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Reduzierung des Parameterraums für die Freigabe von hochautomatisierten Fahrfunktionen

Weber, Nico (2020):
Reduzierung des Parameterraums für die Freigabe von hochautomatisierten Fahrfunktionen.
Darmstadt, Technische Universität Darmstadt, DOI: 10.25534/tuprints-00011389,
[Master Thesis]

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Item Type: Master Thesis
Title: Reduzierung des Parameterraums für die Freigabe von hochautomatisierten Fahrfunktionen
Language: German
Abstract:

Die technische Entwicklung höher automatisierter Fahrfunktionen (SAE Level ≥3) ist so weit vorangeschritten, dass eine Markteinführung in greifbare Nähe gerückt zu sein scheint. Die größte Herausforderung liegt dabei im Sicherheitsnachweis für eine Serienfreigabe. Durch die veränderte Verantwortungsaufteilung zwischen Fahrzeugführendem und Fahrzeug im Falle höher automatisierten Fahrens wäre durch bestehende Ansätze des Sicherheitsnachweises wie beispielsweise dem statistischen, streckenbasierten Sicherheitsnachweis eine in der Praxis nicht zu bewältigende Anzahl an Testkilometern unter repräsentativen Bedingungen vor der Markteinführung notwendig. Aus diesem Grund werden neue Methoden des Sicherheitsnachweises für höhere automatisierte Fahrfunktionen entwickelt. Eine dieser Methoden ist der sogenannte szenarienbasierte Testansatz, welchem die Annahme zu Grunde liegt, dass ein Großteil der in der Realität vorkommenden Szenarien im Straßenverkehr unkritisch ist und ein Testen dieser deshalb keinen relevanten Erkenntnisgewinn mit sich bringt. Beim Testen der ausschließlich relevanten Szenarien ist deshalb eine Reduktion des Testaufwands zu erwarten, welcher jedoch weiterhin die in der Praxis bestehenden Kapazitäten übersteigt. Im Rahmen der vorliegenden Arbeit werden aus den genannten Gründen Ansätze untersucht, welche das Potenzial aufweisen, den durch die Gesamtanzahl an Szenarien entstehenden Parameterraum, bei Anwendung des szenarienbasierten Testansatzes, weiter zu reduzieren. Die Grundlage bildet ein aus einer Verkehrs- und Fahrdynamiksimulation bestehendes, gekoppeltes Simulationsframework, welches in der Lage ist, manuell definierte, konkrete Szenarien bezüglich deren Kritikalität zu evaluieren. Das Framework wird im Rahmen dieser Arbeit um eine Methodik zur systematischen Ableitung logischer Szenarien und Definition konkreter Szenarien erweitert, welche zudem eine Quantifizierung des entstehenden Parameterraums sowie des Testumfangs ermöglicht. Außerdem wird der Einfluss verschiedener Durchdringungsgrade automatisierter Fahrfunktionen auf Wertebereiche und Auftretenswahrscheinlichkeiten der ein logisches Szenario beschreibenden Einflussparameter untersucht. Kern des Lösungsansatzes ist eine simulationsbasierte, statistische Auswertung relevanter Einflussparameter. Durch diese ist es möglich bei vorgegebener Instanzenanzahl des jeweiligen Einflussparameters wahrscheinlichkeitsbasierte Äquivalenzklassen und Diskretisierungsstufen abzuleiten. Die hierdurch definierbaren konkreten Szenarien sind zur Identifikation kritischer Szenarien nutzbar. Die Anwendung der entwickelten Methodik zeigt, dass für die betrachteten funktionalen Szenarien Einscherer und Stauauflösung durch die Methode der funktionalen Dekomposition eine Reduktion des Parameterraums um den Faktor 45 bei 3-weiser und 30 bei 10-weiser Testabdeckung erzielt wird. Es wird eine systematische Ableitung logischer Szenarien und die Definition konkreter Szenarien ermöglicht, mit welcher eine weitere, nicht quantifizierbare Reduktion des Parameterraums einhergeht. Weiterhin wird das Potenzial der simulationsbasierten Ermittlung von Auftretenswahrscheinlichkeiten und Wertebereichen der Einflussparameter deutlich. Dies äußert sich für das funktionale Szenario Einscherer in Form eines Faktors der Zeitersparnis von 2000 im Vergleich zur Realfahrt. Überdies lassen sich signifikante Veränderungen der Lage- und Streuungsmaße exemplarisch betrachteter Einflussparameter in Abhängigkeit des Durchdringungsgrads automatisierter Fahrfunktionen innerhalb der Verkehrssimulation beobachten.

Place of Publication: Darmstadt
Classification DDC: 600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften > 620 Ingenieurwissenschaften
Divisions: 16 Department of Mechanical Engineering > Institute of Automotive Engineering (FZD) > Driver Assistance
16 Department of Mechanical Engineering > Institute of Automotive Engineering (FZD) > Safety
16 Department of Mechanical Engineering > Institute of Automotive Engineering (FZD) > Test Methods
Date Deposited: 04 Mar 2020 15:48
Last Modified: 09 Jul 2020 06:25
DOI: 10.25534/tuprints-00011389
URN: urn:nbn:de:tuda-tuprints-113899
Referees: Winner, Prof. Dr. Hermann
Refereed: 2 October 2019
URI: https://tuprints.ulb.tu-darmstadt.de/id/eprint/11389
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