Zukunftsvision
Fahrerassistenzsysteme liefern schon heute wesentliche Beiträge zu Komfort, Sicherheit und Energieeffizienz. Intelligente Systeme erfassen die Fahrsituation und geben nicht nur Hinweise an den Fahrer, sondern greifen auch aktiv ein. Ein Fahrzeug wird zum Beispiel beim unbeabsichtigten Verlassen der Fahrbahn aktiv auf die Spur zurückgelenkt; der Seitenwindassistent sorgt für Spurtreue auch bei heftigen und plötzlich auftretenden Querkräften. Der Regeltempomat beeinflusst Gas und Bremse, um Komfort zu steigern; für mehr Sicherheit sorgt ein Notbremsassistent. Noch hat aber immer der Fahrer die Hoheit.
Die Integration von Kameras, Radar-und Ultraschallsensoren erlauben eine zunehmend abdeckende Umfelderfassung; kommende Formen von Car-2-X Kommunikation bis hin zu Schwarmintelligenz können mit in Zukunft noch zu entwickelnden Systemen weitere Meilensteine auf dem Weg von assistiertem, bis hin zu autonomem Fahren bedeuten.
Neben Sicherheit und Effizienz wird bei sich wandelnden gesellschaftlichen Randbedingungen autonomes Fahren lebenslange und verbriefte Mobilität für alle bedeuten. Ältere Menschen, die sich nicht mehr auf hochfrequentierte Strecken trauen, können durch autonomes Fahren wieder stress- und sorgenfrei am Straßenverkehr teilnehmen. Ländliche Regionen, in die aus Rentabilitätsgründen kein Personennahverkehr mehr fährt, werden durch wesentlich günstigere, kleinere autonome Einheiten, als der klassische Überlandbus, wieder an das urbane Leben herangeführt. Junge Menschen, die keinen Führerschein besitzen, können verstärkt an Ausbildung, Kultur und Freizeitangeboten teilhaben.
Taxi- und Mietfahrzeuge werden in mittelbarer Zukunft autonome Individual-Transportmittel - ohne Fahrer. Sie holen den Passagier ab, fahren ihn zum gewünschten Zielort, setzen ihn ab, führen Selbstdiagnose und ggf. Servicearbeiten wie Aufladen durch und übernehmen intelligent mit ihres gleichen vernetzt die nächste Aufgabe. Und im Güterverkehr bzw. beim Personentransport werden sich automatisierte und zukünftig auch autonome Fahrzeuge intelligent zu Einheiten mit gleicher Route über bestimmte Zeit kombinieren.
Motivation
Ermöglicht wird diese Entwicklung durch Fortschritte und Innovationen bei Technologien, Applikationen und Prozessen:
Die Weiterentwicklung speziell in Bildauswertung und Szenenverständnis durch leistungsfähige und robuste Algorithmen ermöglicht eine optimierte Umfelderkennung. Für diese Verarbeitung anfallender Datenmengen entstehen immer stärker integrierte und parallelisierte EE- Topologien und HW-Architekturen, die den Anforderungen an Robustheit, Datenschutz und Ausfall-/Übertragungssicherheit eines vernetzten Eingebetteten Systems zunehmend gerecht werden.
Die Erforschung von Methoden und Algorithmen für kognitives Fahren und neue Parameteridentifikations- bzw. -schätzverfahren durch (Auto-)Kalibrierung von Sensoren oder fahrdynamischen Größen erlaubt vorausschauendes Fahren. Insbesondere die multisensorielle Wahrnehmung, das maschinelle Situationsverstehen und maschinelle Lernen im Anwendungskontext sind weitere zu nennende Enabler. Ergänzt um Verkehrsdatenerfassung mittels Luftbilder entstehen kostengünstig aktuelle und Datenschutz-konforme Datenmengen zum Speisen von Verkehrsszenarien.
Innovative Prozesse und Methoden der Evaluierung und Validierung kognitiver Fahrzeuge erleichtern die Entwicklung der im vorangegangenen geschilderten Applikationen und die Konzeption neuer Anwendungen und Dienste der Mobilität. Neue Formen und Standards der Datenübertragung etablieren sich in der Automotive-Branche und ermöglichen die Vernetzung der Fahrzeuge (Car-2-X) zur gegenseitigen Informations-Nutzung (Schwarmintelligenz).
Wissenschaftspartner
KIT Institut für Fahrzeugsystemtechnik (FAST)
KIT Institut für Regelungs- und Steuerungssysteme (IRS)
KIT Institut für Technik der Informationsverarbeitung (ITIV)
Forschungszentrum Informatik (FZI)
Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung (IOSB)
HsKA Institut für Energieeffizente Mobilität der Hochschule Karlsruhe (IEEM)