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Kooperatives hochautomatisiertes Fahren (Ko-HAF)

Ko-HAF zielt auf das sichere hochautomatisierte Fahren bei höheren Geschwindigkeiten: Solche Systeme muss der Fahrer nicht mehr dauerhaft überwachen. Er kann sich anderen Aufgaben widmen, muss jedoch immer in der Lage sein, die Steuerung nach Aufforderung mit einer gewissen Zeitreserve zu übernehmen. Dazu muss die Vorausschau des Fahrzeugs weiter reichen, als dies mit eigenen Sensoren möglich ist. Hier setzt Ko-HAF an: Fahrzeuge senden ihre Umfeldinformationen über Mobilfunk an den sogenannten Safety Server. Dort werden diese gesammelt und verdichtet, sodass den Fahrzeugen eine hochgenaue aktuelle Karte zur Verfügung steht, die im Sinne eines künstlichen Horizonts die benötigte bessere Vorausschau liefert.

Das Bild zeigt das Logo des Forschungsprojekts Ko-HAF

Das Projekt ist abgeschlossen. Die BASt und weitere 15 Partner aus Industrie, Wissenschaft und öffentlicher Hand haben in der dreieinhalbjährigen Projektlaufzeit viel erreicht.

Ergebnisse im Überblick:

  • Die Ergebnisse zeigen, dass mittels kollektiver Wahrnehmung und Kommunikation zwischen Fahrzeugen und Safety Server (Backend) eine deutlich erweiterte Umfeldwahrnehmung möglich ist. Dies schafft die für hochautomatisiertes Fahren notwendige Vorausschaureichweite.
  • Erarbeitet wurden Algorithmen zur Aggregation von Fahrzeugflottendaten sowie zur kontinuierlichen Aktualisierung von Backend-HD-Karten auf Basis dieser Flottendaten.
  • Verschiedene Hersteller und Zulieferer haben gemeinsame Konzepte zur Interaktion von Fahrzeugen mit einem Backend sowie zur sinnvollen Fusion von Sensordaten und Backend-HD-Kartenentwickelt und abgestimmt.
  • Ko-HAF hat eng mit SENSORIS – einem Konsortium, das einen Standard zum Austausch von Informationen zwischen Fahrzeugsensoren und Backendlösungen entwickelt – kooperiert und dabei wertvolle Beiträge geleistet, die in die Spezifikation eingeflossen sind.
  • Hochautomatisierte Fahrfunktionen für das Fahren auf der Autobahn, wie Einfädeln, Überholen, Abfahren oder Nothalt wurden entwickelt. Sie umfassen eine robuste Umfelderkennung, die Trajektorienplanung in Echtzeit sowie die automatisierte Ansteuerung von Antrieb, Bremse und Lenkung.
  • Zur Rolle des Menschen beim hochautomatisierten Fahren wurden durch die Partner insgesamt 33 empirische Studien mit 1.723 Teilnehmern und 1.750 Stunden durchgeführt. Es entstanden mehr als dreißig wissenschaftliche Publikationen, allein zu diesem Thema.
  • Versuche haben gezeigt, dass während des automatisierten Fahrens Schläfrigkeit und Ermüdung unter Umständen schnell entstehen können und wechselhaften Veränderungen unterliegen. Fahrer zeigten starke inter- und intraindividuelle Unterschiede in der Entwicklung von Schläfrigkeit und Müdigkeit. Auch fahrfremde Tätigkeiten während der automatisierten Fahrt standen im Fokus der Versuche.
  • Für geplante Übernahmeaufforderungen wurde gezeigt, dass mehrstufige HMI-Konzepte das Beenden von fahrfremden Tätigkeiten und damit die Übernahmezeit beschleunigen. Eine Vorschau auf geplante Übernahmeaufforderungen entlang der Route (basierend auf Informationen aus dem Safety Server) hilft Fahrern, fahrfremden Tätigkeiten selbst zu regulieren.
  • Gemeinsam wurden Methoden und Werkzeuge für eine effiziente experimentelle Erprobung von hochautomatisierten Fahrfunktionen in der Simulation, auf Testgeländen sowie auf Autobahnen im öffentlichen Straßenverkehr entwickelt.

Das Projekt hat ein Gesamtbudget von 36,3 Millionen Euro. Es wurde vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie im Rahmen des Programms "Neue Fahrzeug- und Systemtechnologien" mit 16,9 Millionen Euro gefördert.

Die BASt war an den inhaltlichen Arbeitspaketen 1 „Umfelderfassung und -repräsentation im Backend (Safety Server)“ und 3 „Kooperative Fahrzeugführung und kontrollierbare Automation“ beteiligt.