Daimler AG

Die Innovations- und Technologieführerschaft der Daimler AG im Automobilsektor wird in der 125-jährigen Unternehmensgeschichte seit Erfindung des Automobils durch eine Vielzahl von Patenten und erfolgreichen Umsetzungen untermauert. Die Visionen vom unfallfreien Fahren und vom (lokal) emissionsfreien Fahren sind die beiden großen Schwerpunktthemen der Daimler-Forschung. Im Bereich aktiver Sicherheit wurden in den letzten Jahren von Mercedes-Benz eine große Anzahl von Assistenzsystemen erfolgreich in den Markt eingeführt: ESP, Bremsassistent und PreSafe-Bremse, Nachtsicht mit Fußgängererkennung, aktiver Spurhalte- und Totwinkelassistent. Die Daimler-Forschung ist seit Prometheus in einer Vielzahl von öffentlichen Projekten, oft als Koordinator, sowohl in Deutschland als auch in Europa aktiv gewesen: MOTIV, INVENT, AKTIV, PREVENT, SIM-TD, KOFAS uvm.

In der Initiative UR:BAN wird sich die Daimler AG an allen drei Projektsäulen Kognitive Assistenz (KA), Mensch im Verkehr (MV) und Vernetztes Verkehrssystem (VV) beteiligen.

In UR:BAN-KA übernimmt die Daimler-Forschung die Gesamtkoordination und sieht als eigene Schwerpunkte den Bereich Umgebungserfassung und Umfeldmodellie-rung, den Schutz von schwächeren Verkehrteilnehmern sowie die Unterstützung des Fahrers beim Spurwechsel in der Stadt. Die Fahrerassistenz in der Stadt stellt nochmals höhere Ansprüche an die Zuverlässigkeit und Präzision der Wahrnehmung. Die große Dichte verschiedenster Objekte im innerstädtischen Bereich erfordert eine möglichst detaillierte Erfassung des Umfelds. Darüber hinaus verlangt die große Zahl intendierter Fahrerassistenzsysteme nach einer integrierten Umfelderfassung und Modellierung. Wichtiger Fokuspunkt sind dabei die Fußgänger und Radfahrer, für die im Vergleich zu AKTIV eine deutliche Erhöhung der Nutzfälle der Systeme, d. h. die Adressierung von Verkehrsteilnehmern und Unfallszenarien, die bislang nicht erfasst wurden, sowie die Erhöhung der Systemverfügbarkeit im Hinblick auf Witterungsbedingungen angestrebt wird. Weiterhin ist die Effektivität und Robustheit der Systeme in den adressierten Nutzfällen durch die Entwicklung von Hochleistungsalgorithmen zur sensorbasierten Detektion, Klassifikation, Verhaltensmodellierung und Verhaltensprädiktion schwächerer Verkehrsteilnehmer zu erhöhen. Die Forschung der Daimler AG hat weiterhin die Funktion ‚Sicherer Spurwechsel in der Stadt’ ausgewählt, um basierend auf einer Rundumsicht mögliche Systemvarianten von der Unterstützung des Fahrers mit warnender und in-formierender Mensch-Maschine-Schnittstelle bis zum Fahrer initiierten automatischen Spurwechsel exemplarisch zu untersuchen.

Um den Fahrer in dem komplexen Umfeld der Stadt und den geforderten, kurzen Reaktionszeiten zielgerichtet zu unterstützen, stellt die Berücksichtigung des Fahrers u.a. mit einer Fahrerbeobachtungskamera und einer intuitiven Mensch-Maschine-Schnittstelle (MMI) einen wichtigen Schwerpunkt dar, der im Zusammenspiel insbesondere mit den universitären Partnern untersucht werden soll. Der Fahrer soll die Systeme verstehen und sie bedienen können und dabei nicht überfordert werden, so dass ein sicheres Fahren gewährleistet wird, besonders im oft unübersichtlichen urbanen Verkehr. Gerade die teilautonomen FAS im urbanen Verkehr erfordern einen hohen Anspruch an das MMI, da der Fahrer als „Umfeldbeobachter“ eine höhere Informationsflut durch den Verkehr zu bewältigen hat. Dieser Herausforderung geht die Daimler AG im Bereich MMI schon immer nach und hat für die unterschiedlichsten FAS entsprechende MMI erforscht, entwickelt und in Serie gebracht. Zur Entwicklung von FAS werden im Bereich HMI verschiedenartige Konzepte entwickelt, auf Basis des Daimler-spezifischen Methodeninventars anhand zahlreicher Probandenstudien bewertet und für eine realistische Darstellung prototypisch umgesetzt. In den Probandenstudien werden die Systeme je nach Versuchsdesign im Fahrsimulator, im fixed-base Simulator (ohne Bewegung) und in Versuchsfahrzeugen auf Teststrecken und auf der Straße mit unterschiedlichen Methoden bewertet. Dieses Wissen und diese Erfahrungen im Bereich MMI zur Entwicklung und Bewertung des MMI werden auch für den Spurwechselassistent eingesetzt.

Eine weitere Herausforderung in der Stadt liegt in der effizienten Gestaltung des Individual- und Versorgungsverkehrs. Hochpräzise, aktuelle Verkehrsinformationen sind insbesondere auch für Fahrzeuge mit alternativem Antrieb mit beschränkter Reichweite und speziellen Randbedingungen unabdingbar. Die Daimler AG hat langjährige Erfahrungen in der Forschung und Entwicklung von verkehrstechnischen Konzepten und Anwendungen wie Verkehrslagerekonstruktion, Verkehrsinformationen und Routenoptimierung. Diese sind in vergangenen Forschungsprojekten untersucht und bis zu Softwareprodukten weitergeführt worden. Auf dieser Basis will die Daimler AG im Projekt UR:BAN-VV untersuchen, wie sich hochpräzise Verkehrsinformationen antriebsadaptiv in Fahrzeugen nutzen lassen. Zusätzlich wird eine innerstädtische Verkehrszustandserkennung aus Fahrzeugen heraus am Beispiel Düsseldorfs entwickelt, die in Zusammenspiel mit hochpräzisen Verkehrsinformationen ein energieoptimales Routing ermöglicht. Im Autobahnbereich sind seit vielen Jahren Online-Verfahren zur Verkehrslageerkennung in Betrieb (z.B. ASDA/FOTO in Hessen und Bayern). In Städten mit verkehrsgeregelten Netzknoten wurde das Verfahren UTA (Urban Traffic Analysis) vorgeschlagen und wird im Rahmen von UR:BAN-VV erstmals in einem Stadtnetz erprobt werden.

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