Sensortechnologien für autonome Fahrzeuge
Von Mark Patrick, Mouser Electronics.
Sensorik in autonomen Fahrzeugen und ihre Eigenschaften
Inhalte dieser Blog-Serie
- Neue Technologien für autonome Fahrzeuge revolutionieren den Automotive-Sektor
- Vorurteile überwinden und Technologien für autonomes Fahren fördern
- Autonome Fahrzeuge: Die wichtigsten Meilensteine
- Sensortechnologien für autonome Fahrzeuge
- Zeitkritische Daten für autonome Fahrzeuge durch V2V und V2I
- Schaffung eines ethischen Rahmens für autonome Fahrzeuge
Sensoren als Schlüsseltechnologie für autonome Fahrzeuge
Damit sich ein autonomes Fahrzeug sicher fortbewegen kann, muss es seine Umgebung genau erfassen können. Ohne dieses Wissen werden autonome Fahrzeuge niemals die Verkehrssicherheitsziele erreichen, die die Gesellschaft von ihnen erwartet. Damit autonome Fahrzeuge die Erwartungen der Fahrzeuginsassen erfüllen und die Vorbehalte der Gesellschaft gegenüber autonomen Fahrzeugen zerstreuen können, müssen die Systeme über eine zuverlässige 360-Grad-Rundumsicht verfügen.
Um zu „sehen“ braucht ein Fahrzeug zwei entscheidende Technologien. Zum einen sind verschiedene Arten von Sensoren erforderlich, die Objekte, ihre Position im Verhältnis zum Fahrzeug und, wenn sie sich bewegen, ihre Geschwindigkeit elektronisch erfassen können. Zum anderen müssen computergestützte Machine-Learning-Algorithmen die Sensordaten verarbeiten, um wichtige Parameter über das Objekt, das die Sensoren sehen, abzuleiten.
Handelt es sich bei dem Objekt um ein anderes Auto, ein Verkehrsschild oder einen Fußgänger? Für jede Objektklasse gibt es eine Reihe von Parametern, die das Kontrollsystem des Fahrzeugs kennen muss. Viele dieser Technologien sind bereits in begrenztem Umfang als fortschrittliche Fahrerassistenzsysteme (FAS) im Einsatz. Für eine umfassende Autonomie sind jedoch weitaus komplexere Sensorlösungen erforderlich.
Zentrale Sensortechnologien
Es gibt drei Sensortechnologien, die von entscheidender Bedeutung sind, damit ein autonomes Fahrzeug die Welt um sich herum erfassen kann: Lidar, Radar und Kameras.
Die Radartechnologie wird bereits für FAS-Funktionen wie die Notbremsfunktion und die adaptive Geschwindigkeitsregelung eingesetzt. Auch künftig wird Radar eine wichtige Sensorfunktion für verschiedene Anwendungsbereiche bei unterschiedlichen Fahrzeuggeschwindigkeiten sein, z. B. beim automatischen Einparken, beim Spurwechsel auf der Autobahn und im langsam fließenden Verkehr. Moderne Radarmodule arbeiten im Millimeterwellenbereich (mmWave), typischerweise mit einer Frequenz von 77 GHz, und können unabhängig von den Wetterbedingungen schnell die Entfernung, die Geschwindigkeit und den Winkel von mehreren Objekten erfassen.
Diese modernen Module sind kompakt, kostengünstig und bieten aufgrund der bewährten Radartechnik eine zuverlässige Erkennungstechnologie. Allerdings hat die Radartechnologie auch ihre Grenzen. Eine davon ist die Geschwindigkeit und die Anzahl der Objektdaten, die sie liefern kann.
Die Lidar-Technologie arbeitet ähnlich wie Radar, verwendet aber statt Millimeterwellen Lichtimpulse von einer Laserquelle. Diese Technologie kann dreidimensionale Scans millionenfach pro Sekunde durchführen und dadurch schnell eine virtuelle Karte der Umgebung des Fahrzeugs erstellen. Lidar wird von den Fahrzeugherstellern zunehmend für den Einsatz in autonomen Systemen genutzt, da es eine dynamische Draufsicht des Fahrzeugs erstellen kann, bei der die Form und Tiefe von Objekten wie Fahrzeugen, Fußgängern und Straßenschildern berücksichtigt wird. Lidar ist eine Technologie, die das Radar ergänzt, und beide eignen sich für bestimmte Anwendungen.
Der Velodyne Alpha Prime ist beispielsweise ein hochauflösender 128-Kanal-Sensor mit einem horizontalen Sichtfeld von 360 Grad, einem vertikalen Sichtfeld von 40 Grad, einem Erfassungsbereich von bis zu 300 m und einer Auflösungsgenauigkeit von +/-3 cm. Mit einer Bildrate von bis zu 20 kHz kann er bis zu 4,6 Millionen Objektdatenpunkte pro Sekunde liefern. Das Unternehmen Velodyne Lidar entwickelt Sensoren der neuesten Generation. Zu den Kunden in der Automobilindustrie zählen Ford, Honda, Tesla und Mercedes-Benz.
Lidar und Radar liefern eine Menge Details, die von den Navigationssystemen des Fahrzeugs verarbeitet werden können, aber sie erfüllen nicht alle wichtigen Anforderungen. Für manche Bilderkennungsaufgaben ist eine komplexere Interpretation des erfassten Bildes erforderlich, beispielsweise bei der Erkennung von Verkehrszeichen. Für diese und ähnliche Aufgaben werden hochauflösende Kameras benötigt.
Mit Weitwinkelkameras, die vorne, an den Seiten und am Heck des Fahrzeugs angebracht werden, lässt sich eine 360-Grad-Echtzeitansicht der Umgebung erreichen, was das Risiko von toten Winkeln verringert. Indem die Ergebnisse von Lidar- und Radarsensoren kombiniert werden, erhalten die autonomen Systeme eine umfassende Übersicht, auf deren Grundlage sie ihre Navigationsentscheidungen treffen können.
Im letzten Blog-Beitrag „Autonome Fahrzeuge: Die wichtigsten Meilensteine“ haben wir bereits erörtert, dass Fahrzeuge mit vollständiger Autonomie (SAE Level 5) in der Lage sein müssen, bei allen Geschwindigkeiten und unter allen Wetterbedingungen ohne menschliche Hilfe selbst zu fahren. Dafür sind zahlreiche Sensoren erforderlich, die nicht nur die Straße, sondern auch die komplette Umgebung des Fahrzeugs in Echtzeit erfassen – von Fußgängern bis zu Straßen- und Verkehrseinrichtungen. In diesem Beitrag haben wir drei der wichtigsten Sensortechnologien vorgestellt, die in autonomen Fahrzeugen zum Einsatz kommen, aber mit der Zeit werden weitere Sensortechnologien hinzukommen.
Außerdem wird es bei der Entwicklung autonomer Fahrzeuge darauf ankommen, redundante Systeme und Sensoren zu implementieren, damit der Ausfall eines Sensors nicht den sicheren Betrieb des gesamten Fahrzeugs beeinträchtigt. Diese Redundanz ist zwar mit zusätzlichen Kosten verbunden, aber es muss sichergestellt werden, dass die Fahrzeuge keine Menschenleben gefährden.
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