Absicherungsrelevante Verkehrssituationen erheben, analysieren, simulieren

Abstract

Der partnerübergreifende Schlussbericht fasst die Arbeiten aller beteiligten Partner im AVEAS-Projekt zusammen. Das AVEAS-Projekt setzte sich zum Ziel, skalierbare und nachhaltige Methoden zu entwickeln, um kritische Situationen im Realverkehr gezielt zu erheben, und in Modelle zur Szenariengenerierung und Simulation zu überführen. Um aus heute erhebbaren Daten fundiert auf die Sicherheit künftiger Fahrfunktionen im Mischverkehr aus automatisierten und menschlichen Verkehrsteilnehmern zu schließen, fokussiert AVEAS auf drei situative Risikoaspekte für automatisiertes Fahren: Die Wechselwirkung mit dem umgebenden, menschlichen Verkehr; die Sollfunktion im vollständig automatisierten Modus; und die Transition der Fahrverantwortung zwischen Mensch und Maschine. Im Projekt wurden insgesamt über 4000 Datenstunden zu Verkehrssituationen erhoben, über Infrastruktursensoren, Messfahrzeuge, Luftbilder und Probandenstudien im Fahrsimulator, und in einem übergreifenden, gemeinsamen Datenformat abgelegt, das im Rahmen von DIN SAE SPEC 91518: »STRADE« in die Standardisierung überführt wurde. Die Projektergebnisse stehen in Form von zahlreichen Open-Access-Publikationen, Open-Data-Datensätzen und Open-Source-Quellcode zur Verfügung, unter anderem auf der Projektwebsite www.aveas.org. This joint final report summarizes the work of all partners of the AVEAS project. The AVEAS project aimed to develop scalable and sustainable methods for acquiring critical scenarios in real traffic and converting them into models for scenario sampling and simulation. In order to draw well-founded conclusions about the safety of future driving functions in mixed traffic, consisting of automated and human road users, based on data that can be collected today, AVEAS focuses on three situational risk aspects for automated driving: interactions with surrounding human traffic; the intended functionality of the system in fully automated mode; and the transition of the dynamic driving task between humans and machines. The project collected a total of over 4,000 hours of data on traffic situations using infrastructure sensors, recording vehicles, aerial video, and test subject studies in a driving simulator. This data was stored in a joint data format that was standardized as part of DIN SAE SPEC 91518: »STRADE.« The project results are available in the form of numerous open-access publications, open-data datasets, and open-source source code, provided, i.a., on the project website www.aveas.org.