Im Rahmen der NFF-Kooperation zwischen der Technischen Universität Braunschweig und der Volkswagen AG unterstützen wir seit 2012 im Rahmen einer Unterbeauftragung das BMWi Projekt "UR:BAN" (Urbaner Raum: Benutzergerechte Assistenzsysteme und Netzmanagement).
Das Projekt UR:BAN setzt sich aus den drei Projektsäulen „Kognitive Assistenz“, „Vernetztes Verkehrssystem“ und „Mensch im Verkehr“ zusammen, wobei der Forschungsschwerpunkt der Zusammenarbeit mit der Volkswagen AG im Bereich der Teilprojektsäule „Kognitive Assistenz“ liegt. Ziel dieses Teilprojekts ist die Entwicklung von Fahrerassistenzsystemen, die speziell für Szenarien im urbanen Raum ausgelegt sind. Die Szenarien zeichnen sich durch dichten Verkehr, unstrukturierte Randbebauungen sowie komplexe Verkehrssituationen insbesondere in Kreuzungsbereichen aus. Ein sicherer Einsatz von Fahrerassistenzsystemen im öffentlichen Straßenverkehr kann nur gewährleisten werden, wenn vor einer Serieneinführung ein technisch erforderlicher Reifegrad und eine ausreichende Testtiefe nachgewiesen wurde. Aufgrund der hohen Komplexität der Szenarien wird es jedoch zunehmend schwieriger, die Assistenzsysteme ausreichend zu testen.
Aus diesem Grund ist das Ziel unserer Forschungsarbeit die Entwicklung eines Konzepts, welches die Anzahl der nötigen Realtests für die Absicherung von Systemen bei einer gleichbleibenden Testabdeckung reduziert. Um diese Reduktion zu erreichen, soll eine Vielzahl von Tests in der Simulation durchgeführt werden.
Dieses Konzept konnte erstmals im Rahmen einer Fallstudie zum "Engstellenassistenten" angewendet werden, welcher im Rahmen des Projektes entwickelt wird. Das Assistenzsystem hat die Aufgabe, den Fahrer in Engstellen, die beispielsweise durch parkende Fahrzeuge oder durch Baustellen hervorgerufen werden, zu unterstützen. In der Fallstudie wurden verschiedene statische Baustellen durchfahren und es wurde analysiert, welche Einflussfaktoren einen besonderen Einfluss auf das System haben. Durch das entwickelte Konzept konnte die Anzahl der erforderlichen Tests reduziert werden, unter gleichzeitiger Erhaltung der Aussagefähigkeit über Einflüsse der verschiedenen Faktoren.
In einem nächsten Schritt soll analysiert werden, in welcher Form das Konzept auch auf Szenarien mit dynamischen Objekten angewendet werden kann.
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