Sensoren steuern Fahrzeuge sicher durch Nebel und Regen

Ob teilautomatisiertes Einparken oder Abstandsregeltempomat: Bei vielen modernen Pkw gehören Assistenzsysteme zur Grundausstattung. Je höher der Automatisierungsgrad des Fahrzeugs, desto größer sind die Anforderungen an die benötigte Sensorik. Sie muss das Fahrzeug in jedem erdenklichen Szenario beherrschen. Um die Sicherheit von automatisierten Fahrfunktionen auch bei widrigen Wetterbedingungen zu gewährleisten, arbeiten Forscher:innen des Fraunhofer IEM und des Heinz Nixdorf Instituts der Universität Paderborn zusammen mit den Industriepartnern HELLA GmbH & Co. KGaA, dSPACE GmbH, RTB GmbH & Co. KG sowie Smart Mechatronics GmbH an robusten Sensoren für schwierige Umweltbedingungen wie Nebel, Starkregen oder Schnee. 

Ziel des Projekts „Robustheit von Sensoren und Sensorsystemen gegenüber Umweltbedingungen für HochAutomatisiertes Fahren“ (RoSSHAF) ist es, Fahrzeugsensorik gegenüber Wetter und Verschmutzung widerstandsfähiger zu gestalten. Dazu bildet das Projektteam externe Störgrößen wie schlechtes Wetter oder eine Verschmutzung der Sensorik in einer virtuellen Umgebung ab. So können reproduzierbare und umfangreiche Tests der Sensorsysteme bereits in frühen Entwicklungsstadien kostengünstig umgesetzt werden.

Das Simulationsframework wird mit Daten aus realen Testfahrten und Labortests validiert. KI-basierte Verfahren helfen dem Team, sogenannte robustheitssteigernde Maßnahmen zu entwickeln und diese in der Simulationsumgebung und bei realen Tests zu prüfen. Hierzu gehören z.B. Ansätze der Sensorfusion: Störeinflüsse auf einzelne Sensoren können durch die Betrachtung aller verfügbaren Sensordaten reduziert bzw. rekonstruiert werden. Dabei wird neben der Kamera oder Lidar und Radar zur optischen Abstands- und Geschwindigkeitsmessung auch die interne Fahrzeugsensorik sowie die ortsfeste Sensorik, z.B. von Verkehrsleitsystemen oder Wettervorhersagen, miteinbezogen.