UPIC

Innerhalb der letzten Jahre forschte die Automobilindustrie intensiv auf dem Gebiet der frühzeitigen Detektion von möglichen Unfällen zur Steigerung der Sicherheit im Straßenverkehr. Hierbei wurden diverse Ansätze basierend auf Laserscannern sowie Radar- und Videoverfahren untersucht, die eine Sichtverbindung zwischen den Fahrzeugen benötigen. Eine Alternative sind kooperative Systeme zur Kollisionsdetektion.

Diese benötigen keine Sichtverbindung, da Positions- und Geschwindigkeitsdaten üblicherweise mittels GNSS bestimmt und zwischen den Fahrzeugen zur Kollisionsdetektion ausgetauscht werden. Innerhalb des beantragten Projekts UPIC wird die Idee der kooperativen Systeme zur Kollisionsprädiktion und -vermeidung aufgegriffen, wobei die Zustandsvektoren der Fahrzeuge mittels Car2Car Kommunikation ausgetauscht werden. Um das System möglichst preiswert und einfach zu halten, sollen kostengünstige 1-Frequenz GNSS Empfänger zum Einsatz kommen und möglichst keine zusätzliche Infrastruktur notwendig sein.

Damit sind Standardansätze zur Positionierung wie RTK oder DGNSS nicht anwendbar, da sie eine kontinuierliche Datenverbindung zu Referenzstationsnetzwerken voraussetzen. Außerdem sollen keine zusätzlichen Sensoren zum Einsatz kommen, die nicht bereits in modernen Fahrzeugen installiert sind. Für die Positionsbestimmung soll der GNSS Ansatz des Precise Point Positioning (PPP) zum Einsatz kommen, eine Methode, welche durch Verwendung von Code- und Phasenmessungen eine hoch genaue Positionsbestimmung im Dezimeterbereich ermöglicht.

Die benötigten präzisen Ephemeriden- und Uhrprodukte können periodisch aus dem Internet geladen werden. Diese Download-Option ist notwendig, da von keiner kontinuierliche Datenverbindung im Auto ausgegangen werden kann. Da bekanntlichermaßen die GNSS Genauigkeit in urbanen Räumen deutlich geringer ausfällt, soll GNSS mit im Fahrzeug verfügbaren Radsensoren kombiniert werden.

Dies soll in Form einer engen Kopplung mithilfe eines Kalman Filters erfolgen. Zusätzlich sollen unterschiedliche kinematische wie auch dynamische Fahrzeugmodelle implementiert werden, um die Ergebnisse weiter zu verbessern. Die ermittelten Zustandsvektoren bestehend aus Position, Geschwindigkeit und Heading fließen in den Kollisionsalgorithmus, um die Fahrzeugtrajektorien zu prädizieren und Kollisionsszenarien zu detektieren.

Für eine zuverlässige Prädiktion der Trajektorien werden fahrspurgenaue Straßenkarten sowie die Kenntnis über die aktuelle Fahrspur der Fahrzeuge benötigt. Hierfür soll ein sogenanntes Map-Matching Verfahren auf Fahrspurniveau noch vor der Prädiktion durchgeführt werden. Der um die Fahrspurinformation erweiterte Zustandsvektor wird nun zwischen den Fahrzeugen ausgetauscht, um potentielle Gefahrensituationen zu erkennen. Im Fall der Detektion einer potentiellen Gefahr werden die Wahrscheinlichkeit einer Kollision, der Zeitpunkt und die Schwere (Aufprallgeschwindigkeit, winkel und –punkt) der Kollision bestimmt.

Wissentlich, dass Systeme basierend auf Kameras und Radarsensoren bereits zuverlässige Daten zur Kollisionsprädiktion liefern, soll innerhalb dieses Projekts das Potential eines Systems basierend auf GNSS, Radsensoren und präziser Kartendaten aufgezeigt werden. Es wird erwartet, dass das zu entwickelnde System im Vergleich zu Radar- oder Kamerasystemen in Situationen ohne Sichtverbindung (Kurven und Kreuzungen) sowie bei größeren Distanzen eine bessere Leistung zeigt und Warnungen früher möglich sind.

Es wird nicht darauf abgezielt, ein späteres System eigenständig zu betreiben, jedoch das große Potential von GNSS im Bereich Straßensicherheit aufzuzeigen. Bedenkt man den Marktumfang durch standardmäßige Integration von GNSS in Autos wäre die serienmäßige Umsetzung ein enormer Schub für die GNSS Industrie.

Zusammenfassend zielt das Projekt auf die Entwicklung eines kostengünstigen Systems zur Kollisionsdetektion basierend auf GNSS, Radsensoren, Karteninformation und Car2Car Kommunikation ab. Verglichen mit Video- oder Radarsystemen ermöglicht dies eine frühere Kollisionsdetektion, da keine Sichtverbindung zwischen den Fahrzeugen benötigt wird.

Andererseits ergeben sich große Synergien zum autonomen Fahren, wo ebenfalls eine fahrspurgenaue Positionierung benötigt wird. Das Projektziel ist die Entwicklung eines erweiterbaren Demonstrators zur zuverlässigen Kollisionsdetektion in Echtzeit.

Projektleitung

TU Graz - Technische Universität Graz

Projektpartner:innen

• Dr. Steffan - Datentechnik Gesellschaft m.b.H.
• MAGNA STEYR Fahrzeugtechnik AG & Co KG

TU Graz - Technische Universität Graz
Rechbauerstraße 12
A-8010 Graz
Web: www.tugraz.at