Sicherheit bei schlechtem Wetter

Die Funktionalität von künftigen Fahrerassistenz-, Automatisierungs- und Sicherheitsfunktionen muss permanent gegeben sein, um die Unterstützung des Fahrers und den Schutz der Insassen und anderer Verkehrsteilnehmer zu gewährleisten. Die vorausschauende Fahrzeugsensorik muss daher unter allen Umweltbedingungen ihr Umfeld verlässlich sowie robust erfassen.

In C-ISAFE werden dafür Umwelteinflüsse wie Regen, Nebel und Sonnenstände in der Indoor-Versuchsanlage mit eigens dafür entwickelten Versuchsanlagen für Witterung sowie Licht simuliert. Dies ermöglicht Witterungseffekte und -einflüsse auf die Sensoren erforschen und testen zu können.

Einfluss von Witterung

Zur Steigerung der Sicherheit und des Komforts durch Fahrerassistenzsysteme bis hin zum automatisierten Fahren ist der zuverlässige Einsatz von Umfeldsensorik bei allen Umweltbedingungen zwingend erforderlich. In C-ISAFE wird hierfür die Performance von Sensorsystemen unter reproduzierbaren Randbedingungen in einer definierten Versuchsumgebung durch Verwendung von Witterungsanlagen getestet. Für die unterschiedlichen Sensortypen Kamera, Radar und LiDAR werden verschiedenartige Störeffekte, welche durch Regen und Nebel verursacht werden, ermittelt und charakterisiert. Es werden Verfahren zur Reduktion von Störungseinflüssen auf Sensorsysteme sowie Modelle für (Sensor-)Störgrößen entwickelt, um eine optimale Umfeldwahrnehmung zu ermöglichen.

Neben der Untersuchung und Optimierung der Performance einzelner Sensorarten, wird in C-ISAFE insbesondere die Fusion von Radar-, Kamera- und LiDAR Daten erforscht, um den robusten Einsatz von vorausschauender Sensorik bei Witterung zu erreichen. Die verschiedenartigen Sensortechnologien haben unterschiedliche Stärken und Schwächen und durch eine intelligente kombinatorische Nutzung besteht das Potenzial, auch bei schwierigen Bedingungen eine vertrauenswürdige Objekterkennung zu realisieren. Hierfür werden in neuen Ansätzen die verschiedenen Sensortechnologien mit Hilfe multimodaler KI-Fusionsalgorithmen zusammengeführt.

Einfluss von Licht

Ein besonderes Problem bei der Verwendung von Kameras stellt das Kontrastverhalten bei unterschiedlichen Lichtintensitäten dar. Herausfordernde Belichtungssituationen sind zum Beispiel Sonnenaufgang oder Aufblendlicht im Gegenverkehr, da hier über- und unterbelichtete Bereiche zu Störungen in der Umfeldwahrnehmung von Fahrassistenz- und hochautomatisierten Systemen führen. So führen etwa durch die Sonne überbelichtete Hintergründe zu geringen Kontrasten zwischen den Objekten innerhalb des Bildes oder spiegelnde Oberflächen blenden die optischen Sensoren der Systeme. Infolgedessen kommt es zu falsch oder nicht erkannten Objekten, die in Systemausfällen oder fehlerhaften Aktivitäten der Systeme resultieren. Damit solche Effekte mit den optischen Sensoren Kamera und LiDAR wiederholbar und gezielt untersucht werden können, entwickelt C-ISAFE einen flexiblen Lichtsimulator. Dieser ist in Höhe und Einstrahlwinkel frei verstellbar. Zusammen mit den verschiedenen Beleuchtungstypen, v. a. Rotlicht für tiefstehende Sonne und Weißlicht für LED-Scheinwerfer, lässt sich eine Vielzahl von Beleuchtungsszenarien nachstellen. Auf diese Weise werden reproduzierbare Randbedingungen in einer definierten Versuchsumgebung zur systematischen Untersuchung von optischen Sensorsystemen geschaffen.

Laufende Projekte

MIAMy

Accelerate Market Introduction of Autonomous Mobility

KICSAFe

KI-basierte Crasherkennung für das Sichere Automatisierte Fahren

Abgeschlossene Projekte

SAFIR

Safety for all – Innovative Research Partnership on Global Vehicle and Road Safety Systems

SAVE-ROAD

Safe vision-based estimation of crash severity and reference system for autonomous driving

SimuSens

Entwicklung eines mobilen Prüfstands für optische Sensoren von Fahrerassistenz- und Sicherheitssystemen

TEPS

Test und Entwicklung einer passiven Sicherheitsfunktion

Ausgewählte Publikationen

Seit 2020
  • R. Huber, K. Schneider, A. Wetzel, E. Neitzel, and T. Brandmeier, "Light Analysis for Optimized Object Detection with Cameras for Integrated Safety Systems," in 2022 International Conference on Electrical, Computer and Energy Technologies (ICECET), Prague, Czech Republic,2022, pp. 1-6, doi: 10.1109/ICECET55527.2022.9872761.
  • D. Steinhauser, P. Held, B. Thöresz, and T. Brandmeier, "Towards Safe Autonomous Driving: Challenges of Pedestrian Detection in Rain with Automotive Radar," in 2020 17th European Radar Conference (EuRAD), Utrecht, Netherlands, 2021, pp. 409-412, doi: 10.1109/EuRAD48048.2021.00110.
  • D. Vriesman, B. Thoresz, D. Steinhauser, A. Zimmer, A. Britto, and T. Brandmeier, "An Experimental Analysis of Rain Interference on Detection and Ranging Sensors," in 2020 IEEE 23rd International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC), Rhodes, Greece, 2020, pp. 1-5, doi: 10.1109/ITSC45102.2020.9294505.
Vor 2020
  • D. Schöppe, D. Steinhauser, B. Thöresz, S. Hasirlioglu, and T. Brandmeier, "Behavior of sensor systems for safety in automated driving with different weather conditions under reproducible conditions,” in 12. VDI-Tagung Fahrzeugsicherheit im Umfeld von neuen Rating- und Gesetzesanforderungen, 2019, pp. 205 – 218, doi: 10.51202/9783181023648-205.

Ansprechpartner

Wissenschaftlicher Leiter CARISSMA-ISAFE, Forschungsprofessor für Fahrzeugsicherheit und Fahrzeugmechatronik
Prof. Dr.-Ing. Thomas Brandmeier
Tel.: +49 841 9348-3840
Raum: H023
E-Mail:
Wissenschaftliche Mitarbeiterin C-ISAFE
Dr. rer. nat. Dagmar Steinhauser
Tel.: +49 841 9348-3375
Raum: H120
Fax: +49 841 9348-993375
E-Mail: