Für die gezielte Nutzung von Flottendaten, die eine Vielzahl von Fahr- und Systemzuständen der Fahrzeugdynamik, Komforteigenschaften und Umfelderfassung abdecken, gilt es effiziente Analysewerkzeuge zu entwickeln. Sie stellen die Ausgangsbasis eines datengetriebenen Ansatzes für potenzielle Anwendungen in der Funktionsentwicklung und -applikation dar. Diese Dissertation umfasst eine Methodik, die Flottendaten untersucht, um basierend auf den erlangten Erkenntnissen eine Assistenzfunktion zur vorausschauenden Geschwindigkeitsanpassung unter Einbeziehung von digitalen Karten auszulegen. Bei den gewählten Manövern werden typische Geschwindigkeitswechsel auf Landstraßen betrachtet und die Güte aus Nutzersicht funktional bewertet. Für das Messdatenmanagement sowie die Extraktion der Zielparameter für die Geschwindigkeitsregelung, welche ein vom Fahrer abgeleitetes Verhalten in ausgewählten Fahrmanövern reflektieren, wird eine durchgängige Werkzeugkette entwickelt. Die Aufprägung der Systemcharakteristik auf den Fuzzy-Regler erfolgt mittels Model-in-the-Loop Simulation. Innerhalb dieses Applikationsprozesses werden die idealen Reglerparameter für drei verschiedene Fahrmodi anhand der definierten Sollvorgaben ermittelt. Die Realisierung des Reglers im Versuchsträger findet via Rapid Control Prototyping statt. Weiterhin wird ein Konzept zur Visualisierung der Funktion entworfen, simulativ getestet und anschließend ins Fahrzeug implementiert. Die drei Auslegungsvarianten der Geschwindigkeitsregelung werden im Straßenverkehr erprobt und nachfolgend durch Probanden hinsichtlich der Bewertungsfelder Komfort und Dynamik beurteilt. Die erzielten Ergebnisse zeigen, dass die gewählten Varianten eine hohe Güte aufweisen und damit auf eine breite Akzeptanz bei den Anwendern stoßen.
Aktualisiert: 2022-06-03
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Für die Etablierung höherer Automatisierungsstufen gilt es Lösungen für technische Herausforderungen zu finden und gleichzeitig die Akzeptanz und den Komfort potenzieller Nutzer sicherzustellen. Diese Dissertation verbindet den Aufbau einer prototypischen Funktion für hochautomatisiertes Fahren an innerstädtischen Kreuzungen und Hauptverkehrsstraßen mit der funktionalen Bewertung aus Sicht der Nutzer. Unter Einsatz von Vehicle2X-Kommunikation und hochgenauen Karten werden die Szenarien "Annäherung an eine Lichtsignalanlage" und "Linksabbiegen mit vorfahrtsberechtigtem Gegenverkehr" betrachtet. Zentrale Bausteine wie Umfeldmodell, Handlungs- und Trajektorienplanung sowie Längs- und Querführung werden mittels Model-in-the-Loop Simulation und Rapid Control Prototyping umgesetzt. Die Funktion wird unter Anwendung eines Sicherheitskonzepts im Fahrzeug implementiert und an der Forschungskreuzung in Braunschweig im realen Straßenverkehr demonstriert. Außerdem werden Auslegungsvarianten der Fahrfunktion im Pkw-Versuchsträger auf einem Versuchsgelände durch Probanden in der Rolle des beobachtenden Fahrers hinsichtlich Kriterien wie Sicherheitsempfinden und Komfort beurteilt. Die Studie zeigt unter anderem, dass bei zu defensiver Funktionsauslegung in Abbiegesituationen mit Gegenverkehr ein Akzeptanzverlust droht. Eine Objektivierung mittels Korrelations- und Regressionsanalysen schafft Zielgrößen für die anwendungsfallspezifische Abstimmung und Optimierung zukünftiger Funktionen. Voruntersuchungen zu Insassenbewegungen und zur Abwendung vom Fahrgeschehen ergeben zudem, dass das automatisierte Fahrverhalten je nach Automatisierungsstufe unterschiedlichen Einfluss auf die Nutzerwahrnehmung hat.
Aktualisiert: 2022-01-17
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