RoSSHAF - ARobustheit von Sensoren und Sensorsystemen gegenüber Umweltbedingungen für HochAutomatisiertes Fahren

Abstract

Das Projekt RoSSHAF verfolgte das Ziel, die Robustheit von Sensoren und Sensorsystemen gegenüber widrigen Umweltbedingungen zu erhöhen. Die Aktivitäten im Projekt leisteten einen maßgeblichen Beitrag zur Entwicklung innovativer Sensorik und angepasster Testverfahren für Sensorsysteme für hochautomatisiertes Fahren (HAF) unter Schlechtwetterbedingungen. Zu Projektbeginn arbeiteten Assistenzsysteme nicht oder nur unzureichend bei widrigen Witterungsbedingungen. Für das Fahren ab SAE-Level 4 ist es erforderlich, dass die HAF-Umfeldsensorik auch unter Schlechtwetterbedingungen uneingeschränkt funktionieren. Um dies zu erreichen, wurden in RoSSHAF zum einen Einzeltests verschiedener Sensoren durchgeführt. Zum anderen wurden Sensorgesamtsysteme dynamisch getestet und mithilfe KI-basierter Verfahren und Cloud-Anbindung optimiert. Dabei wurden fahrzeugeigene Sensoren (Kamera, Radar, LiDAR) sowie ortsgebundene Sensoren der Verkehrsinfrastruktur (Kamera, Radar) untersucht und im Rahmen des Projektes fusioniert. Parallel dazu wurden die einzelnen Sensoren virtuell abgebildet und unter Schlechtwetterbedingungen simuliert. Die virtuell erzeugten Daten wurden mit Realdaten der untersuchten Sensoren in einer zu entwickelnden Datenbank validiert und fusioniert. Darauf aufbauend wurde eine virtuelle Testplattform für HAF-Umfeldsensorik entwickelt, welche das Testen von Sensorsystemen frühzeitig in der Entwicklung ermöglicht. Zusätzlich wurden verschiedene Maßnahmen zur Robustheitssteigerung entwickelt, welche die Funktionsfähigkeit von Sensorsystemen in der Entwicklung und im Fahrbetrieb gewährleisten.