Paul Ryabchuk
Blogeintrag

Wie die Sensorfusion für selbstfahrende Fahrzeuge bei der Vermeidung von Todesfällen auf der Straße hilft

Erfahren Sie, wie die Sensorfusion für autonomes Fahren die Sicherheit erhöht und Todesfälle auf den Straßen reduziert

Mai 03, 2018

7 Minuten lesen

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Die Menschen fürchten immer das, was sie nicht verstehen. In einer aktuellen Umfrage mit AAA berichten 78% der US-Fahrer, dass sie Angst haben, in einem autonomen Fahrzeug (AV) zu fahren. 54% würden sich auch weniger sicher fühlen, wenn sie sich die Straße mit fahrerlosen Autos teilen.

Statistiken über die Reihe unglücklicher autonomer Fahrereignisse in den letzten Jahren deuten darauf hin, dass AVs noch lange keine ausgereifte Technologie sind. Hinzu kommen die „Angst vor Neutheiten“, die öffentliche Überprüfung von Vorfällen und das mangelnde AV-Verständnis – kein Wunder, dass die Menschen dieser neuen Technologie misstrauisch gegenüber stehen.

Dennoch kann die richtige Kombination von Algorithmen zur Sensorfusion das autonome Fahren auf ein neues Sicherheitsniveau bringen und helfen, diese Ängste zu überwinden. Die Fusion von fünf unten beschriebenen Sensoren und die Anbindung an unsere Straßeninfrastruktur werden menschliche Fehler ausschließen. Dadurch wird die Sicherheit erhöht und die Zahl der Verkehrstoten verhindert.

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Wenn fünf Sinne besser sind als einer

Wie die Sensorfusion für selbstfahrende Fahrzeuge bei der Vermeidung von Todesfällen auf der Straße hilft

Sensorfusion ist die Zusammenführung von Daten mehrerer Sensoren, um ein Ergebnis zu erzielen, das weit über die Verwendung jedes einzelnen Sensors hinausgeht.

AVs müssen die Umgebung mit sehr hoher Präzision und Genauigkeit wahrnehmen. Dies sorgt für ein sicheres Fahrgefühl. Die Kombination von Sensoren, die die Daten mit einer Geschwindigkeit von einem Gigabyte pro Sekunde verschmelzen, gibt dem Fahrer die Gewissheit, dass sein AV für alle Straßenszenarien bestens gerüstet ist.

Die Sensorfusion ist stark in Aggregatnummern

Jede Technologie hat ihre Stärken und Schwächen. Einzelne Sensoren in AVs würden es schwierig machen, als eigenständiges System zu funktionieren. Qualitativ hochwertige, überlappende Datenmuster entstehen, wenn nur die Stärken jedes Sensors vereinigt werden, so dass die verarbeiteten Daten so genau wie möglich sind.

Ein abgesichertes Sensorsystem kombiniert die Vorteile einzelner Sensoren, um eine Hypothese über den Zustand der Umgebung des Fahrzeugs zu erstellen.

Arten der kritischsten autonomen Fahrzeugsensoren

Zu den besten Sensoren der autonomen Fahrsicherheit gehören:

  • Ultraschallsensoren – zur Erkennung von Hindernissen in unmittelbarer Nähe
  • GPS – zur Berechnung von Längengrad, Breitengrad, Geschwindigkeit und Kurs
  • Geschwindigkeits- und Winkelsensoren – zur Messung von Geschwindigkeit und Radbewegung
  • LIDAR – um die korrekte Identifizierung von Hindernissen zu ermöglichen
  • Kamera – zum Erfassen, Klassifizieren und Bestimmen des Abstands von Objekten

Ultraschallsensoren

Wie die Sensorfusion für selbstfahrende Fahrzeuge bei der Vermeidung von Todesfällen auf der Straße hilft

Ultraschallsensoren können eine wesentliche Rolle bei der Sicherheit eines fahrerlosen Fahrzeugs spielen. Sie imitieren den Navigationsprozess von Fledermäusen, indem sie die Echozeiten von Schallwellen nutzen, die von nahegelegenen Objekten abprallen. Anhand dieser Informationen können die Sensoren erkennen, wie weit die Objekte entfernt sind, und das Bordsystem des Fahrzeugs warnen, je näher sie kommen.

Durch die Verwendung von Schallwellen mit Frequenzen, die höher sind als die für das menschliche Ohr hörbaren, eignen sie sich für Anwendungen mit niedriger Geschwindigkeit, kurzer bis mittlerer Reichweite, wie z.B. seitliche Bewegungen, Erkennung des toten Winkels und Parken.

GPS-Sensoren

Wie die Sensorfusion für selbstfahrende Fahrzeuge bei der Vermeidung von Todesfällen auf der Straße hilft

Mit Hilfe des satellitengestützten Navigationssystems empfängt der GPS-Sensor Geolokalisierungs- und Zeitinformationen. Vorausgesetzt, es gibt eine ungehinderte Sichtlinie zu vier oder mehr Satelliten, kann Ihr Standort auf wenige Meter genau bestimmt werden.

Obwohl es für den Weg von Punkt A nach Punkt B unerlässlich ist, würde es allein aufgrund der Wetterbedingungen, die seine Zuverlässigkeit beeinträchtigen, nicht ausreichen. Die Kombination der Daten mit anderen Sensorinformationen ermöglicht es, einen wesentlichen Teil zur Synergie beizutragen.

Lesen Sie mehr dazu: Erfahren Sie, wie die neuesten Ortungssysteme von Fahrzeugen über die traditionellen Ortungs- und Navigationsfunktionen hinausgehen und zu unverzichtbaren Add-ons für jedes Fahrzeug werden

Geschwindigkeits- und Winkelsensoren

Wie die Sensorfusion für selbstfahrende Fahrzeuge bei der Vermeidung von Todesfällen auf der Straße hilft

Geschwindigkeitssensoren erfassen die Geschwindigkeit der Räder durch Messung der Beschleunigung in Längs- und Vertikalachse und übermitteln diese Daten an das Fahrsicherheitssystem.

Mit dem Lenkwinkelsensor wird bestimmt, wie die Vorderräder ausgerichtet sind. In Kombination mit anderen Daten ist es möglich, die Dynamik des AV zu messen.

Wenn die Geolokalisierung verschlechtert oder verloren geht, z. B. bei der Fahrt durch einen Tunnel, werden Daten von Geschwindigkeits- und Winkelsensoren zu einer Lösung kombiniert, die als „Koppelnavigation“ bezeichnet wird.

Koppelnavigation ist der Prozess der Berechnung der aktuellen Position durch Verwendung einer zuvor bestimmten Position oder Fixierung und des Fortschreitens dieser Position basierend auf bekannten oder geschätzten Geschwindigkeiten über die verstrichene Zeit und den Verlauf.

LIDAR-Sensoren

Wie die Sensorfusion für selbstfahrende Fahrzeuge bei der Vermeidung von Todesfällen auf der Straße hilft

LIDAR- oder Lichtdetektions- und Entfernungssensoren („Light Detection And Ranging“) sind möglicherweise die überlegensten Sensoren, die in AVs verwendet werden. Lichtwellen von einem Laserstrahl strahlen aus, um umliegende Objekte zu identifizieren, regelrecht mit Lichtgeschwindigkeit.

Unterschiede in den Laser-Antwortzeiten und Wellenlängen werden genutzt, um eine digitale 3D-Darstellung der Zielumgebung zu erstellen und Ihre Position auf einen Umkreis von 10 cm zu lokalisieren. Mit einer Vielzahl von Einzel- und Mehrfachabtastlinien und einer von anderen Sensoren unerreichten Präzision kann es sogar einzelne Regentropfen bis hin zu einzelnen Molekülen identifizieren.

Dieser Sensor kann auch Entfernung, Geschwindigkeit und Richtung des Fahrzeugs berechnen und ergänzt und arbeitet mit allen vorhandenen Sicherheitsfunktionen.

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Kameras

Wie die Sensorfusion für selbstfahrende Fahrzeuge bei der Vermeidung von Todesfällen auf der Straße hilft

Ein wesentlicher Schlüssel für ein sicheres autonomes Fahren ist die Fähigkeit, sowohl stationäre als auch bewegliche Hindernisse in der Umgebung genau zu erkennen und zu unterscheiden.

Eine kostengünstige Lösung ist der Einsatz von Kamerasensoren. Häufig werden Rückfahr- und 360-Grad-Kameras verwendet, die Bilder aus der Umgebung außerhalb des Fahrzeugs liefern.

Stereosehen ist das typische 2D- und 3D-Bild, das wir mit eigenen Augen sehen können. Die Daten dieser Sensoren ermöglichen es dem Fahrzeug, den Abstand zu nahen und fernen Objekten genau zu messen.

Infrarotsicht verbessert diese Fähigkeit, indem es eine thermische Signatur aufnimmt, um zwischen Mensch und Objekt zu unterscheiden. Unverzichtbar, um einen Temperaturunterschied auf der Fahrbahnoberfläche zu bemerken und das AV auf Glatteis aufmerksam zu machen.

Lesen Sie mehr dazu: Erfahren Sie mehr über integrale Bestandteile der Computervision, die es selbstfahrenden Fahrzeugen ermöglichen, die Welt zu sehen und zu verstehen

Die Bedeutung von Datenerfassung und Sensorfusion

Daten aus dieser Kombination von Sensoren sind für ein sicheres autonomes Fahren unerlässlich. Sie nehmen die Geschwindigkeit, Richtung, Geolokalisierung und Entfernung der Fahrzeuge von anderen Objekten auf, bis zu einem Punkt, an dem sie über die menschlichen Fähigkeiten hinausgehen.

Wie die Sensorfusion für selbstfahrende Fahrzeuge bei der Vermeidung von Todesfällen auf der Straße hilft

Die Informationen gelangen in einen Telemetrieprozess und werden an Empfangsgeräte, wie beispielsweise die Bordsysteme oder eine Kommunikationszentrale zur Überwachung, übertragen. Dieser Austausch ermöglicht es AVs, sich ohne menschliches Zutun selbst zu konfigurieren, vorherzusagen und sich an ihre Umgebung anzupassen.

Die Daten sind eine Goldgrube für Automobilhersteller und Dienstleistungsunternehmen, die bestrebt sind, überlegene AVs zu entwickeln und die nächste Generation von maschinellen Lernalgorithmen auszubilden.

Derzeit verwendet der fortschrittlichste AV, der auf der Straße ist, 3 Videokameras und einige UV-Sensoren. Um ein vollautomatisches System zu haben, das die Sicherheit der Fahrgäste und anderer Verkehrsteilnehmer gewährleistet, wäre eine Multisensordatenfusion sicherer, schneller und effizienter.

Lesen Sie mehr dazu: Erfahren Sie, wie Intellias eine Cloud-basierte Datenplattform entwickelt hat, um autonomes Fahren zu ermöglichen

Algorithmen zur Sensorfusion sagen voraus, was als nächstes passiert

Um diese Daten zu einem perfekten Sensormix zu kombinieren, müssen wir Sensorfusionsalgorithmen verwenden, um die Informationen zu berechnen.

Ein Beispiel ist der Kalman-Filter.

Wie die Sensorfusion für selbstfahrende Fahrzeuge bei der Vermeidung von Todesfällen auf der Straße hilft

Ein Kalman-Filter kann verwendet werden, um die nächsten Aktionen vorherzusagen, die das Auto oder das vor ihm liegende Objekt aufgrund der Daten, die unser Fahrzeug von seinen Sensoren empfängt, ausführen wird. Kalman-Filter verlassen sich auf die Wahrscheinlichkeit und einen Messaktualisierungszyklus, um ein Verständnis der Welt zusammenzustellen.

Der Filter sammelt Sensormessungen, aktualisiert dann deren Berechnungen und wiederholt den Zyklus auf unbestimmte Zeit.

Sobald Sie die Berechnungen aus dem AV haben, müssen Sie diese Daten mit einer intelligenten und vernetzten Infrastruktur kombinieren, damit das Fahrzeug seine Umgebung und die Zukunft besser kennt.

So kann der AV beispielsweise mit Hilfe von Kameras ein Stoppschild erkennen, mit Geschwindigkeitssensordaten kombinieren und genau wissen, wann die Bremsen betätigt werden müssen.

Unfalltodesfälle auf der Straße werden reduziert

Heute reduziert die Verschmelzung von Daten dieser 5 Sensoren in Form von Schallwellen, Lichtwellen, Geolokalisierung, Sicht- und Geschwindigkeitssensoren das Risiko von Unfalltoten bei von Menschen geführten Fahrzeugen erheblich. Fortschrittliche Fusionssensoren, die für die Vollautomatisierung von fahrerlosen Autos entwickelt wurden, stehen Ihnen bereits jetzt zur Verfügung.

Sie können sicher sein, dass Sie mit Echtzeit-Entscheidungen in Sekundenbruchteilen, die auf mehr Sinnen beruhen, als Ihr eigenes Gehirn jemals entwickeln könnte, Ihre Ängste beiseitelegen und die sich abzeichnende Zukunft des Verkehrs mitgestalten können.

Eine sicherere, schnellere und fahrerlose Welt kommt. Sind Sie bereit?


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