Logo PTB

Metrologie für die Mobilität der Zukunft

Profil

Schwerpunkt dieses im Aufbau befindlichen Arbeitsgebiets ist die metrologische Charakterisierung von kombinierter Sensorik, wie sie z. B. in autonomen Fahrzeugen verbaut sein wird.

Das autonome Fahren bietet das Potenzial, die Anzahl der Verkehrsunfälle drastisch zu reduzieren – der Großteil der heutigen Unfälle lässt sich auf menschliches Versagen zurückführen. Um die Vision Zero Casualties Realität werden zu lassen, müssen autonom fahrende Fahrzeuge jedoch zunächst für den Straßenverkehr zugelassen werden. Dazu müssen verlässliche, also insbesondere metrologisch rückgeführte, Aussagen über die Leistung der Fahrzeugsensorik zur Verfügung stehen.

Autonome Fahrfunktionen (Advanced Driver Assistance Systems – ADAS) werden im Kern durch das Zusammenspiel der sensorbasierten Umgebungswahrnehmung, der Datenverarbeitung durch eine vorab trainierte künstliche Intelligenz (KI) und der anschließenden dynamischen Umsetzung realisiert (Sense – Plan – Act). Um derart komplexe Funktionen zu prüfen, muss das Gesamtsystem bestehend aus Fahrzeug, hybrides Sensornetzwerk und KI in einer möglichst realitätsnahen Umgebung mit reproduzierbaren und quantifizierbaren Parametern charakterisiert werden können. Ein Großteil der Validierung der reinen Fahrfunktion wird bereits heute größtenteils virtuell in Simulationsumgebungen durchgeführt, um auf die notwendige Diversität an Verkehrsszenarien und entsprechende Fahrkilometer zu kommen – dabei identifizierte Grenzfälle werden auf einem Prüfgelände explizit nachgestellt und getestet. Ein Abgleich der in der Simulation zugrunde liegenden Sensormodelle sowie von bestimmten Fahrszenarien ist jedoch essenziell für die Aussagekraft der Simulationsergebnisse und somit für die Sicherheitsargumentation.

Daher wird mindestens für die Fahrzeugentwicklung, vielleicht sogar für die Zulassung, eine Prüfeinrichtung hilfreich sein, in der die Sensorik inklusive des Gesamtfahrzeugs metrologisch charakterisiert und einzelne Szenarien abgeprüft werden können. Die Einrichtung müsste Effekte wie Wetter, Lichtverhältnisse und andere Umgebungsbedingungen darstellen können und gleichzeitig den verschiedenen Sensortypen (Radar-, Lidar-, Ultraschall- und Kamerasysteme, Satellitennavigationssignale, Trägheitssensorik und klassische Fahrzeugsensorik wie Raddrehzahlen) einen geeigneten Abschluss anbieten, um dem Fahrzeug den Eindruck einer realen Verkehrssituation zu vermitteln. Ein solch umfassendes Prüf- und Kalibrierzentrum wäre weltweit einmalig und dessen schrittweise Entwicklung ist das Ziel des Arbeitsbereiches „Metrologie für die Mobilität der Zukunft“ an der PTB.

 

Nach oben

Forschung/Entwicklung

Die präzise und reproduzierbare Charakterisierung und Validierung von heterogenen Sensornetzwerken, insbesondere deren metrologische Rückführung, stellt eine große Herausforderung dar. Die Integration der Messwerte aller involvierten Sensorklassen (Radar, Lidar, Kameras, Ultraschall, Satellitennavigation, Trägheitssensorik, Raddrehzahlen, …) in ein gemeinsames Modell der Umgebung und des Systemzustands des Fahrzeugs ist dabei das übergeordnete Ziel. Diese sogenannte „Sensorfusion“ erfordert aber die Lösung einer Vielzahl heute noch offener Probleme. Insbesondere wird hier das Zusammenspiel von Eingangsdaten und deren Bewertung durch ein System künstlicher Intelligenz (KI) zu betrachten sein.

Darüber hinaus muss auch die metrologische Frage geklärt werden, wie gut ein Sensor (oder Teile des fusionierten Sensornetzwerkes) sein muss bzw. wie sehr er sich in seiner Leistungsfähigkeit verschlechtern darf, ohne die Funktionsfähigkeit der ADAS-Komponente bzw. des Gesamtsystems zu gefährden. Und falls die Funktion eingeschränkt werden muss, sollte das System selbst imstande sein zu erkennen, dass der Fahrer übernehmen sollte (SAE Level 3/4 – highly automated driving (HAD)) oder die Fahrt unterbrochen werden muss (SAE Level 5 – autonomous driving (AD)). Um dies metrologisch bewerten zu können, werden neben einem Verständnis für die metrologische Rückführbarkeit und Messunsicherheit von solchen Sensornetzwerken auch Einblicke in die Entscheidungslogik der KI-Komponente nötig sein. Ein tiefgreifendes Verständnis über sowohl maschinelles Lernen als auch die Sensorphysik ist dafür unerlässlich. Eine klassische Trennung in Hard- und Software ist dabei nicht mehr zielführend, und dies muss sich auch in der Prüfmethode widerspiegeln

Nach oben

Dienstleistungen

Die PTB bietet zurzeit noch keine Dienstleistungen im Bereich ADAS an. Die hier erworbenen Kompetenzen, wie auch die Prüfstände selber, werden jedoch auch für die Opens internal link in current windowBauartprüfung von Verkehrsmessgeräten anwendbar sein.

Nach oben

Informationen

Opens external link in new windowWebseite des FAMOUS-Projektes

Opens external link in new windowWebsite des EMPIR-Projektes MeFoF

Zweiteiliger Abschlussbericht über ein Projekt zur Entwicklung und Erprobung von praktischen Prüfverfahren für den Prototyp eines Verkehrsüberwachungsgerätes, das Satellitennavigationssignale mit Signalen von Beschleunigungssensorik fusioniert:

Teil 1: Martin Rehm, Hans-Joachim Dietz, Knut Tamme

Grundsatzuntersuchungen zur Praxistauglichkeit satellitenbasierter Nachfahrsysteme

PTB-Mitteilungen 2019, Heft 2, 63-68, ISSN 0030-834X.

Teil 2: Timo Beckmann, Frank Märtens

Dynamische Fahrversuche unter Verwendung eines GNSS-Inertialsystems

PTB-Mitteilungen 2019, Band 129, Heft 2, 69 - 75, ISSN 0030-834X.

Nach oben