Projektbeschreibung

Im Projekt wird die Realisierung eines automatisierten Transportsystems angestrebt. Es soll eine holistische Lösung zur Unterstützung und zum Betrieb hochautomatisierter Fahrzeuge in enger Zusammenarbeit mit lnfrastrukturelementen und V2x Kommunikation entwickelt und demonstriert werden.

Die Hauptzielrichtung für die Entwicklung von hochautomatisierten Fahrzeugen ist es heute, das Umweltmodell, als Basis für die Fahrzeugführung, weitgehend durch die lokale Sensorik des Ego-Fahrzeugs zu generieren. Gegebenenfalls wird das Umweltmodell unter Nutzung sekundärer Informationen aus der Straßeninfrastruktur und anderer Fahrzeuge erweitert, der Fokus liegt aber bis her am Ego-Fahrzeug. Die vorgeschlagene Lösung baut das global generierte Umweltmodell in einer externen Datencloud auf, unterstützt die Fahrzeugführung der einzelnen automatisierten Fahrzeuge mit dieser oder kann diese sogar übernehmen. Das Central System sammelt Informationen sowohl von den Fahrzeugen als auch von der Infrastruktur und fügt sie in einem cloudbasierten, digitalen Zwilling in Echtzeit zusammen.

Die TU Wien forscht an der Zustands- und Parameterschätzung von Fahrzeugen sowie an der Regelbarkeit von kritischen Fahrzuständen mit mehreren Aktoren. Die TU Wien und STARD können auf ein vorangegangenes FFG-Projekt zum vorhersagbaren Fahrverhalten von Fahrzeugen durch Torque-Vectoring-Regelung auf verschiedenen Fahrbahnoberflächen aufbauen, bei dem der Schwerpunkt auf Simulationsstudien lag, und haben kürzlich eine Kooperation zur Parameterschätzung mit dem BME begonnen. Basierend auf diesen vorangegangenen Arbeiten legt die TU Wien einen starken Forschungsschwerpunkt auf das automatisierte Fahren im Grenzbereich des Fahrverhaltens, um das Sicherheitspotenzial der heutigen übersteuerten Fahrzeuge unter den klimatischen (und Straßen-)Bedingungen Mitteleuropas voll auszuschöpfen.

Um die Fahrzeugreaktion auf Spurhaltebefehle effektiver zu gestalten und die Vorhersagbarkeit des Fahrzeugverhaltens bei bestimmten Sensor-/Aktor-Konfigurationen und Ausfällen zu verbessern, wird ein kombiniertes Maß für die Steuerbarkeit und Beobachtbarkeit entwickelt. Dieses Maß wird in der Cloud verfügbar sein, um die Cloud-basierte Regelungsmethode zu verbessern, indem die tatsächlichen Fähigkeiten des automatischen Fahrzeugs unter Berücksichtigung der aus der dynamischen Cloud-Karte resultierenden Regelungseinschränkungen berücksichtigt werden. Darüber hinaus wird die Cloud mit Hilfe effektbasierter Methoden ein lokal geschätztes Reibungspotenzial zur Verfügung gestellt. Die Wirksamkeit des vorgeschlagenen Ansatzes wird anhand des überaktuierten Demonstrationsfahrzeugs demonstriert.

Die Herausforderungen für das österreichische Konsortium bestehen darin, ein Maß für die Steuerbarkeit und Beobachtbarkeit zu erweitern und zu verbessern, um eine möglichst effektive/effiziente Systemansteuerung bei mehreren Kombinationen von Sensor-/Aktor-Sets zu ermöglichen, um eine redundante und sichere automatische Fahrzeugregelung zu gewährleisten, da der tatsächliche Fahrzeugzustand sowie das Reibungspotenzial der Straße die jeweiligen Maße verändern können.

Projektziel

  • Qualitative Bewertung: Es wird eine Cloud-basierte Regelungsmethode zur Anwendung kommen, die es ermöglicht, automatisierte Fahrszenarien mit einem übersteuerten Fahrzeug unter Berücksichtigung des aktuellen Fahrzeugzustands, des Verkehrs, der Wetterbedingungen usw. durchzuführen.
  • Quantitative Bewertung: Die entwickelte Methodik wird an einem Demonstrationsfahrzeug mit Cloud-Control bei der Durchführung eines Pfadverfolgungsmanövers und eines Unfallvermeidungsmanövers auf dem Testgelände ZalaZONE demonstriert.

Kooperationspartner

Projektwebseite

Projektdauer

September 2021 - August 2024

Kontakt

Univ.Prof. Dipl.-Ing. Dr.techn. Johannes Edelmann

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Ao.Univ.Prof. Dipl.-Ing. Dr.techn. Manfred Plöchl

E-Mail an Manfred Plöchl senden