Creative Commons Attribution-NonDerivs 3.0 GermanyLauer, Martin2025-12-032025-12-032025-11-25https://oa.tib.eu/renate/handle/123456789/26996https://doi.org/10.34657/25777Simulationen sind entscheidend für die Absicherung automatisierter Fahrfunktionen, wofür eine realitätsnahe virtuelle Abbildung des Verkehrs und seiner Risiken notwendig ist. Im AVEAS-Projekt wurden Methoden zur Erhebung kritischer Verkehrssituationen und deren Überführung in Modelle für Szenariengenerierung und Simulation entwickelt, wobei dieses Teilvorhaben die Entwicklung von Sensorik und die Langzeiterfassung des Verkehrsgeschehens umfasst. Hierzu wurde eine sensorische Lösung basierend auf einem LiDAR-Sensor entwickelt. Der Sensor wird stationär an einer Straßenkreuzung oder einem Streckenabschnitt aufgestellt und nimmt das Verkehrsgeschehen über lange Zeiträume auf. Die Auswertung der Daten erfolgt in einem nachgelagerten Auswerteverfahren automatisiert. Die Auswertung liefert die Trajektorien der beobachteten Verkehrsteilnehmer im OpenLABEL-Format, die in weiteren Verarbeitungsschritten von den Projektpartnern in eine Szenariendatenbank eingespielt wurden und als Grundlage für die Ableitung von Verhaltens- und Simulationsmodellen dienten. Ferner wurden Risikofaktoren entlang der Verarbeitungskette kamerabasierter Umfeldwahrnehmungssysteme analysiert und die Möglichkeit zur Simulation von Regentropfen auf Windschutzscheiben untersucht. Mit dem Projekt konnte gezeigt werden, dass eine langfristige, robuste Erfassung von Verkehrssituationen für den Aufbau einer Szenariendatenbank möglich ist und dass die LiDAR-basierte Sensorik hierfür eine geeignete technische Grundlage bildet.ger600 | TechnikAutomatisiertes FahrenAbsicherungVerkehrserfassungReport13 Seiten