Lidar-Sensoren werden von fast allen Herstellern als notwendige Erweiterung der bereits genutzten Umfeldsensorik zum sicheren Betrieb der automatisierten Fahrfunktionen ab Stufe 3 (hochautomatisiert) angesehen. Neuere Entwicklungen liefern eine Vielzahl an Informationen und bieten zudem verschiedene Detektionsmuster an. Damit ist eine erweiterte und situationsabhängige Optimierung der Umgebungserkennung möglich. Dies steigert künftig die Einsatzmöglichkeiten und stellt einen wichtigen Schritt zur Einführung vollautomatisierter Fahrfunktionen (Stufe 4) dar. Sowohl die unterschiedlichen Messprinzipien als auch physikalische Beschränkungen des Messprinzips stellen die Funktionsentwicklung jedoch vor enorme Herausforderungen. Je besser die Auflösung der Systeme wird, umso umfangreicher ist die notwendige Algorithmik mit entsprechenden Anforderungen an die Echtzeit-Verarbeitung. Es soll daher an verschiedenen Beispielen erläutert werden, wie grundlegende Elemente der Verkehrsinfrastruktur mittels Lidar sicher und effizient detektiert werden können. Ein besonders wichtiges Verkehrszeichen stellt das Stoppschild dar. Hier kann am Beispiel von Fehldetektionen in Serienfahrzeugen (Tesla Model 3) das Potential für eine verbesserte Absicherung eindeutig gezeigt werden. Im Bereich der Objektdetektion ist insbesondere die Fahrzeuglackierung der limitierende Faktor. Es wird im Vortrag die Notwendigkeit diskutiert, das Fahrzeugdesign den Sensoranforderungen anzupassen.
Session:
AUTONOMOUS DRIVING II
|
| 12:30 - 13:00