-Maschine-Interaktion" ist von empirischen Methoden geprägt. In zahlreichen Probandenstudien in verschiedenen Fahrsimulatoren und im Realverkehr wird unter kontrollierten Bedingungen getestet, welchen Einfluss die Assistenzsysteme auf das Fahr- und Blickverhalten haben, wie sich die Interaktion zwischen Verkehrsteilnehmern verändert und wie sich Fahrer im Umgang mit den Mensch-Maschine-Schnittstellen verhalten.
Die Auswertung der objektiven und subjektiven Daten bietet die Grundlage für die Bewertung von Systemauslegung und -gestaltung. In enger Zusammenarbeit mit den anderen Teilprojekten werden dann solche empfehlenden Systeme integriert, die den Nutzer in seinem Fahrverhalten optimal unterstützen.
Mensch im Verkehr - Verhaltensprädiktion und Intentionserkennung
Das Wissen über Fahrerverhalten kann genutzt werden, um die Warnstrategie einer Mensch-Maschine-Schnittstelle von Assistenzfunktionen zu optimieren. Ziel der Adam Opel AG im UR:BAN-Teilprojekt "Verhaltensprädiktion und Intentionserkennung" ist es daher, einen Algorithmus zur Erkennung der Fahrerintention auf Basis von serienmäßiger Sensorik zu entwickeln. Das ermöglicht eine Prädiktion des Fahrerverhaltens in kritischen Fahrsituationen.
Der Algorithmus soll zukünftig ausgeführte Fahrmanöver in Ausweich- oder Notbremssituationen bereits zu einem frühen Zeitpunkt erkennen können. Bei allen Fahrern zeigen sich bereits vor der Einleitung von Fahrmanöver bestimmte Verhaltensmuster und Merkmale in der Quer- und Längsführung des Fahrzeugs. Diese Erkenntnisse konnten durch umfangreiche Testfahrten und Versuchsdatenaufzeichnungen erarbeitet werden. Mehr als 50 Probanden haben einen festgelegten Parcours absolviert, in dem sie unter kontrollierten Bedingungen mit für sie unvorhersehbaren Notsituationen und daraus resultierenden Fahrmanövern konfrontiert wurden.
Auf Basis der gefundenen Verhaltensmuster und Merkmale erwartet das Opel-Team in bestimmten Fahrsituationen eine Vorhersage, ob der Fahrer eine Notsituation durch ein Ausweich- oder Notbremsmanöver selbsttätig entschärfen wird. Diese Information kann zur zeitlichen Anpassung von Warn- und Eingriffsstrategien verwendet werden. Dies wird im Teilprojekt "Kollisionsvermeidung durch Ausweichen und Bremsen" genutzt. Wird detektiert, dass ein Fahrer selbstständig eine auftretende kritische Situation entschärfen wird, kann eine Fahrerwarnung verzögert oder unterdrückt werden.
- Erhöhung der Sicherheit durch kognitive Assistenzsysteme
- Vernetzung von Fahrzeugen und Infrastruktur im innerstädtischen Verkehr
- Stadtgerechte Mensch-Maschine-Interaktion
Autofahren in der Stadt bedeutet ein Miteinander von unterschiedlichsten Verkehrsteilnehmern und Verkehrsmitteln. Es bedeutet auch, einen komplexen Verkehrsraum und eine hohe Aktionsdichte zu bewältigen.
Zur Erhöhung von Effizienz und Sicherheit im städtischen Verkehr entwickeln Expertenteams der Adam Opel AG neuartige Assistenzsysteme und engagieren sich deshalb in der Forschungsinitiative UR:BAN (Urbaner Raum: Benutzergerechte Assistenzsysteme und Netzmanagement). Das Ziel der vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie geförderten Initiative ist es, Fahrer von Pkw und Nutzfahrzeugen im städtischen Straßenverkehr vorausschauend, situationsangepasst und individuell zu unterstützen. 31 Partner aus Automobil- und Zulieferindustrie, Elektronik- und Softwarefirmen entwickeln zusammen mit Forschungsinstituten und Städten intelligente Assistenzsysteme und kooperative Verkehrsmanagementsysteme, die auf die Bedürfnisse im Stadtverkehr ausgelegt sind.
Auf der UR:BAN-Halbzeitveranstaltung beim Deutschen Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. (DLR) in Braunschweig wurden heute die bisher gewonnenen Erkenntnisse und Ergebnisse vorgestellt.
Die über vier Jahre, bis 2016, laufende Forschungsinitiative UR:BAN gliedert sich in drei Projektbereiche: "Kognitive Assistenz", "Vernetztes Verkehrssystem", und "Mensch im Verkehr". "Opel ist Partner bei allen drei Projektsäulen", erklärt Michael F. Ableson, Technikvorstand der Adam Opel AG. "Dabei steht immer der Fahrer im Mittelpunkt. Teams aus Ingenieuren, Physikern und Verkehrspsychologen erforschen hierzu das assistierte Ausweichen in kritischen Situationen, die intelligente Vernetzung von Fahrzeugen und Infrastruktur, das Fahrerverhalten sowie eine stadtgerechte Mensch-Maschine-Interaktion."
Kognitive Assistenz - Kollisionsvermeidung durch Ausweichen und Bremsen
Gerade im städtischen Verkehr entstehen Gefahrensituationen, in denen der Fahrer nicht mehr rechtzeitig reagieren kann.
Hier setzt das Teilprojekt "Kollisionsvermeidung durch Ausweichen und Bremsen" im Rahmen der Kognitiven Assistenz an. Das Opel-Team entwickelt ein erweitertes Fahrerassistenzsystem, das neben dem Bremseingriff den zusätzlichen Fahrbahnraum durch einen situationsspezifischen Lenkeingriff zum Ausweichen ausnutzt. Dieses System soll helfen, Kollisionen mit Fahrzeugen und Fußgängern im innerstädtischen Verkehr zu vermeiden.
Zur Halbzeitpräsentation wird ein Demonstrationsfahrzeug vorgestellt, das mit weiterentwickelten Kamera- und Radarsystemen sowie mit Brems- und Lenkungssystemen ausgestattet ist, die einen Eingriff in die Fahrzeugführung erlauben. Die Berücksichtigung der Fahrerreaktion stellt ein wichtiges Kriterium bei der Optimierung der Eingriffsstrategie dar. Opel wird darüber hinaus noch neueste Erkenntnisse zur Mensch-Maschine-Interaktion und Fahrerabsichtserkennung im Demonstrationsfahrzeug integrieren.
Vernetzte Verkehrssysteme - Smarte Kreuzung
Durch Informationen, die dem Fahrzeug via WLAN von Infrastruktur und anderen Fahrzeugen übermittelt werden, können Fahrempfehlungen für das Kreuzungsumfeld erstellt werden, die dem Nutzer anschließend über die Mensch-Maschine-Schnittstelle intuitiv vermittelt werden. Damit soll erreicht werden, dass der Fahrer komfortabel, sicher und energieeffizient an die Kreuzung heranfahren und sie - möglichst ohne anzuhalten - überqueren kann. Das Neue bei UR:BAN ist nun, dass die Car-to-X-Technologie speziell für das Fahren im städtischen Umfeld optimiert und weiterentwickelt werden soll. Dabei bilden Kreuzungen mit komplexem Aufbau bezüglich Fahrspuren und Lichtsignalanlagen eine zusätzliche Herausforderung.
In diesem Teilprojekt baut die Adam Opel AG auf langjährige Erfahrungen im Bereich der Car-2-X-Kommunikation auf, wie sie unter anderem erfolgreich im bereits abgeschlossenen Projekt SIM-TD gezeigt wurden. Durch kooperatives Fahren wird in Zukunft der Schritt vom reinen Austauschen von Informationen zum gemeinsamen Handeln aller Akteure ermöglicht.
Mensch im Verkehr - Stadtgerechte Mensch-Maschine-Interaktion
In UR:BAN wird an der Verbesserung technischer Systeme gearbeitet. Allerdings können die durch die Systeme neu gewonnenen Informationen nur dann zur Verbesserung der Fahrleistung und Fahrsicherheit beitragen, wenn die Fahrer auch wissen, wie sie mit diesen Informationen umgehen müssen und im richtigen Moment das richtige Verhalten zeigen. Deshalb steht im Teilprojekt Mensch-Maschine-Interaktion das menschliche Erleben und Verhalten bei der Interaktion mit Fahrerassistenzsystemen im Vordergrund. Hier steht die Arbeit in interdisziplinären Teams an erster Stelle: Psychologen, Ingenieure und Physiker arbeiten zusammen an der Entwicklung und Umsetzung neuartiger Elemente in der Kommunikation mit dem Fahrer.
Hierbei werden wichtige Fragen geklärt: z.B., welche Informationsinhalte benötigen Fahrer, um einer Fahrstrategie zu folgen; oder welche Darstellungsformen motivieren Fahrer zur Nutzung eines Systems und wie vermeidet man dabei die Ablenkung des Fahrers im Straßenverkehr.
Die Vorgehensweise im Teilprojekt "Stadtgerechte Mensch-Maschine-Interaktion" ist von empirischen Methoden geprägt. In zahlreichen Probandenstudien in verschiedenen Fahrsimulatoren und im Realverkehr wird unter kontrollierten Bedingungen getestet, welchen Einfluss die Assistenzsysteme auf das Fahr- und Blickverhalten haben, wie sich die Interaktion zwischen Verkehrsteilnehmern verändert und wie sich Fahrer im Umgang mit den Mensch-Maschine-Schnittstellen verhalten.
Die Auswertung der objektiven und subjektiven Daten bietet die Grundlage für die Bewertung von Systemauslegung und -gestaltung. In enger Zusammenarbeit mit den anderen Teilprojekten werden dann solche empfehlenden Systeme integriert, die den Nutzer in seinem Fahrverhalten optimal unterstützen.
Mensch im Verkehr - Verhaltensprädiktion und Intentionserkennung
Das Wissen über Fahrerverhalten kann genutzt werden, um die Warnstrategie einer Mensch-Maschine-Schnittstelle von Assistenzfunktionen zu optimieren. Ziel der Adam Opel AG im UR:BAN-Teilprojekt "Verhaltensprädiktion und Intentionserkennung" ist es daher, einen Algorithmus zur Erkennung der Fahrerintention auf Basis von serienmäßiger Sensorik zu entwickeln. Das ermöglicht eine Prädiktion des Fahrerverhaltens in kritischen Fahrsituationen.
Der Algorithmus soll zukünftig ausgeführte Fahrmanöver in Ausweich- oder Notbremssituationen bereits zu einem frühen Zeitpunkt erkennen können. Bei allen Fahrern zeigen sich bereits vor der Einleitung von Fahrmanöver bestimmte Verhaltensmuster und Merkmale in der Quer- und Längsführung des Fahrzeugs. Diese Erkenntnisse konnten durch umfangreiche Testfahrten und Versuchsdatenaufzeichnungen erarbeitet werden. Mehr als 50 Probanden haben einen festgelegten Parcours absolviert, in dem sie unter kontrollierten Bedingungen mit für sie unvorhersehbaren Notsituationen und daraus resultierenden Fahrmanövern konfrontiert wurden.
Auf Basis der gefundenen Verhaltensmuster und Merkmale erwartet das Opel-Team in bestimmten Fahrsituationen eine Vorhersage, ob der Fahrer eine Notsituation durch ein Ausweich- oder Notbremsmanöver selbsttätig entschärfen wird. Diese Information kann zur zeitlichen Anpassung von Warn- und Eingriffsstrategien verwendet werden. Dies wird im Teilprojekt "Kollisionsvermeidung durch Ausweichen und Bremsen" genutzt. Wird detektiert, dass ein Fahrer selbstständig eine auftretende kritische Situation entschärfen wird, kann eine Fahrerwarnung verzögert oder unterdrückt werden.
