DI-2 Arbeitsgruppe Fahrzeugdynamik und Aktive Systeme

Die Arbeitsgruppe „Fahrzeugdynamik und Aktive Systeme“ ist schwerpunktmäßig im Forschungsfeld „Intelligentes Fahrzeug und Vernetztes Fahren“ verankert, mit dem Ziel, die interdisziplinäre Zusammenarbeit mit Partnern im Niedersächsischen Forschungszentrum für Fahrzeugtechnik (NFF) - und darüber hinaus - zu stärken und auszubauen. Dazu gehören Schnittstellen zwischen Maschinenbau, Elektrotechnik, Straßenbauwesen, Informatik und Lebenswissenschaften mit Anwendungen wie den Fahrzeugfunktionen, Aktoren und Sensoren, Erfassung von Straßenattributen und Fahrstreckeninformationen,C2X basierte Funktionen sowie Mensch-Technik-Interaktion im Hinblick auf Komfort- / Sicherheitsempfinden, Gebrauchsverhalten und Funktionssicherheit beim Übergang vom assistierten zum automatisierten Fahren. Die Forschungs-Infrastruktur, wird durch die Aktivitäten eng vernetzt, wobei eine nachhaltige Weiterentwicklung des Querschnittsthemas „Effizientes Entwickeln und Testen“ (Fahrzeugebene, Funktionsebene, Source-Code-Ebene) eines der grundlegenden Forschungsziele darstellt. Strategische strukturelle Ziele der Arbeitsgruppe bestehen darin, die im Umfeld des NFF bestehenden Kompetenzen zu erweitern und neue Themenfelder zu erschließen.

Die Zukunft des Automobils wird von der Thematik des automatisierten und vernetzten Fahrens geprägt. Nachdem heutige Fahrerassistenzsysteme wie der Abstandstempomat, Spurhalteassistent oder die automatische Notbremse im Markt etabliert und deren Wirksamkeit klar nachgewiesen ist, ist es nur noch eine Frage der Zeit, bis auch hochautomatisierte Fahrzeuge (HAF) außerhalb des Testbetriebs im Rahmen der Serienfunktionalität zunächst auf Autobahnen und anschließend in städtischem Raum anzutreffen sind. Um Letzteres zu realisieren, hat sich der Fokus aktueller Forschungsschwerpunkte in der Fahrzeugautomatisierung zunehmend von der strukturierten Autobahnumgebung in urbane Szenarien ausgeweitet. Die geringeren Fahrgeschwindigkeiten in Städten scheinen zunächst aus Sicherheitsgesichtspunkten Vorteile für die Funktionsentwicklung zu bieten, jedoch sind die in der Praxis vorkommenden Situationen durch die Vielzahl an Interaktionen, teilweise mit ungeschützten Partnern wie Fußgängern oder Radfahrern, eine dynamischere Verkehrsführung sowie Verkehrsflussregelungen wie Ampeln wesentlich komplexer.
Mit der anspruchsvollen Fahrumgebung gehen zahlreiche spannende Herausforderungen einher. Ein wichtiges Feld stellt die „Car2X“-Kommunikation dar, welche den Informationsaustausch zwischen Fahrzeug sowie Akteuren wie der Infrastruktur oder anderen Fahrzeugen sicherstellt. Hier bieten sich vor allem in der Innenstadt neue Möglichkeiten zur Kooperation und Interaktion zwischen Fahrzeugen beispielsweise im Bereich von Kreuzungen, sowie das Einbeziehen gesendeter Lichtsignalphasen oder -restzeiten für die eigene Verhaltensplanung.

Die Situationserfassung und Szeneninterpretation bilden weitere wichtige Forschungsfelder. Speziell die Anforderungen an die Umfeldsensorik steigen, insbesondere da nicht wie bei der konventionellen Längsregelung und Spurführung lediglich ein Bereich vor dem Ego-Fahrzeug zur Beobachtung genügt, sondern – mit zunehmender Komplexität beim Spurwechseln und automatisiertem Fahren in der Stadt – nun eine hochgenaue Rundumsicht und Objektklassifikation gegeben sein muss. Für die redundante und zuverlässige Erfassung von Fußgängern und Radfahrern ist eine Sensorfusion nötig, welche auf mehr als eine Erfassungstechnologie zurückgreift, Kombinationen aus Kamera und Radar bzw. Kamera und Laserscanner erweisen sich als zukunftsträchtig.
Zur Interpretation der erfassten Umgebungsdaten und Handlungsplanung werden zukünftig Algorithmen aus dem Bereich künstlicher Intelligenz zum Einsatz kommen, die in den vergangenen Jahren hohe Performanz erlangt haben. Sie lernen ähnlich wie Menschen aus verfügbarem Wissen und können ihre Leistungsfähigkeit und Genauigkeit während des Einsatzes verbessern. Dazu gehört insbesondere die anspruchsvolle Aufgabe der Bewegungsprädiktion von Verkehrsteilnehmern wie Radfahrern und Fußgängern, welche einer individuellen Dynamik unterliegen und deren Verhalten damit weniger vorhersehbar ist.
Mit der fortschreitenden Entwicklung der Automatisierungsgrade rückt der Mensch sinnbildlich nach und nach in die Rolle des Beifahrers. Es ist somit zeitgleich unerlässlich, dass die Systeme fehlerfrei arbeiten und dem Kunden ein nachvollziehbares sowie vertrauenssteigerndes Systemverhalten dargestellt wird. Dazu zählt zum einen die Dynamik beim Beschleunigen, Bremsen, Spurwechseln oder Abbiegen, welche anders wahrgenommen wird, als wenn er selbst fahren würde.

Die empfundene Kritikalität ist stark abhängig vom Situationsbewusstsein und beeinflusst davon, ob der Mensch im teilautomatisierten Modus die Überwachungsaufgabe dauerhaft wahrnimmt oder sich beim hochautomatisierten Betrieb Nebenaufgaben widmen darf. Ebenfalls unerlässlich ist die vertrauenssteigernde Auslegung der Mensch-Maschine Interaktion durch nutzeradaptive Unterstützung und Informationsbereitstellung, beispielweise über den aktuellen Fahrmodus, das Erreichen der Systemgrenze oder die Aufforderung zur anstehenden Übernahme. Je nach Fahrertyp und Automatisierungsgrad können unterschiedliche Interaktionsformen und Informationen präferiert werden.

Mit Entfall des Menschen als Rückfallebene für den Fail-Safe / Fail Operational Betrieb erfordern die genannten Funktionen in hohem Maße Redundanzen in Hard- und Software, an die sich wiederum Fragen der funktionalen Sicherheit und Gebrauchssicherheit knüpfen. Eine entscheidende Rolle wird die Verlagerung des enormen Testaufwands in die frühe virtuelle Entwicklungsphase spielen sowie die Definition von repräsentativen, international standardisierten Testverfahren für die Homologation und Straßenzulassung der hochautomatisierten Fahrzeuge.
Die Arbeitsgruppe „Fahrzeugdynamik & Aktive Systeme“ beschäftigt sich im Rahmen ihrer Forschungsaktivitäten mit einer Vielzahl dieser komplexen Fragestellungen. Gleichzeitig agiert sie dabei in verantwortlicher Rolle für das Forschungsfeld „Intelligentes Fahrzeug und vernetztes Fahren“ im Niedersächsischen Forschungszentrum Fahrzeugtechnik (NFF) in enger Zusammenarbeit mit weiteren Instituten und Forschungseinrichtungen sowie internationalen Partnern der Automobil- und Zulieferindustrie.
Zuletzt haben sich die Aktivitäten der Arbeitsgruppe unter anderem auf den Aufbau effizienter Toolketten konzentriert, die zur Entwicklung, Erprobung und Evaluation automatisierter Fahrfunktionen dienen. In dem Zusammenhang werden diverse eigene automatisierte Forschungsfahrzeuge eingesetzt, wie der „TEASY III“ (Testing and Engineering of Automated Driving Systems) (Abbildung 1 und Abbildung 2 im Stadteinsatz), der mit Laserscannersensorik und hochgenauer Positionierungstechnologie ausgestattet ist, um Fahrsituationen im realen Verkehrsgeschehen zu erfassen und in den virtuellen Absicherungsprozess zu integrieren. Der „Dynamic Vehicle Road Simulator“ DVRS (Abbildung 3) bietet die Möglichkeit, Funktionen höherer Automatisierungsgrade auf Basis realer Problemstellungen gefahrlos zu optimieren. Fokus der Forschung und Entwicklung ist dabei insbesondere die Gestaltung von Bedien- und Anzeigekonzepten, die in jedem Situationskontext eine eindeutige Übergabe / Übernahme der Verantwortung zwischen „menschlichem“ und automatisiertem Fahrmodus gewährleisten.

Referenzprojekte:

• seit 12.2018 erfolgreiche Einwerbung des EIT KIC „Urban Mobility“(gemeinsam mit Partnern NFF - TU-BS):https://www.eiturbanmobility.eu/
• VanAssist – Interaktives, intelligentes System für autonome fernüberwachte Kleintransporter in der Paketlogistik, Beginn 09.2019, Laufzeit 1.5 Jahre (gefördert durch BMVI) 
• Anforderungen an Güte, Verfügbarkeit und Vorausschau einer Reibwertschätzung aus Funktionssicht,Beginn 05.2019, Laufzeit 2 Jahre (FAT)
• Testing & Safety Assessment of HAD Functions (International Japanese - German Research Collaboration), Förderphase 1: 09.2018 – 03.2019 (JAMA/JARI)
• AutoMove – Dynamisch konfigurierbare Fahrzeugkonzepte für den nutzungsspezifischen autonomen Fahrbetrieb, Beginn: 03.2019, Laufzeit 3 Jahre (EFRE)
• syncoPARK: Synergien aus Kooperation und Standardisierung im herstellerunabhängigen automatisierten Parken, Beginn 11.2018, Laufzeit: 2 Jahre (gefördert durch BMVI)
• KoHAF: Kooperatives Hochautomatisiertes Fahren auf Autobahnen (gefördert durch BMWi)
• iFUSE: Intelligente Fusion von Radar- und Videosensoren für anspruchsvolle, hochautomatisierte Fahrsituationen (gefördert durch BMWi)
• Digitaler Knoten 4.0: Gestaltung und Regelung städtischer Knotenpunkte für sicheres und effizientes automatisiertes Fahren im gemischten Verkehr. (gefördert durch BMVI)
• RoCCl: Road Condition Cloud (DFG-Forschungsvorhaben)

• Priv. Doz. Dr.-Ing. Roman Henze (Leitung),
• Adrian Sonka, M.Sc. (Forschungsfeldkoordinator),
• Tim Ahrenhold, M.Sc.,
• Maximilian Flormann, M.Sc.,
• Alexander Hafner, M.Sc.,
• Torben Hegerhorst, M.Sc.,
• Waldemar Jarisa, M.Sc.,
• Marcel Kascha, M.Sc.,
• Florian Krauns, M.Sc.,
• Dipl.-Ing. Thorsten Meister,
• Björn Reuber, M.Sc.,
• Jan Sterthoff, M.Sc.,
• Silvia Thal, M.Sc.,
• Felix Tigges, M.Sc.,
• Christian Wagner, M.Sc.,
• Holger Znamiec, M.Sc.

1.    HENZE, R.; TANIGUCHI, S: Assessment and Validation of AD-Functions - Investigation for Global Industry Harmonization (Plenary). FASTzero`19, September 09-11, Blacksburg VA, USA, 2019
2.    KRAUNS, F.; HENZE, R.; KÜÇÜKAY, F.; RAKSINCHAROENSAK, P.: Objectification of Automated Driving at Intersections. FASTzero`19, September 09-11, Blacksburg VA, USA, 2019, awarded with the Best Paper Award
3.    REUBER, B.; ZNAMIEC, H.; HENZE, R.; KÜÇÜKAY, F.; RAKSINCHAROENSAK, P.: System Application of a Highway Pilot. FASTzero`19, September 09-11, Blacksburg VA, USA, 2019
4.    LI, M.; WENDA, J.; KUNERT, M.; HENZE, R.; KÜÇÜKAY, F.: Environment Mapping and Vehicle Localization with a High-Resolution Radar Prototype. FASTzero`19, September 09-11, Blacksburg VA, USA, 2019, among the 10th finalist sel. papers
5.    HENZE, R.; ZNAMIEC, H; FLORMANN, M.: Validation of Automated Driving on Highways. JSAE Annual Congress 2019, May 22nd 2019, Yokohama
6.    HENZE, R.: Development & Assessment of HAD Functions. The Global Innovation Research Open Seminar 2019. Tokyo University of Agriculture and Technology, March 25th 2019.
7.    HENZE, R.: Objectification of Vehicle Dynamics - Reversal from Driver to Passenger. Society of Automotive Engineers of Japan, Vehicle Dynamics Committee. March 22nd 2019, Tokyo Japan
8.    ZNAMIEC, H.; REUBER, B.; HENZE, R.: Prozesse zur Qualifikationsprüfung automatisierter Fahrfunktionen. 20. Symposium AAET 2019 - Automatisierungssysteme, Assistenzsysteme und eingebettete Systeme für Transportmittel, 06.-07.02.2019, Braunschweig.
9.    SONKA, A.; KASCHA, M.; HENZE, R.: Standardisierung des Automatisierten Valet-Parkings im Forschungsparkhaus. 20. Symposium AAET 2019 - Automatisierungssysteme, Assistenzsysteme und eingebettete Systeme für Transportmittel, 06.-07.02.2019, Braunschweig.
10.    TIGGES, F.; ENGEL, K.; KÜÇÜKAY, F.; HENZE, R.: Torque Vectoring Control for wheel-individual electric all-wheel drive. 57th IEEE Conference on Decision and Control, December 17-19, 2018
11.    TIGGES, F.; JARISA, W.; HENZE, R.; KÜÇÜKAY, F.: Enhanced ABS-and ESC-Control Logic for Wheel-Individual ElectricAll-Wheel Drive. 27. Aachener Kolloquium Fahrzeug- und Motorentechnik, 08.-10. Oktober 2018, Aachen.
12.    FUJINAMI, Y.; RAKSINCHAROENSAK, P.; KRAUNS, F.; LUBINIECKI, T.; SONKA, A.; HENZE, R.: Effectiveness Assessment of Proactive Braking System for Intersection Collision Avoidance. 14th International Symposium on Andvanced Vehicle Control, AVEC 2018, July 16-20 1018, Bejing, China.
13.    HENZE, R.: Automated Driving - From Highway to Downtown. 14th International Symposium on Andvanced Vehicle Control, AVEC 2018, July 16-20 1018, Bejing, China.
14.    LI, M.; FENG, Z.; KUNERT, M.; HENZE, R.; KÜÇÜKAY, F.: High Resolution Radar-based Occupancy Grid Mapping and Free Space Detection. In Proceedings of the 4th International Conference on Vehicle Technology and Intelligent Transport Systems - Volume 1: VEHITS, ISBN 978-989-758-293-6
15.    FLORMANN, M.; SONKA, A.; HENZE, R.: Automated and Connected Driving in Urban Scenarios. ADAPTIVE 2018. The Tenth International Conference on Adaptive and Self-Adaptive Systems and Applications. IARIA, 2018. ISBN: 978-1-61208-610-1
16.    REUBER, B.; ZNAMIEC, H.; HENZE, R.; KÜÇÜKAY, F.: Highly Accurate Map-based Path and Behavior Planning for Automated Urban Driving. ADAPTIVE 2018. The Tenth International Conference on Adaptive and Self-Adaptive Systems and Applications. IARIA, 2018. ISBN: 978-1-61208-610-1
17.    LI, M.; KUNERT, M.; HENZE, R.: Herausforderungen, Anwendungsfälle und Zukunftstechnologien für einen besseren Radfahrerschutz mit hochauflösenden Automobilradaren. 17. VDI-Tagung Fahrzeugsicherheit, 28.-29. November 2017
18.    HENZE, R.; JARISA, W.: Potentials of Fiction Adaptive AEB Systems. Future Active Safety Technology forward zero-traffic-accidents, FASTzero`17, September 19-22, Nara, Japan, 2017
19.    SONKA, A.; HAFNER, A.; WAGNER, C.; BUCHMUELLER, S.; BATH, C.: Analysis of Driver-System-Interaction in Highly Automated Driving. Future Active Safety Technology forward zero-traffic-accidents, FASTzero`17, September 19-22, Nara, Japan, 2017
20.    ZNAMIEC, H.; REUBER, B.; HENZE, R. KÜÇÜKAY, F.: A Method for the Efficent Testing of New Automated Driving Functions. Future Active Safety Technology forward zero-traffic-accidents, FASTzero`17, September 19-22, Nara, Japan, 2017
21.    HAFNER, A.; KRAUNS, F.; HENZE, R.; KÜÇÜKAY, F.: Holistically Simulation by Integration of Real Measurement Data. Future Active Safety Technology forward zero-traffic-accidents, FASTzero`17, September 19-22, Nara, Japan, 2017
22.    RAKSINCHAROENSAK, P.; LERTSILPACHALERN, V.; LIDBERG, M.; HENZE, R.: Robust Vehicle Handling Dynamics of Light-Weight Vehicles Against Variation in Loading Conditions. IEEE International Conference on Vehicular Electronics and Safety (ICVES), 27-28 June, Vienna Austria, 2017
23.    SONKA, A.; KRAUNS, F.; HENZE, R.; KÜÇÜKAY, F.; KATZ, R.; LAGES, U.: Dual Approach for Maneuver Classification in Vehicle Environment Data. IEEE Intelligent Vehicles Symposium – June 11-14, 2017.
24.    BÜYÜKYILDIZ, G.; PION, O.; HENZE, R.; KÜÇÜKAY, F.; HILDEBRANDT, C.; SEDLMAYER, M.: Identification of the Driving Style for the Adaptation of Assistance System. Journal of Intelligent Transportation System, Vol. 13 No. 3, 2017
25.    KRAUNS, F.; SONKA, A.; HENZE, R.; KÜÇÜKAY, F.: Objektivierung kombinierter Längs- und Querführung. AAET, 18. Symposium AAET 2017 - Automatisierungssysteme, Assistenzsysteme und eingebettete Systeme für Transportmittel, 08.-09.02.2017, Braunschweig.
26.    NIPPOLD, C.; HENZE, R.; KÜÇÜKAY, F.: Prüfstandsbasierte Vorbedatung von Lenksystemen. In: Automobiltechnische Zeitschrift Jahrgang 119 (1/2017), S. 72ff.

Priv. Doz. Dr.-Ing. Roman Henze
 

Leitung Fahrzeugdynamik & Aktive Systeme, Institut für Fahrzeugtechnik
Leitung Forschungsfeld „Intelligentes Fahrzeug und Vernetztes Fahren“ am Niedersächsischen Forschungszentrum Fahrzeugtechnik
 

Technische Universität Braunschweig
 

Tel.: +49 531 391-2608 und -66602
E-Mail: r.henze(at)tu-braunschweig.de