Handbuch Fahrerassistenzsysteme

Die Arbeitsaufgabe Kraftfahrzeugführen zählt zu den vorwiegend informatorischen Tätigkeiten mit dem Arbeitsinhalt, Informationen in Reaktionen umzusetzen. Der Fahrer führt hierbei in der Regel eine Steuerungstätigkeit mit kontinuierlicher Informationsverarbeitung aus.

Dementsprechend sind für die Fahrzeugführung vor allem der Prozess der Informationsverarbeitung sowie mit diesem in Wechselwirkung stehende Faktoren der individuellen Charakteristik des Fahrers von Bedeutung.

Zur Beschreibung der Zusammenhänge zwischen Fahrer, Fahrzeug und Umgebung dient das im Folgenden dargestellte einfache Systemmodell (vgl. [1]). Dieses besteht aus den Elementen Fahrer und Fahrzeug. Die Eingangsgröße Fahrzeugführungsaufgabe, die auch von den Umgebungsfaktoren beeinflusst wird, wirkt auf diese zwei Systemelemente. Darüber hinaus können Störgrößen wie z. B. Ablenkungen durch den Beifahrer auftreten. Die Ausgangsgröße aus diesem System kann durch die Systemleistungen Mobilität, Sicherheit und Komfort beschrieben werden.

Die aktive Teilnahme am Straßenverkehr als Fahrer eines Kraftfahrzeugs ist eine komplexe Überwachungs- und Regelungsaufgabe, für deren Gelingen der Fahrer bei heutiger Rechtslage und heutigem Stand der Technik voll verantwortlich ist. Um ihm für diese Aufgabenstellung die bestmöglichen Arbeitsbedingungen zu verschaffen, muss die Auslegung der technisch gestaltbaren Komponenten des Straßenverkehrssystems die Anpassung an die besondere Leistungsfähigkeit des Menschen, aber auch an seine inhärenten Leistungsgrenzen zum Ziel haben. Dies gilt in vollem Umfang auch für Fahrerassistenzsysteme.

Um für eine derartige Anpassung geeignete Grundlagen zu schaffen, begann man in der zweiten Hälfte des 20. Jahrhunderts [1] damit, Erkenntnisse über das Verhalten von Fahrern während der Fahraufgabe in Form von Fahrermodellen zusammenzufassen. Wegbereiter entsprechender Forschungen im deutschsprachigen Raum war Fiala [2]. Fundierte Übersichten über derartige Ansätze sind beispielsweise in [3] und [4] zu finden. Im Folgenden werden zwei Ansätze aus unterschiedlichen Disziplinen beschrieben, die in den letzten drei Jahrzehnten Beachtung gefunden und eine Reihe von Folgeentwicklungen angestoßen haben.

Der Begriff der Fahrerassistenzsysteme im Sinn der Kapitelbezeichnung wie auch des vorliegenden Handbuches insgesamt soll hier die Fahrzeugautomatisierung mit erfassen. Für ein einheitliches Verständnis wird im vorliegenden Kapitel zunächst eine Kategorisierung von Systemen unter dem Gesichtspunkt ihrer Wirkung auf die Fahrzeugführung vorgeschlagen. Die von der BASt-Projektgruppe „Rechtsfolgen zunehmender Fahrzeugautomatisierung“ [1] entwickelte Nomenklatur von Automatisierungsgraden wird darunter eingeordnet und dargestellt. Auf dieser Basis werden im Anschluss wichtige rechtliche Rahmenbedingungen, vor allem das Verhaltensrecht und das Haftungsrecht nach deutschem Recht dargestellt und die Bedeutung für die unterschiedlichen Kategorien erläutert. In einem weiteren Abschnitt wird ein Überblick über den aktuellen Stand der Gesetzgebung in bestimmten Bundesstaaten der USA (Stand: Anfang 2014) gegeben, der zumeist den Einsatz von automatisierten Fahrzeugen mindestens zu Forschungs-, Entwicklungs- und Erprobungszwecken erlaubt. Das vorliegende Kapitel wendet sich sodann den übergreifenden Rahmenbedingungen des Verbraucherschutzes in Europa zu. Das im Rahmen von Euro NCAP geschaffene Bewertungssystem berücksichtigt zunehmend auch Fahrerassistenzsysteme bei der Bewertung von Fahrzeugsicherheit und entwickelt die Anforderungen beständig weiter.

Für eine in die Zukunft gerichtete Aussage zur Wirkung von Fahrerassistenzsystemen (FAS) auf die Verkehrssicherheit, ist es unbedingt notwendig, das Unfallgeschehen zu kennen und zu verstehen. Die dabei erkannten Unfallmuster sollten dann von dem FAS durch seine spezielle Funktionalität adressiert werden. Dazu ist es nötig, sich vom allgemeinen, mit geringer Detailtiefe versehenen, aber repräsentativen Blick auf das Unfallgeschehen eines Landes ins Detail der Unfälle vorzuarbeiten. Dies wiederum bedarf verschiedener Qualitäten von Unfalldatenerhebungen, die in spezielle Unfallstatistiken münden. Dieses Feld wird gesäumt durch die repräsentativen Erhebungen des Statistischen Bundesamtes auf Basis der Verkehrsunfallanzeigen an einem Ende und den „In-DEPTH“-Analysen verschiedener Unfallforschungen im Umfeld ihrer Verkehrssicherheitsarbeit am anderen Ende. Das sind in Deutschland vor allem die German In-Depth Accident Study (GIDAS) und die Unfalldatenbank der Deutschen Versicherer (UDB). Aber auch Fahrzeughersteller, der ADAC und der DEKRA sind hier aktiv. Mit Ausnahme der amtlichen Verkehrsunfallstatistik sind die Erhebungen der genannten Organisationen nicht frei zugänglich. Dabei unterscheiden sich die einzelnen Erhebungen im Ergebnis durch die unterschiedlichen zur Verfügung stehenden Datengrundlagen und dem verfolgten Einsatzzweck innerhalb und außerhalb der Organisationen.

Um verhaltenswissenschaftliche Aspekte von Fahrerassistenzsystemen beurteilen zu können, muss der Begriff Fahrerassistenzsystem verhaltenswissenschaftlich relevant definiert werden: Moderne Fahrerassistenzsysteme sind solche Systeme, bei denen entscheidende Komponenten der menschlichen Kognition von den Systemen übernommen werden. Für Engeln und Wittig (2005, zitiert in [1]) sind diese entscheidenden Komponenten die Wahrnehmung und die Evaluation – also die Bewertung des Wahrgenommenen. Die reine Ausführung einer Handlung zählt somit nicht zum Begriff der Fahrerassistenz.

Die Übernahme oder Automatisierung dieser zentralen Komponenten der menschlichen Informationsverarbeitung durch ein technisches System verändert zwangsläufig die Fahraufgabe des Fahrers. Im Folgenden sollen positive und negative Aspekte dieser Veränderung dargestellt werden. Hierzu werden folgende Faktoren als relevant erachtet und im Folgenden näher definiert:

visuelle und kognitive Beanspruchung,

Situationsbewusstsein,

mentale Modelle.

Veränderungen dieser Faktoren sind die Grundlage für messbare Veränderungen des Fahrer- und Fahrverhaltens; diese Veränderungen werden als Verhaltensadaptation bezeichnet.

Eine Besonderheit ergibt sich aufgrund von Automatisierung durch den Wechsel zwischen verschiedenen Stufen der Automatisierung. In diesem Zusammenhang spricht man von der Übernahmeproblematik.

Das Kapitel gibt einen Überblick über die zuvor genannten Punkte und stellt sie im Kontext der Unterstützung des Fahrers durch Fahrerassistenzsysteme (FAS) dar.

Bevor ein technisches Produkt für Verkauf und Gebrauch freigegeben werden kann, ist immer der Nachweis zu führen, dass dieses ausreichend sicher ist. In dieser allgemeinen Sicherheitsbetrachtung wird das Teilgebiet der korrekten und sicheren Funktion des Produkts als funktionale Sicherheit bezeichnet [1].

Als Referenzgröße für die Bewertung, ob ein Produkt sicher ist, dient das tolerierbare Grenzrisiko. Liegt das Risiko, das von einem Produkt ausgeht, unterhalb des Grenzrisikos, kann es als ausreichend sicher betrachtet werden. Das Risiko wiederum wird in der Ingenieurwissenschaft als das Produkt aus Eintretenswahrscheinlichkeit und Schwere eines Schadens definiert [2]. Haben in den Ablauf eingebundene Personen – wie beispielsweise Bediener einer Maschine – durch gezielte Handlungen die Möglichkeit, den Schaden bei Auftreten eines Fehlers abzuwenden, wird als zusätzlicher Faktor die Kontrollierbarkeit (zur Begrifflichkeit vgl. [3]) herangezogen.

Das tolerierbare Grenzrisiko wird durch den aktuellen Stand der Technik definiert. Der Hersteller ist verpflichtet, im Schadensfall nachweisen zu können, dass sein Produkt zum Zeitpunkt des Inverkehrbringens dem Stand von Wissenschaft und Technik unter Sicherheitsgesichtspunkten genügte [4]. Die Definition des verbindlichen Standes der Technik wird häufig in Normen vorgenommen, die die von Produkt und Hersteller zu erfüllenden Anforderungen sowohl bezüglich der Produkteigenschaften als auch an Entwicklungsmethodik und Dokumentation zusammenfassen.

Softwareentwicklung im Fahrzeugbau gewann in den letzten Jahrzehnten mehr und mehr an Bedeutung. Immer anspruchsvollere Anforderungen an Sicherheit, Umweltschutz und Komfort führten zu einem massiven Anstieg der Anzahl elektronischer Systeme im Fahrzeug. Neben immer strikteren gesetzlichen Auflagen, z. B. zu Emissionen und Sicherheit, untermauert die rasante Zunahme von Fahrerassistenzsystemen den Trend zu immer komplexeren elektronischen Systemen. Die Funktionen von Fahrerassistenzsystemen setzen verlässliche simultane Interaktionen zwischen den vielfältigen Sensoren, Aktoren und Kontrollsystemen voraus. Kaum verwunderlich ist, dass mittlerweile für mehr als 90 % aller Innovationen im Fahrzeug Elektronik und Software verantwortlich sind (vgl. [1]).

Diese rasante Entwicklung und die zunehmende Integration von Funktionen und Regelsystemen stellen eine Herausforderung für alle Fahrzeughersteller dar. Um die wachsende Komplexität und die steigende Anzahl der Abhängigkeiten auf der einen Seite zu beherrschen, die Kosten auf der anderen Seite aber im akzeptablen Rahmen zu halten, müssen die Schnittstellen zwischen Hardware und Basissoftware sowie zwischen Anwendungssoftware und Systemdiensten standardisiert werden.

Während Fahrdynamikregelsysteme trotz aller Komplexität und Variantenvielfalt mit großem Aufwand noch im realen Fahrversuch abgesichert werden können, ist dies bei Fahrerassistenzsystemen mit Umfeldwahrnehmung bereits heute bedingt durch die Systemkomplexität, die Komplexität der Testfälle und durch den nötigen Testumfang nicht mehr wirtschaftlich möglich. Auch bei vermeintlich gleicher Durchführung ist die Wiederholbarkeit von Tests unter exakt gleichen Rahmenbedingungen aufgrund zahlreicher potentieller und mitunter unbekannter oder nicht beachteter Einflüsse in der Praxis unmöglich. Damit ist die Reproduzierbarkeit von Ergebnissen nicht gegeben, weil zum einen funktionsrelevante Merkmale die nötige Interaktion mehrerer Verkehrsteilnehmer beinhalten können, zum anderen weil sie einem komplexen Zusammenspiel von Rahmenbedingungen wie der Blendung durch eine tiefstehende Sonne bei gleichzeitiger Reflexion auf nasser Fahrbahn unter einem bestimmten Winkel unterliegen können. Die Funktionen aktueller FAS greifen auf Umfeldinformationen zu, die mitunter von mehreren Sensoren unterschiedlicher Funktionsweisen gesammelt und in einer Umfeldrepräsentation verarbeitet wurden. Zur Erfüllung ihrer Funktionsziele bedienen sich diese Funktionen unterschiedlicher Aktoren und Bestandteile der Mensch-Maschine-Schnittstelle. Aus dieser architektonischen Verteilung von Assistenzfunktionen auf unterschiedliche Steuergeräte und Fahrzeugkomponenten resultiert eine starke Vernetzung, die beim Testen zu berücksichtigen ist und die den Aufwand nach oben treibt. Dieses Kapitel wird aufzeigen, welche Vorteile sich aus der virtuellen Integration ergeben, wie sie funktioniert und wo ihre Grenzen liegen.

Fahrsimulatoren werden in der Automobilindustrie und in automobilen Forschungseinrichtungen für verschiedenste Einsatzzwecke genutzt; insbesondere sind dabei die folgenden Schwerpunkte zu nennen (mit steigenden Anforderungen an die Realitätsnähe der Bewegungssimulation):

funktionale Fahrzeugdemonstrationen, Werbemaßnahmen mit Erlebnischarakter;

Untersuchung von Kabinen-, Anzeige- und Bedienkonzepten (Erreichbarkeit, Übersichtlichkeit, Verständlichkeit, …);

Training für Fahrzeugführer (verbrauchsarme Fahrweisen, Einsatzfahrzeuge, Formel 1, …);

Untersuchungen zur Unfallforschung (Unfallrekonstruktionen, Verhaltensanalyse, …);

Erforschung des Fahrerverhaltens und Erstellung von Fahrermodellen (Müdigkeit, Aufmerksamkeit, Reaktionsvermögen, …) als Basis für Offline-Simulationen;

Erprobung und Absicherung von Fahrerassistenzsystemen (Wirksamkeit, Beherrschbarkeit, statistische Nutzenanalyse, …);

Entwicklung von Fahrwerken und Fahrdynamik-Regelsystemen (Variantenanalyse, Parameter-Abstimmung, …).

Das Vehicle in the Loop (VIL) schließt die Lücke zwischen Fahrsimulation und Realversuchen. Durch die virtuelle visuelle Darstellung auf der einen Seite und der erlebten Haptik, Kinästhetik und Akustik durch die reale Fahrzeugbewegung auf der anderen Seite bietet das VIL ein neues Verfahren auf Basis einer erweiterten Realität, um Fahrerassistenzsysteme effizient und sicher zu entwickeln sowie zu evaluieren.

Der Begriff Testverfahren bezeichnet eine Methode, nach der ein Test eines Systems auf bestimmte Eigenschaften durchzuführen ist. Hierzu sind auch erforderliche Werkzeuge, Hilfsmittel, Randbedingungen und Auswertemethoden festzulegen.

Testverfahren sind ein wesentliches Werkzeug, um zu prüfen, ob gewünschte Produkteigenschaften vorhanden sind, was selbstverständlich auch während der Entwicklung von Fahrerassistenzsystemen gilt. Es existieren entwicklungsbegleitende und freigebende Tests, die im Wesentlichen in Eigenregie vom Fahrzeug- oder Systemhersteller durchgeführt werden. Ferner gibt es Tests, die im Sinne einer unabhängigen Produktprüfung von externen Testorganisationen vorgenommen werden – sei es für die Genehmigung von Fahrzeugtypen zur Zulassung zum Markt, im Rahmen der Anwendung der Norm zur funktionalen Sicherheit (in beiden Fällen beispielsweise durch technische Dienste) oder für die Kundeninformation, dann durchgeführt von Testinstituten für Verbraucherschutz.

Den Fokus dieses Kapitels stellen diese „externen“ Testverfahren dar. Das angrenzende Gebiet des entwicklungsbegleitenden Tests soll an dieser Stelle lediglich zur Abgrenzung beschrieben werden, die erforderlichen Tests zum Nachweis der funktionalen Sicherheit (zwar Teil des Entwicklungsprozesses, aber gegebenenfalls auch von externen Organisationen durchgeführt) finden sich in Kap. 6 sowie in der Norm ISO 26262 [1].

Assistenzsysteme sollen den Fahrer bei bestimmten Teilen der Fahrzeugführungsaufgabe durch Informationen unterstützen (Informationssysteme), von bestimmten Teilaufgaben entlasten (Komfortsysteme) oder ihm helfen, kritische Fahrsituationen sicherer zu bewältigen (Sicherheitssysteme). Sie sollen und können den Fahrer jedoch nicht ersetzen und können ihn auch nicht aus seiner Verantwortung für das sichere Führen eines Fahrzeugs entlassen.

Diese Definition macht deutlich, dass Assistenzsysteme sich in ihrem Zusammenwirken mit dem Fahrer im realen Straßenverkehr bewähren müssen, um eine hohe

Wirksamkeit

und

Akzeptanz

bei gleichzeitig minimalen „

Nebenwirkungen

“ zu entfalten. Es bedarf daher entwicklungsbegleitender,

nutzerorientierter Bewertungsverfahren

, die – über rein technische Funktionstests auf Komponenten- oder Fahrzeugebene hinaus – die Entwicklung und Bewertung von Assistenzsystemen aus Kundensicht sicherstellen. Dazu zählen neben Gestaltungsempfehlungen, Normen und Checklisten insbesondere

Probanden- und Expertenversuche

in unterschiedlichen

Testumgebungen

.

Für in kritischen Situationen agierende FAS ist kein universell einsetzbares, einfaches Testverfahren für Realfahrten bekannt, bei dem Probanden ohne Einschränkungen eingesetzt werden können.

In zwei Forschungsprojekten in Kooperation mit Honda R&D Deutschland und der Forschungsinitiative „Aktiv“ wurden verschiedene Ausprägungen von Antikollisionssystemen entwickelt und bewertet. Für die Durchführung des Entwicklungsprozesses ist eine eigene Bewertungsmethode mit einem top-down-Ansatz abgeleitet worden.

Das Ziel der Entwicklung war eine Methode und ein Werkzeug für die Bewertung von Antikollisionssystemen im Längsverkehr. Die Anforderungsliste sah vor, die Bewegungsgrößen eines vorausfahrenden Fahrzeugs aus der stationären Kolonnenfahrt mit einem unerwarteten Bremsmanöver darstellen zu können. Das Risiko für die Probanden durfte bei dem zu entwickelnden Testverfahren nicht höher ausfallen als bei anderen üblichen Fahrversuchsverfahren. Weiteres Ziel bei der Entwicklung von EVITA (Experimental Vehicle for Unexpected Target Approach) war es, die minimale Beeinflussung der Probanden durch das Werkzeug zu erreichen, weshalb Wert auf eine größtmögliche Übereinstimmung der Heckansicht mit einem herkömmlichen Personenkraftwagen gelegt wurde. Die Forderung nach der größtmöglichen Übereinstimmung der Heckansicht mit einem bekannten Fahrzeug eröffnet neben der Durchführung von Probandenversuchen auch die Möglichkeit zur Nutzung für die Entwicklung und Bewertung von Sensorkonzepten für Antikollisionssysteme.

Fahrerassistenzsysteme unterstützen den Fahrer einerseits auf langen Fahrten bei Routineaufgaben, sie helfen dem Fahrer aber auch, in kritischen Situationen rechtzeitig und richtig zu reagieren. Die Assistenzsysteme der neuesten Generation reagieren sogar selbstständig, wenn der Fahrer vor einem absehbar unvermeidbaren Unfall nicht rechtzeitig reagiert. Dazu müssen die Systeme komplexe Verkehrssituationen beherrschen und Unfallsituationen von unkritischen Konstellationen unterscheiden – dies ist auch eine Herausforderung an die Prüftechnik, mit der solche Systeme abgesichert werden. In der Daimler-Forschung ist eine Prüfmethodik entwickelt worden, mit der Assistenzsysteme präzise, reproduzierbar und sicher erprobt werden können.

Zur Erprobung und Absicherung dieser Systeme verbleibt trotz der immer stärker zunehmenden virtuellen Entwicklungsmethoden (s. Kap. 8) ein nicht unerheblicher Bedarf an realen Versuchen am Gesamtsystem in einer realen Umgebung. Die quantitative Absicherung erfordert dabei die Überstreichung eines weiten Parameterraumes: Eine Herausforderung bei der Erprobung dieser Systeme ist es, diesen einerseits möglichst vollständig und andererseits effizient abzudecken.

Die Auswahl einer Sensorkomponente für ein Fahrerassistenzsystem ist in vielen Bereichen unabhängig von dessen Funktion. Die Bedingungen richten sich nach den Standards, die in der Kfz-Industrie nach VDA oder ISO weltweit eingeführt sind, und den Regeln, die die Systemlieferanten und Fahrzeughersteller für sich selbst hieraus abgeleitet haben.

Diese Standards werden als wesentliche Basis für die heute erreichte Qualität angesehen. Die Qualität der Sensoren hat, neben der Bedeutung für die Verfügbarkeit der Systeme und des Fahrzeugs im eigentlichen Sinne, in vielen Fällen auch eine fundamentale Bedeutung für die Sicherheit des Gesamtsystems. Der Aufwand und die Wirksamkeit von Überwachungen der Sensorsignale sind hiervon abhängig.

Sensoren im Kraftfahrzeug sind kein Selbstzweck; sie liefern die für die Fahrerassistenzsysteme notwendigen Informationen. Da die Kosten für diese Systeme ein entscheidender Faktor für ihre Marktakzeptanz sind, müssen sowohl die Kosten für die Sensoren als auch deren Anzahl bis auf das Notwendigste reduziert werden.

Die Auswahl eines Sensors für ein System gliedert sich in zwei Hauptaspekte:

allgemeine Auswahlkriterien, die für jeden Sensor gelten

technische Daten für die gesuchte Funktion.

Die Zusammenstellung in diesem Kapitel soll erklären, was bei dieser Auswahl beachtet werden muss. Eine Vertiefung der Themen bleibt Spezialliteratur und den firmeninternen Dokumentationen vorbehalten. Die angegebenen Daten für die Sensoren sind den aktuellen Unterlagen für Fahrzeughersteller entnommen worden.

Ultraschallsensoren werden in unterschiedlichsten Anwendungsbereichen eingesetzt. Beispielhaft seien hier die Werkstoffprüftechnik, medizinische Diagnostik, Unterwassersonar sowie industrielle Näherungsschalter erwähnt. Die physikalischen Grundlagen und zahlreiche Anwendungsbeispiele werden in der Literatur vielfältig beschrieben; [1, 2, 3, 4]. Die Verwendung im Automobil hat dagegen erst vergleichsweise spät mit der Einführung von ultraschallbasierten Einparkhilfesystemen Anfang der neunziger Jahre eingesetzt und seitdem eine weite Verbreitung gefunden.

Dieses Kapitel dient daher einer detaillierten Betrachtung der spezifischen Anforderungen und Auslegung von Ultraschallsensorkomponenten für den Einsatz im Bereich der Einparkassistenzsysteme. Einen breiteren Raum nehmen dabei zu Beginn die piezokeramischen Ultraschallwandler ein, die vor allem aufgrund ihrer robusten Umwelteigenschaften für die Anwendung im Automobil besonders geeignet sind und sich breitflächig durchgesetzt haben.

Radar (

Ra

dio

D

etection

a

nd

R

anging) hat seine Ursprünge in der Militärtechnik des Zweiten Weltkriegs und blieb auch lange an militärische Anwendungen gebunden. Der erste Einsatz im Verkehrsbereich für ein Geschwindigkeitsüberwachungssystem hatte für viele Autofahrer zu eher negativen Erlebnissen geführt. Aber auch für den Fahrer als nützlich empfundene Anwendungen wurden schon früh angedacht, so wie ein Zeitschriftenartikel [1] aus dem Jahre 1955 belegt. In den siebziger Jahren des 20. Jahrhunderts fand ein großes Forschungsprojekt statt, dessen Ziel die Entwicklung von serientauglichen Radarsensoren für den Auffahrschutz war. Zwar hat dieses vom Bundesforschungsministerium geförderte Projekt die Radar-Entwicklung vorangebracht, für einen Serieneinsatz aber war die Zeit noch nicht reif. Erst zwanzig Jahre später waren die technischen Voraussetzungen gegeben, um Radar für die Fahrerassistenz einzusetzen. Im Jahre 1998 war erstmals ein Fahrzeug mit Radar erhältlich. Die Schlüsselfunktion war allerdings nicht die Auffahrwarnung, sondern die Adaptive Geschwindigkeitsregelung ACC (s. Kap. 46), auch wenn die Auffahrwarnung bei diesem System als Funktionsteil mit integriert war. In kurzen Abständen folgten weitere radarbasierte ACC-Systeme.

Einen weiteren Schub erhielt die Radartechnik etwa fünf Jahre später durch die Entwicklung der automatischen Notbremse (s. Kap. 47, 48) und der Fahrstreifenwechselassistenz (s. Kap. 50).

LIDAR

: Light Detection And Ranging

ist ein optisches Messverfahren zur Ortung und Messung der Entfernung von Objekten im Raum. Prinzipiell ähnelt dieses System dem Radarverfahren, wobei allerdings anstelle von Mikrowellen beim LIDAR Ultraviolett-, Infrarot- oder Strahlen aus dem Bereich des sichtbaren Lichts (daher LIDAR) verwendet werden. (vgl. Abb. 18.1)

Es gibt verschiedene Messverfahren beim Einsatz von Infrarotsensoriken. Die im Fahrzeug meist benutzte Methode ist die „Time of Flight“-Messung.

Die Zeitdauer von der Aussendung des Licht(Laser)-Impulses bis zum Empfang der rückgestreuten Strahlen ist dabei proportional der radialen Entfernung zwischen Messsystem und detektiertem Objekt.

Bei der „Time of Flight“-Messung werden ein oder mehrere Lichtpulse ausgesendet und an einem evtl. vorhandenen Objekt reflektiert. Die Zeit bis zum Empfang des reflektierten Signals ist dann proportional der Entfernung: Bei einer Geschwindigkeit des Lichts von ca. 300.000 Kilometern pro Sekunde (in Luft) beträgt die zu messende Laufzeit bei einem Abstand von 50 Metern (entspricht bei 100 Kilometern pro Stunde = Tacho-Halbe) etwas über 3 × 10

−

7 Sekunden oder 333 Nanosekunden. (vgl.. Abb. 18.2)

$$d = \frac{c _{0 }\cdot t }{2 } $$

d

= Abstand in m

c

0

= Lichtgeschwindigkeit (300.000 m/s)

$$t $$

= Zeit in s

Die zu erwartende Pulsantwort eines festen und einzelnen Objekts (z. B. Fahrzeug) hat die Form einer Gaußkurve.

Trotz steigender Verkehrsdichte ist die Zahl der Verkehrsunfälle mit Personenschäden in den letzten Jahren gesunken. Um zukünftige Fahrzeuge sowohl für die Insassen als auch für andere Verkehrsteilnehmer noch sicherer zu machen, wird eine zunehmend dreidimensionale Umfelderfassung durch das Fahrzeug notwendig. Eine entsprechende 3D-Sensorik ist in der Lage, gefährliche Situationen vorausschauend zu erkennen, den Fahrer bestmöglich zu unterstützen und somit Unfälle zu vermeiden. Aber auch im Falle eines nicht mehr zu vermeidenden Unfalls lässt sich das Verletzungsrisiko für alle Beteiligten minimieren.

Heutige Verkehrsumgebungen wie Verkehrs- und Hinweiszeichen, Fahrbahnmarkierungen und Fahrzeuge sind für die Wahrnehmung mit dem menschlichen Auge ausgelegt (auch wenn erste Ansätze zur automatischen Beurteilung durch elektronische Sensorsysteme im Fahrzeug existieren, siehe Kap. 51). Dies geschieht beispielsweise durch unterschiedliche Formen, Farben oder eine temporale Änderung der Signale.

Es liegt daher nahe, auch für die maschinelle Wahrnehmung die Umwelt ähnlich wie das menschliche Auge zu erkunden. Hierzu sind Kamerasysteme imstande, da sie eine vergleichbare spektrale, räumliche und temporale Auflösung bieten. Zusätzlich zur „Nachbildung“ des menschlichen Sehens können bestimmte Kamerasysteme Zusatzfunktionen bieten, u. a. Aufnahmen in anderen Spektralbereichen für Nachtsichtfunktionen oder eine Entfernungsmessung.

Eine Kamera bildet die dreidimensionale (3d) Welt auf einen zweidimensionalen Bildaufnehmer ab. Somit entsteht bei der Bildaufnahme ein Informationsverlust um eine ganze Dimension. Für eine Reihe von Messaufgaben, vornehmlich in der Klassifikation von Objekten, ist eine zweidimensionale (2d) Information bereits ausreichend. In einer Vielzahl anderer Aufgaben der Fahrerassistenz ist hingegen die 3d Information unverzichtbar, um beispielsweise Sicherheitsabstände zielgenau zu regeln. Entsprechend wird in oft rechenintensiven Bildauswerteverfahren die 3d Szenengeometrie und Dynamik rekonstruiert. Begünstigt durch den anhaltenden Preisverfall von Kamera und Auswertehardware einerseits und der vielfältigen aus Bildfolgen extrahierbaren Information andererseits, werden Bildsensoren in einer beständig wachsenden Vielzahl von Anwendungen eingesetzt.

Während höhere Lebewesen auch zuvor unbekannte Umgebungen nahezu ausnahmslos und mit verblüffender Leichtigkeit visuell wahrnehmen und diese Wahrnehmung erfolgreich zur Navigation nutzen, ist das Wahrnehmungsvermögen maschineller Bildsensoren bislang auf eng begrenzte Domänen beschränkt. Selbst mit dem dadurch formulierbaren Vorwissen ist maschinelles Sehen der menschlichen Leistungsfähigkeit derzeit noch weit unterlegen. Dieses Kapitel gibt einen Überblick über grundlegende Methoden der Bildinterpretation, sowie über das Potenzial und die Grenzen von Bildsensoren. Die theoretischen Grundlagen werden dabei durch zahlreiche Praxisbeispiele illustriert.

Als in den frühen 90er Jahren im Rahmen des europäischen Projekts PROMETHEUS die ersten Gehversuche zu kamerabasierten Fahrerassistenzsystemen unternommen wurden, konnten sich nur sehr wenige Optimisten vorstellen, dass diese Technologie keine 25 Jahre später eine wichtige Rolle in der Praxis spielen würde, ja sogar manche ambitionierten Systeme wie das vollautomatische Bremsen auf Fußgänger erst ermöglichen würde. Doch kein anderer Sensor konnte so sehr vom allgemeinen Fortschritt profitieren wie Kameras mit der dazugehörigen Auswerteelektronik.

Die Kosten für eine Kamera sind von anfangs 2000 DM und mehr auf wenige 10 € gefallen. Die Dynamikprobleme der in der Anfangsphase verwendeten CCD-Sensoren, die bei Gegenlicht kaum verwertbare Bilder lieferten und daher jede Präsentation von Forschungsergebnissen gefährdeten, gehören dank der für moderne Consumer-Kameras entwickelten CMOS-Imager der Vergangenheit an. Gleichzeitig hat sich die verfügbare Rechenleistung in dieser Zeit um mehr als fünf Größenordnungen erhöht, wie dies vom Moore’schen Gesetz prognostiziert wurde. Entscheidend dazu beigetragen hat die FPGA-Technologie, auf die sich die in vielen Fällen sehr aufwändigen, frühen Verarbeitungsstufen eines bildverstehenden Systems gut abbilden lassen.

Die Detektion oder Erkennung von Fußgängern im Straßenverkehr ist eines der wichtigsten, zugleich aber auch eines der schwierigsten Probleme der Sensorverarbeitung. Um dem Fahrer optimale Assistenz leisten zu können, sind idealerweise alle Fußgänger unabhängig von Sichtverhältnissen robust zu erkennen. Dies wird jedoch durch verschiedenste Umweltfaktoren erschwert. Problematisch sind insbesondere wechselnde Wetter- und Sichtverhältnisse, schwierige Beleuchtungssituationen und Straßenverhältnisse. Des Weiteren erschweren individuelle Kleidung und die Verdeckung von Fußgängern beispielsweise durch parkende Autos die Detektionsaufgabe. Weiterhin zeichnen sich Fußgänger im Vergleich zu vielen anderen Objekten in Straßenverkehrsszenen durch einen hohen Grad an Artikulation aus, die insbesondere die Anwendung umrissbasierter Verfahren erschwert.

Grundsätzlich lassen sich zwei Typen von Erkennungsaufgaben abhängig vom eingesetzten Sensortyp unterscheiden:

videobildbasierte Verfahren – für den Tag,

infrarotkamerabasierte Verfahren – für die Nacht.

Während sich die Sensoren durch das aufgenommene Lichtspektrum unterscheiden, haben sich in der Praxis jedoch ähnliche grundsätzliche Verfahren für die Bearbeitung bewährt.

Es existieren Fahrerassistenzsysteme, die ausschließlich auf Einzelsensorlösungen aufbauen. Als Beispiel lassen sich die Anwendungen Adaptive Cruise Control, die z. B. mit einem Radar- oder einem Lasersensor arbeitet, und Lane Departure Warning nennen, welche zumeist auf Videosensorik basiert.

Wie in den vorherigen Kapiteln beschrieben, haben die jeweiligen Sensortechnologien spezifische Vor- und Nachteile: So lässt sich mit einem Radarsensor der longitudinale Abstand und die Geschwindigkeit eines vorausfahrenden Fahrzeugs für die Anwendung Adaptive Cruise Control mit ausreichender Genauigkeit bestimmen (siehe Kapitel 17). Die Auswahl des relevanten Objekts zum Abstandhalten lässt sich allerdings aufgrund der lateralen Auflösung, Mehrdeutigkeiten in der Signalsauswertung und einer fehlenden Fahrbahnmarkierungserkennung nur so präzise durchführen, dass Nebenspurstörungen beim Betrieb des Systems in Kauf genommen werden müssen. Zudem ist eine Klassifikation des detektierten Objekts nur eingeschränkt möglich, sodass üblicherweise in die Regelung nur Objekte einbezogen werden, bei welchen eine Bewegung erkannt wurde.

Unter einer Fahrzeugumgebungsrepräsentation, häufig auch als Fahrzeugumfeldmodell bezeichnet, versteht man eine dynamische Datenstruktur, in der alle relevanten Objekte und Infrastrukturelemente in der Nähe des eigenen Fahrzeugs möglichst korrekt in Ort und Zeit in einem gemeinsamen Bezugssystem enthalten sind. Die Erfassung und zeitliche Verfolgung der Objekte und Infrastrukturelemente erfolgen hierbei fortlaufend durch geeignete, in der Regel fusionierte bordeigene Sensoren wie Kameras und Radare (siehe Kap. 17–21). Zukünftig werden in diese Fusion vermehrt Informationen hochgenauer, attribuierter digitaler Karten sowie ggf. auch externe Informationen, basierend auf Car2x-Kommunikation, einfließen können. Abb. 25.1 zeigt beispielhaft Komponenten, die eine Fahrumgebungsrepräsentation enthalten können.

In Kraftfahrzeugen wird eine zunehmende Anzahl an heterogenen und häufig redundanten Sensoren eingesetzt. In diesem Kapitel wird die Methodik zur Fusion von heterogenen Sensordaten zur präzisen Lokalisierung und darüber hinaus zur Fahrdynamikschätzung vorgestellt, sie beruht im Wesentlichen auf [1]. Ziel ist hierbei die Erzeugung eines konsistenten Datensatzes mit erhöhter Genauigkeit. Es werden Klassifizierungen und Ontologien für in Frage kommende Systemarchitekturen und Fusionsfilter gezeigt, spezielle Erweiterungen für das Filter zur Verwendung mit heterogenen, seriennahen Sensoren werden hergeleitet. Dies führt zum Konzept eines virtuellen Sensors als neue Ebene zwischen Sensoren und Anwendungen: Hierfür werden, insbesondere zur Verwendung in sicherheitskritischen Applikationen, Anforderungen für eine Datenqualitätsbeschreibung hergeleitet. Diese gliedert sich in ein Integritäts- und ein Genauigkeitsmaß; eine beispielhafte Umsetzung für einen gegebenen Satz an Sensoren wird vorgestellt. Außerdem wird der Spezialfall eines Fahrzeugs auf bewegtem Untergrund (z. B. Fähre) betrachtet und es werden Lösungsansätze für damit verknüpfte Probleme aufgezeigt. Des Weiteren werden Ergebnisse des umgesetzten Fusionsfilters präsentiert und diskutiert. Ein Ausblick mit Fokus auf Erweiterungsmöglichkeiten und die Einbindung weiterer Sensoren schließt die Betrachtungen ab.

Digitale Kartendaten für Navigationssysteme entstehen nicht automatisch während der Datenerfassung. Es gibt einige Firmen, die sich auf die Erfassung von Geodaten spezialisiert haben; hier sind z. B. HERE und TomTom zu nennen. Neben den kommerziellen Unternehmen gibt es offizielle Institutionen, die Geodaten erfassen, unter anderem die Katasterämter in Deutschland. Zu guter Letzt gibt es frei verfügbare Geodaten, die von unzähligen Freiwilligen gesammelt werden; in diesem Bereich hat die OpenStreetMap eine besondere Bedeutung. Teilweise sind die erfassten Geodaten in der OpenStreetMap aktueller und exakter als die kommerziellen Daten. Es gibt inzwischen wissenschaftliche Untersuchungen und Vergleiche der OpenStreetMap mit anderen Kartendaten, unter anderem vom Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS. [1]

Die Daten aus der Geodatenerfassung werden nicht direkt in den Navigationssystemen verwendet. Vor der Verwendung werden die Daten kompiliert, d. h. sie werden in ein Format gebracht, so dass Navigationssysteme die Daten verarbeiten können. Dazu gehört die Datenreduktion, aber auch die Anreicherung der Geodaten mit Zusatzinformationen. In der Vergangenheit entwarf jeder Navigationshersteller sein eigenes Datenformat, eine Wiederverwendung der kompilierten Navigationsdaten fand de facto nicht statt.

Heutzutage kommt der Vernetzung von Fahrzeugen untereinander sowie mit der Infrastruktur eine immer größere Bedeutung zu. Sie bildet die Basistechnologie für zukünftige kooperative intelligente Transportsysteme (C-ITS, „Cooperative Intelligent Transportation Systems“). Die Kommunikation eines Fahrzeugs mit seinem direkten Umfeld – also sowohl mit anderen Fahrzeugen als auch mit der Straßenverkehrsinfrastruktur (z. B. Baken, Verkehrszeichenbrücken, Lichtsignalanlagen etc.) sowie auch Verkehrszentralen – ermöglicht eine Vielzahl neuer oder verbesserter Funktionen für den Autofahrer, die zu einer Erhöhung der Verkehrssicherheit, einer Verbesserung der Verkehrseffizienz sowie auch des persönlichen Komforts führen können. In diesem Zusammenhang spricht man daher auch von der Fahrzeug-zu-X-Kommunikation, wobei das „X“ den jeweiligen Kommunikationspartner kennzeichnet. Üblicherweise werden hier allerdings die englischsprachigen Begriffe Car-to-X oder Car-2-X (C2X) bzw. Vehicle-to-X oder Vehicle-2-X (V2X) verwendet, wobei C2X eher in Deutschland und V2X eher international üblich ist. Im weiteren Verlauf dieses Kapitels wird der Begriff C2X (bzw. C2XC für C2X Communication) verwendet.

Bereits heute sind am Markt eine Reihe von Assistenzsystemen verfügbar, die auf eine Datenübertragung zum Backend via Mobilfunk zurückgreifen. Beispiele hierfür sind die Darstellung des aktuellen Verkehrsflusses im Fahrzeug (z. B. BMW Real Time Traffic Information, Audi Verkehrsinformationen online), im Internetbrowser (z. B. Google Maps Traffic) oder über Smartphone Apps (z. B. INRIX Traffic).

Außerdem gibt es die Möglichkeit, dass lokale Gefahren wie Unfälle oder Glätte an ein zentrales Rechensystem gemeldet werden: Hierbei meldet das Fahrzeug erkannte Gefahren automatisch und zudem hat der Fahrer selbst die Möglichkeit, wahrgenommene Gefahren bestimmter Kategorien (z. B. Unfall, Tiere auf der Fahrbahn oder Geisterfahrer) durch manuelle Eingabe mitzuteilen.

Für die Anfrage eines Fahrzeugs von gemeldeten Gefahren wird zusätzlich die aktuelle Position an das Backend übertragen. Entsprechend dem Standort werden die verfügbaren Informationen nach deren Relevanz für das entsprechende Fahrzeug gefiltert und übermittelt. Ein derartiger Dienst ist im Allgemeinen unter dem Begriff „Standortbezogener Dienst“ (engl. „Location-based Service“) bekannt. Die Anwendung internetbasierter Dienste im Fahrzeug fokussiert sich also heutzutage auf die Bereiche Navigation und lokale Gefahrenstellen.

Hydraulische Pkw-Bremssysteme haben die Aufgabe, das Fahrzeug gemäß Fahrerwunsch sicher und entsprechend gesetzlich vorgeschriebener Mindestanforderungen (z. B. ECE R13H) zu verzögern [1]. Die an den Rädern erzeugten Kräfte sollen dabei über die Reifen so auf die Fahrbahn übertragen werden, dass das Fahrzeug stets der vom Fahrer gewünschten Richtung folgt. Voraussetzung hierfür ist eine entsprechende Verteilung der Bremskräfte sowohl auf die Vorder- und Hinterachse als auch auf die rechte und linke Fahrzeugseite. Die Reglementierung erfolgt in gesetzlichen Vorschriften, für deren Einhaltung der Fahrzeughersteller verantwortlich ist.

Bremssysteme herkömmlicher Bauart verstärken die Fahrerfußkraft auf die notwendigerweise erheblich höheren Bremskräfte am Rad und steuern entsprechend der Bremsenauslegung die Bremskraftverteilung auf die Achsen. Veränderungen der Bremskraftverteilung aufgrund von Beladungszuständen des Fahrzeugs können mithilfe von zusätzlich eingebundenen lastabhängigen „Bremskraftverteilern“ erreicht werden.

Mit der Einführung von sensorunterstützten und elektronisch geregelten Bremskraftmodulatoren (z. B. ABS) ist es möglich, Bremsmomente radindividuell und ggf. fahrerunabhängig zu regeln.

Dies eröffnet vielfältige Möglichkeiten, das Bremssystem für weit über die reine Bremsfunktion hinausgehende Fahrerassistenzfunktionen zu nutzen.

Zur Betätigung hydraulischer Betriebsbremssysteme im Pkw wird als Mensch-Maschine-Schnittstelle (auch vor dem Hintergrund gesetzlicher Bestimmungen) ein Fußpedal genutzt.

Das EHCB-System stellt eine Kombination dar aus einer hydraulischen Hilfskraftbremse an der Vorderachse und einer elektromechanischen (Fremdkraft-)Bremse an der Hinterachse. Die Feststellbremse ist in den Hinterachsaktoren voll integriert (elektrische Parkbremse, EPB).

Der Einsatz einer elektromechanischen Bremse (EMB) an der Hinterachse eines Fahrzeugs erfordert aufgrund der notwendigen Spannkraft und der notwendigen Dynamik im Gegensatz zur Vorderachse deutlich geringere elektrische Leistungen, die sich aus dem herkömmlichen 12/14-Volt-Bordnetz darstellen lassen. Viele Vorteile eines voll-by-Wire Bremssystems wie die integrierte Parkbremse, eine variierbare Bremskraftverteilung vorne/hinten und damit die Applikation per Software lassen sich bereits mit dem EHCB-System darstellen. Für „Fremdanforderungen“ z. B. aus Fahrerassistenzsystemen bietet das System verbesserte Performance und Komfort im Vergleich zu herkömmlichen Systemen. Im Falle von Bremsrekuperation bei Elektrofahrzeugen durch einen Elektromotor bzw. Generator kann das Bremsblending achs- oder radindividuell an der Hinterachse gestaltet werden.

Die Lenkung setzt die vom Fahrer am Lenkrad aufgebrachte Drehbewegung in eine Lenkwinkeländerung der gelenkten Räder um. Gleichzeitig hat sie die Aufgabe, den Fahrer anhand der haptischen Rückmeldung über die aktuelle Fahrsituation und die Fahrbahnbeschaffenheit zu informieren. Somit trägt das Lenksystem entscheidend zu einem komfortablen und sicheren Führen des Fahrzeugs bei. Die wesentlichen Merkmale dabei sind:

Durch langjährige Forschungen bei Kfz-Herstellern, Zulieferfirmen und an Hochschulen sind umfangreiche, aber dennoch lückenhafte Erkenntnisse über das Zusammenspiel zwischen Fahrerinformationssystemen (FIS), Fahrerassistenzsystemen (FAS) und deren Nutzern gewonnen worden. In deutschen und internationalen Projekten wie z. B. PROMETHEUS, DRIVE, MOTIV, INVENT, RESPONSE und AKTIV haben sich Kfz-Hersteller, Zulieferfirmen, Hochschulen und weitere staatliche und private Forschungseinrichtungen zusammengefunden, um die vorwettbewerbliche Forschung für derartige Systeme voranzutreiben. Im folgenden Kapitel sollen einige der gewonnenen Kenntnisse dargelegt werden, um die Entwicklung des HMI von FAS zu erleichtern.

Im ersten Abschnitt soll das Zusammenspiel Mensch-Fahrzeug-Umwelt prinzipiell erläutert und die Bereiche erwähnt werden, bei denen eine Unterstützung des Fahrers sinnvoll erscheint. Im zweiten Abschnitt wird auf einige Probleme eingegangen, die in unterschiedlicher Form und Intensität bei allen FAS auftreten und die deshalb gemeinsam betrachtet werden können. Ein bewährter Weg in der Entwicklung von FAS und die Einbettung der HMI-Fragen werden im dritten Abschnitt dargestellt. Im letzten Abschnitt wird auf die Bewertung der HMI von bereits realisierten und geplanten FAS eingegangen.

Die Interaktion zwischen Mensch und Maschine erfolgt über Schnittstellen, die dem Fahrer Informationen liefern und ihm behilflich sein sollen, die Fahraufgabe sicher, effektiv und effizient zu bewältigen. Wie die Gestaltung von Anzeigen und Bedienelementen vorgenommen werden muss und worauf während des Entwicklungsprozesses in Bezug auf die Interaktion zwischen Mensch und Maschine Rücksicht genommen werden muss, soll hier geklärt werden.

So wird zunächst ein Arbeitsmodell zur Erklärung der menschlichen Informationsverarbeitung und des Handlungsprozesses geliefert, das als Basis der Gestaltung von MMS angesehen werden kann. Darauf folgen unterschiedliche Systematisierungen von Anzeigen und Bedienelementen, die sich der Problematik des Fahrens am ehesten annähern. Im Mittelpunkt des Gestaltungsprozesses soll jedoch der Mensch stehen, weshalb Gestaltungsleitsätze und Prinzipien angeführt werden, um die Grundlage des Vorgehens – fokussiert auf benutzerorientierte Umsetzung – zu erläutern.

Dieses Kapitel liefert eine Übersicht der Anforderungen an die Bedienelemente für Fahrerassistenzfunktionen und die daraus resultierenden Gestaltungsmöglichkeiten: Dem Leser wird eine Vorgehensweise zur Gestaltung von Bedienelementen an die Hand gegeben. Die allgemeinen Empfehlungen werden durch konkrete Hardwarebeispiele verdeutlicht, um den Zugang zur Thematik zu erleichtern und die mittlerweile reichhaltige Menge verschiedener Bedienelemente darzustellen.

Unter einem Bedienelement wird allgemein eine technische Einrichtung an der Schnittstelle zwischen Mensch und Maschine verstanden, mit deren Hilfe eine steuernde oder regelnde Einwirkung auf den technischen Prozess oder den Funktionsablauf vorgenommen wird; der Begriff wird in der Regel synonym zum Begriff „Stellteil“ verwendet.

Meist stellen Bedienelemente im Auto finger-, hand- oder fußbetätigte Schnittstellen dar [1]; zu diesen Hardwareelementen treten inzwischen zunehmend Eingabemöglichkeiten hinzu, die wie Gestik- oder Spracheingabe auf Erkennertechnologien basieren. Bisher sind diese im Zusammenhang mit Fahrerassistenzfunktionen jedoch von geringer Relevanz.

Der Autofahrer muss eine ständig wachsende Flut von Informationen verarbeiten, die vom eigenen und von fremden Fahrzeugen, von der Straße und über Telekommunikationseinrichtungen auf ihn einwirken. Diese Informationen müssen ihm mit geeigneten Anzeigemedien und unter Beachtung ergonomischer Erfordernisse übermittelt werden.

Bis in die 1980er Jahre bestand die Informationseinheit für den Fahrer aus wenigen Anzeigeelementen. Tachometer mit Kilometerzähler, Tankanzeige und einige Kontrollleuchten informierten über die wichtigsten Betriebszustände des Fahrzeugs. Der zunehmende Einsatz von Elektronik im Kraftfahrzeug führte zu immer mehr Informationsbedarf und damit zu mehr Interaktionsmöglichkeiten zwischen Fahrer und elektronischen Systemen.

Sowohl der Mensch als auch die Maschine können gerade in schwierigen Fahrsituationen Fehler verursachen. Die Schwächen von Menschen liegen unter anderem in einer begrenzten Aufmerksamkeitsfähigkeit: Ist diese etwa stärker fokussiert auf eine Bedienung des Navigationssystems als auf das Fahrzeugführen, können in Notsituationen falsche, zu späte oder gar keine Entscheidungen getroffen werden.

Ist ein technisches System in der Lage, eine derartige Notsituation zu erkennen, stellt sich die Frage, in welcher Weise eine Warnung des Fahrers oder ein Eingriff erfolgen kann. Bei der Beantwortung spielen verschiedene Aspekte eine Rolle: Wichtig ist die Frage nach der Wirksamkeit einer Warnung bei Vorhandensein einer Gefahr sowie die Bewertung der Verzeihlichkeit einer Warnung im Falle einer Falschauslösung.

Das Kapitel beschreibt zunächst ein Modell der menschlichen Informationsverarbeitung und stellt die Schnittstellen zwischen Mensch und Maschine vor. Anforderungen an Warnelemente werden ebenso aufgeführt wie Beispiele für Warnelemente der Längs- und der Querführung. Abschließend wird eine Methode zur Voreinteilung der Warnelemente und Kriterien für eine Bewertung im Versuch vorgestellt.

Der Fahrerzustand umfasst die zeitveränderlichen Eigenschaften des Fahrers, die für die Fahraufgabe relevant sein können. Da der Zustand des Fahrers intraindividuellen Schwankungen unterliegt, kann in Abhängigkeit des Veränderungszeitraums zwischen kurzfristig – innerhalb von Minuten oder Sekunden – und mittelfristig – innerhalb von Stunden bzw. Tagen – veränderlichen Faktoren, die den Fahrerzustand beeinflussen, unterschieden werden (in Anlehnung an [1]), z. B.:

Darüber hinaus haben auch die nicht oder nur langfristig veränderbaren Faktoren Auswirkungen auf den Fahrerzustand (beispielsweise die Konstitution oder die Persönlichkeit). Diese werden im Folgenden jedoch nicht weiter betrachtet (s. dazu Kap. 1). In den nachstehenden Kapiteln werden die Themen Müdigkeit, Aufmerksamkeit und medizinische Notfälle näher beschrieben.

Obwohl die Zahl der Verkehrstoten in den letzten Jahrzehnten ständig zurückgegangen ist und 2013 mit 3340 Toten einen neuen historischen Tiefstand erreichte [1], besteht nach wie vor die Notwendigkeit, diese auch in Zukunft weiter zu reduzieren. Entsprechende Zielsetzungen kommen hierbei sowohl von europäischer Seite [2] wie auch von Seiten der Bundesregierung [3]. Neben straßenbaulichen Maßnahmen und der Verbesserung des Insassenschutzes sind insbesondere auch Fahrerassistenzsysteme in der Lage, hierzu einen wesentlichen Beitrag zu leisten. Während frühe Systeme wie ABS und ESC auf die Unterstützung der Fahrzeugsteuerung beschränkt waren, existieren mittlerweile eine Vielzahl von Fahrerassistenzsystemen, die den Fahrer aktiv auf bestehende Gefahren hinweisen und es ihm dadurch ermöglichen, einen Großteil der Unfälle zu verhindern [4].

Besonders deutlich wird das Potenzial von Fahrerassistenzsystemen vor dem Hintergrund, dass 69 % der Verkehrsunfälle mit Personenschaden innerorts stattfinden und dass es sich bei 61 % der hierbei Getöteten um Fußgänger und Radfahrer handelt [5]. Im Gegensatz zu den Fahrzeuginsassen verfügen diese im Falle einer Kollision nur über minimale Schutzmöglichkeiten – die vollständige Vermeidung von Unfällen oder zumindest die Reduktion der Kollisionsgeschwindigkeit stehen somit an oberster Stelle.

Im täglichen Verkehr verhält sich das Fahrzeug auf griffiger Fahrbahn meistens linear: Die Querbeschleunigung ist selten größer als 0,3 g, die Längsbeschleunigung und die Längsverzögerung sind ebenso selten größer als 0,3 g. Damit sind die Beträge der Schräglauf- und Schwimmwinkel selten größer als 2° und der Schlupfbetrag selten größer als 2 %. In diesen Bereichen verhalten sich Reifen und Fahrzeug linear. Gerät das Fahrzeug in den physikalischen Grenzbereich, so verhält es sich nichtlinear und kann sogar instabil werden. Bei blockierten oder durchdrehenden Rädern lässt sich das Fahrverhalten nicht mehr beeinflussen. Erreicht z. B. die Hinterachse den maximalen Seitenreibwert vor der Vorderachse, kann das Fahrzeug ins Schleudern geraten (Abb. 40.1). ABS, ASR und ESP sind Systeme, die dafür sorgen, dass das Fahrzeug bei extremen Brems-, Antriebs- und Lenkvorgängen beherrschbar bleibt. Diese Systeme sind in diesem Sinne weniger als Fahrerassistenzsysteme, sondern eher als Fahrzeugassistenzsysteme zu verstehen, da sie dem Fahrzeug dabei helfen, kontrollierbar zu bleiben, wohingegen Fahrerassistenzsysteme den Fahrer dabei unterstützen, die Lenk-, Vortriebs- und Bremsvorgaben richtig zu dosieren und zu koordinieren.

Der Nutzen moderner Bremsensysteme bis hin zur elektronischen Stabilitätsregelung (engl. Electronic Stability Control, ESC) liegt darin, das Verhalten des Autos für den Fahrer berechenbarer, in einem weiten Bereich stabil und im Grenzbereich gutmütig beherrschbar zu machen. Stabil bedeutet für den Fahrer, dass die Reaktion des Autos auf Bedienvorgaben seinen Erwartungen entspricht. Ein Fahrzustand ist als stabil zu bezeichnen, wenn er bei konstanten Fahrervorgaben unverändert bleibt und sich bei kleinen Änderungen der Vorgaben nur wenig ändert. Stabile Fahrzustände entsprechen dem Normalfahrbereich, in dem vor allem komfortrelevante und fahrspaßrelevante Abstimmungen des Fahrwerks vom Fahrer wahrgenommen werden. Führt ein geringfügiger Eingriff des Fahrers dagegen zu großen Änderungen des Fahrzustands – z. B. eine geringe Lenkkorrektur zum Schleudern – so ist der Fahrzustand instabil, d. h. das Fahrzeug bewegt sich im sicherheitsrelevanten Grenzbereich. Fahrer und Fahrzeug bilden den in Abb. 41.1 skizzierten Regelkreis: Der Fahrer lenkt, gibt Gas oder bremst. Seine Befehle werden in zunehmendem Maße nicht direkt umgesetzt, sondern durch aktive Systeme „gefiltert“, um ein optimales und sicheres Fahrverhalten zu erzielen.

Das Risiko, in Deutschland bei einem Motorradunfall getötet zu werden, war im Jahr 2010 pro Fahrstrecke mehr als 12-mal so hoch als bei einem sonstigen Verkehrsunfall [1]. Die motorradspezifische Kopplung von Längs-, Quer- und Vertikaldynamik beim Durchfahren von Kurven in Schräglage übt eine große Faszination aus, macht aber auch die Auslegung von Fahrdynamikregelsystemen besonders anspruchsvoll.

Über viele Jahre waren daher für Motorräder lediglich Brems- und Antriebsschlupfregelsysteme am Markt, deren Einsatzbereich die Geradeausfahrt ist und die daher nur eingeschränkt kurventauglich sind. Das erste Antiblockiersystem (ABS) für Motorräder kam 1988 auf den Markt [2], die erste Antriebsschlupfregelung 1992 [3]. Systeme, die den Kurvenfahrzustand sensorisch erfassen und bei der Regelung berücksichtigen, sind im Falle der Antriebsregelung ab 2009 [4] – im Falle des ABS sogar erst ab 2013 [5] – erhältlich. Seit 2012 sind weiterhin semiaktive Fahrwerke am Markt [6], die durch Interaktion mit den bestehenden Systemen eine weitere Verbesserung im Detail versprechen.

Obgleich die Marktdurchdringung von Fahrdynamikregelsystemen bei Motorrädern im Vergleich zu Personenkraftwagen noch eher gering ist, haben Akzeptanz und Ausstattungsraten in den vergangenen Jahren stark zugenommen (vgl. z. B. [7, 8] und [9] für ABS). Einen entscheidenden Impuls liefert nun der Gesetzgeber, der die Ausstattung mit ABS ab 2016 für alle neu entwickelten Motorräder über 125 cm³ und ab 2017 für alle Neufahrzeuge dieser Hubraumklasse europaweit verbindlich vorschreibt [10].

Das folgende Kapitel beschreibt bremsbasierte Assistenzfunktionen zur Fahrzeugstabilisierung von Nutzfahrzeugen. Die Abgrenzung zu den Pkw-Kapiteln erfolgt im Wesentlichen über das zugrunde liegende Bremssystem. So werden hier alle straßengebundenen Nutzfahrzeuge mit pneumatisch betriebenen Betriebsbremsen (Fremdkraftbremsen) behandelt, wie sie überwiegend in mittleren und schweren Nutzfahrzeugen zum Einsatz kommen (> 6 Tonnen).

Im ersten Abschnitt werden Radschlupf-basierte Stabilisierungsfunktionen diskutiert, deren Regelschleife über die Raddrehzahlinformation geschlossen wird. Der zweite Abschnitt behandelt die Fahrdynamikregelung, bei der aus dem Vergleich der aktuellen Fahrzeugbewegung mit der vom Fahrer gewünschten Fahrzeugbewegung ein Stabilisierungseingriff abgeleitet wird. Zum Abschluss wird ein kurzer Ausblick auf weitere Entwicklungen gegeben.

Die Verkehrsunfälle bei Nacht haben schwere volkswirtschaftliche Folgen. Nach K. Rumar [1] betrugen die abgeschätzten Kosten der Straßenverkehrsunfälle im Jahr 1999 mehr als 160 Milliarden Euro, etwa doppelt soviel wie der Etat der EU-Länder in dem betrachteten Zeitraum.

Für die Analyse in diesem Kapitel können für eine aussagekräftige Unfallforschung die Daten des Instituts für Fahrzeugsicherheit in München hinzugezogen werden [2]. Demnach zeigen Unfälle mit Fußgängerbeteiligung je nach Ortslage unterschiedliche Schwerpunkte. Ein Drittel der 43789 Unfälle mit verletzten Fußgängern im Jahr 1995 fand in der Dunkelheit und Dämmerung statt. Etwa 60 % aller 1336 Unfälle mit getöteten Fußgängern im Jahr 1995 ereigneten sich in der Dunkelheit. Für Innerortsunfälle waren 84 % der beteiligten Fußgänger zum Zeitpunkt des Unfalls dunkel gekleidet. Nach [2] war bei 70 % der untersuchten Unfälle die Straßenbeleuchtung in Betrieb und wurde subjektiv als gut beurteilt.

Einparken ist für viele Fahrer eine langweilige oder gar anstrengende Aufgabe: Es ist zunächst erforderlich, eine für das Fahrzeug passende Parklücke zu finden, um unnötige Fehlversuche zu vermeiden. Anschließend muss das Fahrzeug – teils unter Beobachtung – in mitunter unbekannter Umgebung bei minimaler Beeinflussung des restlichen Verkehrs zügig positioniert werden.

Einparkassistenzsysteme können dabei helfen, schneller einen passenden Parkplatz zu finden und das Fahrzeug sicher und stringent hineinzuführen [6].

Mit Adaptive Cruise Control, abgekürzt ACC, wird eine Fahrgeschwindigkeitsregelung bezeichnet, die sich an die Verkehrssituation anpasst. Synonyme Bezeichnungen sind Aktive Geschwindigkeitsregelung, Automatische Distanzregelung oder Abstandsregeltempomat. Im englischen Sprachraum finden sich die weiteren Bezeichnungen Active Cruise Control, Automatic Cruise Control oder Autonomous Intelligent Cruise Control. Als markengeschützte Bezeichnungen sind Distronic und Automatische Distanz-Regelung (ADR) eingetragen.

Als internationale Referenz stehen die Normen ISO 15622 (Transport information and control systems – Adaptive Cruise Control systems – Performance requirements and test procedures) [1] und ISO 22179 (Intelligent transport systems – Full speed range adaptive cruise control (FSRA) systems – Performance requirements and test procedures) [2] zur Verfügung, wobei die erste die zuerst eingeführte, oft als Standard-ACC bezeichnete Funktionalität definiert, während die zweite eine Erweiterung der Funktionalität für den niedrigen Geschwindigkeitsbereich beschreibt, die als Full-Speed-Range-ACC bezeichnet wird.

In ISO 15622 [1] wird die ACC-Funktion wie folgt beschrieben:

“An enhancement to conventional cruise control systems, which allows the subject vehicle to follow a forward vehicle at an appropriate distance by controlling the engine and/or power train and potentially the brake.”

Unfälle im Längsverkehr zählen zur größten Gruppe der Unfallarten und zur zweitgrößten der Unfälle mit Getöteten und Schwerverletzten. Daher besitzen Systeme zum Schutz gegen diese Unfallart ein sehr hohes Potenzial (s. Kap. 4). Auf welche Weise Gegenmaßnahmen abgeleitet werden, zeigt Abb. 47.1.

1 Dieses Kapitel erschien erstmalig in ähnlicher Form und auf Englisch unter dem Titel „Forward Collision Warning and Avoidance“ in [1].

Lenken zum Halten des Fahrzeugs im aktuellen Fahrstreifen ist eine primäre Aufgabe der Fahrzeugführung, die der Fahrer kontinuierlich während der ganzen Fahrt ausführen muss. Leider wird diese Aufgabe durch den Fahrer nicht immer fehlerfrei bewältigt. Dies wird aus der Unfallstatistik in Abb. 49.1 ersichtlich: Dargestellt ist der prozentuale Anteil von Insassen, die sich bei Straßenverkehrsunfällen schwere Verletzungen zugezogen haben (MAIS 2+), aufgeteilt nach Unfallart und Straßenart. Deutlich wird, dass auf deutschen Straßen für mehr als ein Drittel aller schwerverletzen Insassen (37,9 %) ein ungewolltes Abkommen von der Fahrbahn ursächlich ist. Ein Großteil dieser Unfälle ereignet sich außerorts z. B. auf Autobahnen, Bundes- und Landstraßen (29,4 %).

Aus dieser Unfallstatistik lässt sich folgern, dass der Fahrer bei der Querführung seines Fahrzeugs Unterstützung benötigt. Ein System, das den Fahrer vor dem ungewollten Verlassen des aktuellen Fahrstreifens rechtzeitig informiert oder dies durch einen aktiven Eingriff in die Querführung zu verhindern versucht, lässt erwarten, dass es positiv auf das Unfallgeschehen einwirkt, vor allem außerorts auf Autobahnen, Bundes- und Landstraßen.

Auch das kontinuierliche Stabilisieren des Fahrzeugs in der Fahrstreifenmitte kann vom Fahrer insbesondere bei Langstreckenfahrten als anstrengend empfunden werden. Ein Assistenzsystem, das diesen Bereich der Querführung zum Teil übernimmt, könnte den Fahrer entlasten und den Fahrkomfort steigern.

Fahrerassistenzsysteme dienen dazu, den Fahrer bei seiner Fahraufgabe zu unterstützen. Der zu erwartende Kundennutzen eines Fahrerassistenzsystems ist dann besonders hoch, wenn die Fahraufgabe, bei welcher der Fahrer unterstützt werden soll, mit einem hohen Fehlerpotenzial behaftet ist. Zu diesen Fahraufgaben mit hohem Fehlerpotenzial gehört u. a. der Fahrstreifenwechsel.

Dies wird ersichtlich aus einer statistischen Analyse von Unfällen mit Personenschäden, welche in einer Datenbank der Volkswagen Unfallforschung und der GIDAS (

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tudy) gesammelt wurden. Abb. 50.1 zeigt für die Jahre 1985 bis 1999 den Anteil der Fahrstreifenwechselunfälle mit Pkw als Hauptverursacher für die Straßenarten Stadt, Land und Bundesautobahn (BAB). Deutlich wird, dass durchschnittlich mehr als 5 % aller Unfälle bei einem Fahrstreifenwechsel erfolgen. Ebenfalls deutlich wird, dass sich ein Großteil dieser Unfälle auf Landstraßen oder Bundesautobahnen ereignen.

Diese Überlegungen legen nahe, dem Fahrer ein System zur Verfügung zu stellen, das ihn bei einem Fahrstreifenwechsel unterstützt. Diese Unterstützung ist zunächst für Landstraßen- und Autobahnszenarien auszulegen.

1 Der Beitrag zu dieser Veröffentlichung wurde während der Tätigkeit als wissenschaftlicher Mitarbeiter am Fachgebiet Fahrzeugtechnik der Technischen Universität Darmstadt erarbeitet.

Die Stausituation, s. Abb. 52.1, wird von jedem Autofahrer als belastend und störend empfunden: Der meist unvorhergesehene zusätzliche Zeitaufwand durch einen Stau bei einer Fahrt zur Arbeit, zum Einkaufen, zu Freunden oder in den Urlaub beinhaltet ein hohes Maß an Unzufriedenheit, Stress und Aggression.

Somit stellt der Stau eine der Situationen dar, in denen ein hoher Automatisierungsgrad einen hohen Kundennutzen erwarten lässt – wenn die Situation an sich nicht vermeidbar ist. Des Weiteren können aufgrund der vergleichsweise wenig komplexen Situation schon in naher Zukunft hohe Automatisierungsgrade im Stau erwartet werden. Im Folgenden soll dazu auf die Motivation, Bedingungen und Ausprägungen der Assistenz und Automation im Stau näher eingegangen werden.

Heutige Assistenzsysteme für den Stop-and-go-Verkehr übernehmen nur die Längsregelung und entlasten den Fahrer damit nur teilweise von der Fahraufgabe; durch die zusätzliche Assistenz oder Automation der Querführungsaufgabe kann der Fahrer weiter entlastet werden. Bei der Systemausprägung stehen rechtliche Rahmenbedingungen, Systemkosten, Haftungsfragen und zusätzliche Automatisierungsrisiken einem hohen Automatisierungsgrad gegenüber.

Ergänzend zu den vorangegangenen Kapiteln der Bahnführungsassistenz wird in diesem Abschnitt auf die speziellen Merkmale der Bahnführungsassistenz für Nutzfahrzeuge eingegangen. Mit Nutzfahrzeugen sind hier insbesondere schwere Lastkraftwagen, z. B. Sattelzugmaschinen, und Busse zur Personenbeförderung gemeint. Statistisch betrachtet zählen Reisebusse mit zu den sichersten Verkehrsmitteln im Straßenverkehr. Kommt es jedoch zu einem Unfall, so besteht im Vergleich zum durchschnittlich mit 1,2 Personen besetzten Personenkraftwagen ein erheblich höheres Unfallschadenspotenzial aufgrund der deutlich höheren Anzahl an Passagieren. Hinsichtlich der bewegten Massen besteht bei schweren Nutzfahrzeugen aufgrund der kinetischen Energie bei einem Unfall ebenfalls ein höheres Unfallschadenspotenzial im Vergleich zu Personenkraftwagen. Dies gilt insbesondere beim Transport von Gefahrgütern.

Passive Sicherheitsmaßnahmen erreichen bei schweren Nutzfahrzeugen schnell ihre physikalischen Grenzen. Im Gegensatz dazu können aktive Sicherheitssysteme speziell für Nutzfahrzeuge wesentlich zur weiteren Steigerung der Verkehrssicherheit und der Minimierung von Unfallfolgen beitragen. Dieses Kapitel gibt einen Überblick über die am Markt verfügbaren Bahnführungsassistenzsysteme und deren nutzfahrzeugspezifische Merkmale.

Bei Straßenfahrzeugen steht der Transport von Personen und Gütern als funktionale Aufgabe der Fahrzeugbewegung im Vordergrund. Traktoren bzw. landwirtschaftliche Nutzfahrzeuge sowie Baumaschinen haben in der Regel mehrere zusätzliche Funktionen – wie zum Beispiel eine Bereitstellung und Regelung mechanischer, hydraulischer oder auch elektrischer Leistung, eine Güterumschlagsleistung und eine Traktionsleistung – gleichzeitig zu erfüllen. Diese zusätzlichen Anforderungen, die sich aus der Einbindung in den Prozess der landwirtschaftlichen Erzeugung ergeben, bestimmen damit maßgeblich auch die Gestaltung der landwirtschaftlichen Nutzfahrzeuge. Damit verbunden ist auch die Gestaltung der Mensch-Maschine-Schnittstelle, um den Fahrer bei der Fahrzeugführung und der Prozessüberwachung zu unterstützen.

Zwei Arten von Assistenzsystemen lassen sich unterscheiden:

fahrdynamische Assistenzsysteme,

Prozess-Assistenzsysteme.

Bei den fahrdynamischen Assistenzsystemen steht die Fahrzeugführung – ähnlich wie bei Kraftfahrzeugen – mit limitierter Einbindung in einen landwirtschaftlichen Prozess im Vordergrund. Im Unterschied dazu steht bei Prozess-Assistenzsystemen die Unterstützung des Fahrers bei der Ausführung von Aufgaben in der landwirtschaftlichen Erzeugung durch Automatisierungslösungen im Fokus.

Die Entwicklung von modernen Radionavigations- und Telematikgeräten beginnt mit der Einführung von Radiogeräten in das Kfz zu Beginn der 30er Jahre des 20. Jahrhunderts. Diese ersten Radiogeräte für das Kfz basierten auf der Röhrentechnologie und nahmen ein Volumen von mehr als 10 Litern ein. Erst die Erfindung der Halbleitertechnologie und die damit verbundene Miniaturisierung der Bauteile ermöglichte eine kompakte Bauform dieser Radionavigations- und Telematikgeräte und damit den massenhaften Einsatz im Kfz (siehe Abschn. 55.9.2 „Aufbau des Navigationssystems“).

Die Automobilindustrie steht derzeit wieder vor einem großen Evolutionssprung: Es kommen Funktionen in die Fahrzeuge, die ein hochautomatisiertes Fahren möglich machen. Damit verbunden ist ein zunehmender Elektrik/Elektronik- und Mechatronikanteil sowie ein überproportional wachsender Softwareanteil, was wiederum dazu führt, dass die Komplexität der E/E-Architektur insgesamt stark ansteigt. Dabei sollen möglichst die System-, Komponenten- und Entwicklungskosten nicht steigen und die Qualität permanent verbessert werden.

Das Management dieser Komplexität erfordert neue Lösungen bei den Architekturkonzepten. Die hohe Variantenvielfalt und damit verbundene Änderungen von Anforderungen sollen beherrschbar bleiben. Heutzutage sind Plattformstrategien und Modulbaukästen aktuelle Antworten auf diese Herausforderungen. Weitere Verbesserungen versprechen die Domänenansätze, [1]: Hierbei werden Funktions- und Elektronikumfänge neu gruppiert und in wenigen – vier bis fünf – Domänen zusammengefasst, so dass sich Änderungen möglichst nur innerhalb der Domäne auswirken und nicht auf andere Domänen übergreifen.

In der Forschungskooperation PRORETA zwischen der Technischen Universität Darmstadt und der Continental AG wurde zunächst ein elektronisches Fahrerassistenzsystem zur Vermeidung von Unfällen mit Hindernissen durch Notbremsen und Notausweichen entwickelt, siehe die 1. Auflage dieses Handbuches und [1]. In einem zweiten Projekt wurde ein Fahrerassistenzsystem für den Begegnungsverkehr, speziell für Überholvorgänge auf Landstraßen konzipiert und praktisch erprobt [2]. Die Ergebnisse dieses zweiten Projektes werden im Folgenden dargestellt.

Fahrerassistenzsysteme erlebten bereits seit den Anfängen in den 70er und 80er Jahren eine faszinierende Entwicklung, die noch längst nicht abgeschlossen ist: Einerseits sind Einzelsysteme wie ACC, LKAS, Parkassistenz etc. bereits in Serie, die bestimmte Aspekte der Fahrzeugführung unterstützen, indem sie z. B. die Längs- oder Querführung assistieren. Andererseits gibt es Entwicklungen hin zu Fahrfähigkeiten mit immer höherer maschineller Autonomie, die ein vollautomatisiertes Fahren ohne Eingriffe des Fahrers möglich erscheinen lassen. Eine weitere Entwicklung geht hin zum vernetzten Fahren, bei dem autonome Fahrzeuge untereinander und mit der Infrastruktur Daten austauschen und miteinander kooperieren können.

1 Der Beitrag zu dieser Veröffentlichung wurde während der Tätigkeit als wissenschaftlicher Mitarbeiter am Fachgebiet Fahrzeugtechnik der Technischen Universität Darmstadt erarbeitet.

Vor dem Hintergrund wachsender technischer Möglichkeiten im Bereich der Assistenz und Automation entstehen vielfältige Herausforderungen, Risiken und Chancen in der Gestaltung des assistierten, teil- und hochautomatisierten Fahrens. Eine der größten Herausforderungen besteht darin, eine Vielzahl von komplexen technischen Funktionen so zu integrieren und dem Menschen anzubieten, dass sie intuitiv als ein zusammenhängendes, mit dem Fahrer kooperierendes System verstanden und jederzeit zuverlässig, sicher und angenehm bedient werden können. Dabei verschwimmen die Grenzen zwischen Assistenz und Automation zunehmend und es wird notwendig, einander ergänzende Assistenz- und Automationsgrade zu definieren [1]. Somit ist es sinnvoll, einen stärkeren Fokus auf die Einbeziehung des Menschen im Sinne einer kognitiven Kompatibilität und im Hinblick auf das Vertrauen zwischen Mensch und Automation bzw. Assistenz (vgl. [2, 3] und Kap. 58) sowie auch dem Menschen im Entwicklungsprozess zu legen [4].

Die kooperative Fahrzeugführung adressiert diese Fragestellungen und beschreibt als generisches Konzept die generellen Freiheitsgrade des Zusammenwirkens von Mensch und Automation z. B. auf den verschiedenen Ebenen der Fahrzeugführung (vgl. Abb. 60.11). Der im vorliegenden Kapitel beschriebene H-Mode ist eine konkrete Umsetzung einer kooperativen Fahrzeugführung.

Die Vision vom „autonomen Fahren“ ist heutzutage in aller Munde: Medien berichten über Erfolge aus der Forschung mit zahlreichen Versprechen naheliegender Markteinführungen, Automobilkonzerne starten ein Wettrüsten der Technologien und Softwareunternehmen treten in Konkurrenz zu Fahrzeugherstellern. Dadurch keimt in der Gesellschaft die Hoffnung eines unfallfreien Straßenverkehrs auf. Man könnte sich endlich selbst während der Fahrt entspannt zurücklehnen, die Reise genießen, uneingeschränkt telefonieren, im Internet surfen oder anstehende Vorbereitungen treffen – anstatt sich über den Stau zu ärgern. Alten und kranken Menschen soll langfristig eine erhöhte, individuelle Mobilität ermöglicht werden. Auch zur effizienteren Nutzung der Rohstoffe sollen autonome Fahrzeuge einen Beitrag leisten: So wäre es denkbar, im Rahmen von Car-Sharing-Angeboten die Fahrzeuge autonom zu den Kunden fahren (vgl. [1]) beziehungsweise sich eigenständig mit Energie versorgen zu lassen. Auch die Fahrt an sich könnte unter Berücksichtigung des Verkehrsflusses und des gesamten Streckenverlaufs aus energetischer Sicht optimiert werden.

Diesbezüglich stehen einige Fragen im Raum: Ist dies alles noch eine Vision, die in ferner Zukunft liegt? Wird es „autonome Straßenfahrzeuge“ jemals geben oder stehen sie schon kurz vor der Markteinführung? Was heißt „autonomes Fahren“ grundsätzlich und welche technischen Herausforderungen sind hierbei zu lösen?

Bei Erscheinen der ersten Auflage dieses Handbuchs Fahrerassistenzsysteme im Jahr 2009 war bereits der größte Teil der beschriebenen Fahrerassistenzsysteme in Serie. Allerdings war die tatsächliche Verbreitung im Markt bis auf wenige Ausnahmen wie Bremsassistent, Einparkhilfe und Navigation noch sehr gering. Durch die technologischen und fertigungstechnischen Fortschritte konnten in den letzten Jahren die Herstellungskosten erheblich gesenkt werden, so dass heute erhältliche Assistenzpakete mit vier oder fünf Hauptfunktionen für den Fahrzeugkäufer oftmals nicht mehr Kosten verursachen als frühere Einzelfunktionen. Zudem sind, wie in Kap. 3 beschrieben, bedingt durch Verbrauchertests wie das NCAP-Rating und durch regulative Bestimmungen für schwere Nutzfahrzeuge Fahrzeuge bereits in der Serienausstattung mit Assistenzfunktionen ausgerüstet. Es ist also nicht schwer, mit Kenntnis dieser Entwicklung vorherzusagen, dass Fahrerassistenzsysteme als Selbstverständlichkeit in Neufahrzeugen zu finden sein werden und neben den Maßnahmen zur Antriebseffizienz den größten Wertzuwachs im Straßenfahrzeug bereiten werden. Bezogen auf die Ambitionen der Entwickler der ersten Stunde könnte man konstatieren: Die Mission ist vollbracht. Aber natürlich ist die Entwicklung nicht abgeschlossen und es fehlt, wie im Folgenden gezeigt wird, nicht nur der letzte Schritt zum autonomen Fahren: Zum einen lassen sich bei der Betrachtung der heutigen Ausführungen noch viele inkrementelle Verbesserungsmöglichkeiten identifizieren, worauf hier nicht im Detail eingegangen werden soll. Zum anderen steht die Entwicklung von Fahrerassistenzsystemen unter dem Einfluss anderer technologischer Entwicklungen und, mindestens genauso wichtig, in Wechselwirkung mit den Entwicklungen der Gesellschaft. Diese Stimuli auf die Entwicklung wurden 2012 von den Mitgliedern der Uni-DAS e. V. Vereinigung analysiert und in einem Positionspapier beschrieben [1] (s. auch ein daraus entstandener Übersichtsartikel [2]). Die nächsten beiden Abschnitte bedienen sich inhaltlich vollständig und zu einem großen Teil auch wörtlich dieses Ursprungswerks. Dass Testmethoden einen größeren Stellenwert erhalten, kann zum einen schon dieser Handbuchausgabe angesehen werden. Sie bilden einen Schwerpunkt für die neu hinzugekommenen Kapitel. Da aber für das autonome Fahren noch erheblich mehr getan werden muss, worauf schon in den vergangenen Ausgaben an dieser Stelle hingewiesen wurde, wird diesem Aspekt ein ausführlicher Abschnitt gewidmet, der nun auch die verwendeten statistischen Grundlagen für die Bemessung von Absicherungsstrecken darlegt. Ebenso wird wieder ein Ausblick auf die Evolution der Fahrerassistenzsysteme gegeben, wenn auch in einer neuen Darstellung als Dreieck des autonomen Fahrens. Abschließend werden, wiederum dem Positionspapier entnommen, sehr konkrete Empfehlungen für die zukünftige Forschung gegeben, die mehr als deutlich machen, dass dieses Themengebiet auch für die Zukunft noch viel Potenzial bietet, aber auch noch reichlich Forschungsarbeit nach sich zieht.