Fahrerassistenzsystem

Mechlab@MatLabExpo

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Heute gab es einen Vortrag des Mechlab-Teams auf der MatlabExpo 2024. Es wurde der aktuelle Entwicklungsstand für ein neues Testverfahren für autonome Fahrzeuge vorgestellt. Der konkrete Anwendungsfall ist dabei eine automatische Notbremse (AEB). Dabei stand natürlich der systematische Entwicklungsprozess mit Matlab/Simulink im Vordergrund. Ausgehend von einer 3D-Simulation erfolgte die Umsetzung bis hin zum Versuchsträger. Der gesamte Vortrag ist in einigen Tagen über Mathworks verfügbar. Das (wenig kommentierte) Simulink-Modell über diesen Download:

Today the Mechlab team gave a presentation at the MatlabExpo 2024. The current development status for a new test procedure for autonomous vehicles was presented. The specific application is an automatic emergency brake (AEB). The focus was of course on the systematic development process with Matlab/Simulink. The implementation started with a 3D simulation and ended with the test vehicle. The entire lecture will be available in a few days via Mathworks. The (little commented) Simulink model can be downloaded here:

AEB-Simulation

Matlab-Expo: All Presentations (please select the Mechlab-Presentation)

1. FAMNIT/HTWD-Hackathon beendet/finished

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Beim ersten gemeinsamen Hackathon der University of Primorska UP (Slowenien) mit der HTWD programmierten Studierende neue Funktionen für Fahrerassistenz und zur Verkehrszeichenerkennung. Der einwöchige Hackathon fand vergangene Woche an der University of Primorska am Standort in Izola statt. Betreut wurde die Veranstaltung von Professor Toralf Trautmann (Fakultät Maschinenbau, HTWD) und von Professor Branko Kavsek (Faculty of Mathematics, Natural Sciences and Information Technologies, UP FAMNIT). Ihre Ergebnisse stellten die neun Informatikstudenten, die sich in drei Teams zusammengeschlossen hatten, am letzten Tag in kurzen Präsentationen vor. Zwei Teams entwickelten auf Basis eines LED-Leuchtbandes (NeoPixel) neue Anzeigekonzepte für die Warnung vor kritischen Situationen. Das dritte Team nutzte eine in Matlab vorhandene Methode des maschinellen Lernens (ACF – Aggregate Channel Features) zur kamerabasierten Detektion von Geschwindigkeitsinformationen. Die erstellten Matlab-Programme werden auf der Mathworks-Austauschplattform File Exchange veröffentlicht: https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/

Im September 2025 wird der Hackathon dann auch in einer zweiten Woche an der HTW Dresden stattfinden. Hier werden die Entwicklungen in realen Fahrzeugen auf dem HTWD-Prüffeld ausführlich getestet. Somit erhalten die Teilnehmenden einen umfassenden Einblick in den gesamten Entwicklungsprozess von Fahrzeugsoftware.

At the first joint hackathon between the University of Primorska UP (Slovenia) and the HTWD, students programmed new functions for driver assistance and traffic sign recognition.
The week-long hackathon took place last week at the University of Primorska’s Izola location. The event was supervised by Professor Toralf Trautmann (Faculty of Mechanical Engineering, HTWD) and Professor Branko Kavsek (Faculty of Mathematics, Natural Sciences and Information Technologies, UP FAMNIT). The nine computer science students, who had formed three teams, presented their results in short presentations on the last day. Two teams developed new display concepts for warning of critical situations based on an LED light strip (NeoPixel). The third team used a machine learning method available in Matlab (ACF – Aggregate Channel Features) for camera-based detection of speed information. The Matlab programs created will be published later on the Mathworks exchange platform File Exchange: https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/

In September 2025, the hackathon will take place in a second week at the HTW Dresden. Here, the developments will be extensively tested in real vehicles on the HTWD test field. This gives participants a comprehensive insight into the entire development process of vehicle software.

Bilder der Vorbereitung und der Durchführung / Pictures of the preparation and implementation

Projektvorstellung // Project Review

von

Mitte März 2024 erfolgte die erste interne Projektvorstellung bei tracetronic. Zahlreiche Mitarbeitende informierten sich über die Ziele der Kooperation, den aktuellen Stand und die nächsten Schritte. In der ausführlichen Diskussion wurden zahlreiche Anregungen für Erweiterungen und Anwendungsfälle gegeben.

The first internal project presentation at tracetronic took place in mid-March 2024. Numerous employees found out about the goals of the cooperation, the current status and the next steps. In the detailed discussion, numerous suggestions for extensions and use cases were given.

Gastvorlesungen // Guest lectures

von

Zur Intensivierung der internationalen Zusammenarbeit besuchte Prof. Toralf Trautmann Anfang März die Universitäten Triest (Italien) und Koper (Slowenien). Neben Vorlesungen zu automatisierten Fahrfunktionen wurde im Fahrversuch eine auf Basis eines Lidar-sensors entwickelte Automatische Notbremsfunktion vorgestellt. Eine erste Folgeveranstaltung wird ein Hackathon im Herbst sein.

To intensify international cooperation, Prof. Toralf Trautmann visited the universities of Trieste (Italy) and Koper (Slovenia) at the beginning of March. In addition to lectures on automated driving functions, an automatic emergency braking function developed based on a lidar sensor was presented in driving tests. The first follow-up event will be a hackathon in the fall.

Impressionen aus Triest / Impressions from Trieste
Impressionen aus Koper/Izola / Impressions from Koper/Izola

Platooning auf dem Prüffeld in Kooperation mit der TU Dresden

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Im Rahmen der Diplomarbeit von Lu Jiang (TU Dresden, Professur für Informations­technik für Verkehrssys­teme) wurde ein Algorithmus zur Realisierung von Platooning umgesetzt.

Im Fokus stand dabei die Anwendung einer modellprädiktiven Regelung. Vor dem Test auf dem Prüffeld erfolgte der Entwurf des Regelkreises simulativ. Im Anschluss wurden die Regelkreisparameter für den automatisierten BMW Tech i3 auf dem Prüffeld erprobt und angepasst. Für die Ansteuerung der Längs- und Querführung wurde der modellprädiktiven Regelung eine PID Regelung nachgelagert. Das Führungsfahrzeug, der BMW i3 der TU Dresden und das automatisierte Folgefahrzeug sind mit einem WLANp-Funkmodul ausgerüstet. Das Funkmodul im Führungsfahrzeug erhält die aktuelle Position über eine Real-Time Kinematic GNSS Einheit und übermittelt die aktuelle Position und die Beschleunigung an das Folgefahrzeug. Das Folgefahrzeug hält bei aktiviertem Platooning in Abhängigkeit der Geschwindigkeit den Abstand.

Im Training konnte das Szenario bis zu 4 m/s stabil durchgeführt werden. Das nachfolgende Video repräsentiert den aktuellen Stand der Umsetzung.

Autonomes elektronisches Gaspedal am Citroen C6

von

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Hintergrund

Bei realen Messfahrten ist es oft wünschenswert, dass ein vorgegebener Geschwindigkeitsverlauf möglichst exakt und bei wiederholenden Versuchen gleichermaßen nachgefahren wird, um somit reproduzierbare Versuchsbedingungen zu gewährleisten. Aus diesem Grund erfolgte die Entwicklung eines embedded systems bestehend aus einem Steuergerät (FlexDevel) und einem Hardwaremodul zur Generierung äquivalenter Spannungssignale für eine autonome Ansteuerung des elektronischen Gaspedals (EGas) am Versuchsträger Citroen C6. Dadurch können im Bezug auf die Längsführung des Fahrzeugs reproduzierbare Bedingungen für die Fahrzustände Beschleunigen und Konstantfahrt erreicht werden. Die Messwerte werden dann nicht mehr vom Fahrer durch die manuelle Betätigung des Gaspedals beeinflusst und liefern so für die Auswertung vergleichbarere Ergebnisse. Beispielsweise könnte man dieses System zum Nachfahren eines Geschwindigkeitszyklus (v-t-Verlauf) auf einem Rollenprüfstand einsetzen.

Beschreibung des Ausgangszustandes am Citroen C6

Der Citroen C6 verfügt über eine Automatikschaltung und ein elektronisches Gaspedal, das als eine Einheit bestehend aus Pedal mit Kickdownschalter und zwei induktiven Drehwinkelgebern ausgestattet ist. Über einen speziellen Stecker, der aus vier Pins besteht, werden die Signale zwischen Gaspedal und Motorsteuergerät übertragen. Dieser Stecker wird für die Systemintegration genutzt und ermöglicht einen leichten Ein- und Ausbau der Systemkomponente (Hardwaremodul), so dass der Ausgangszustand jederzeit wieder vollständig hergestellt werden kann. Bei der Analyse dieser Steckverbindung stellt sich heraus, dass zwei Pins für die beiden induktiven Drehwinkelgeber vorgesehen sind. In Abhängigkeit des Pedalwinkels werden von den Sensoren entsprechende Spannungssignale ausgegeben. Die anderen beiden Pins übertragen die Potentiale 5 V und 0 V.

Kennlinien des elektronischen Gaspedals

Zunächst werden die beiden Kennlinien des EGas am Versuchsfahrzeug aufgenommen, um später die passenden äquivalenten Spannungssignale durch das embedded system erzeugen zu lassen. Es ergaben sich die folgenden linearen Verläufe.

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Die beiden Kennlinien unterscheiden sich im Anstieg und y-Achsenabschnitt.

Systembeschreibung

Einen Überblick über die Verknüpfung der einzelnen am System beteiligten Komponenten erhält man aus der folgenden Abbildung.

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Zur Generierung der Spannungssignale in Abhängigkeit der Gaspedalstellung (siehe obiges Diagramm) wird das Entwicklungssteuergerät FlexDevel eingesetzt. Dieses verfügt u.a. über zwei CAN-Schnittstellen, von denen eine zur Übermittlung des Gaspedalwertes verwendet wird und über vier PWM Ausgänge mit DC-Filter, so dass hierüber zwei analoge Spannungssignale im Bereich von 0 bis 5V bereitgestellt werden können. Diese Signalquellen sind allerdings nicht belastbar und werden durch Operationsverstärker (Invertierende Verstärker, Impedanzwandler), die im sogenannten Hardwaremodul verbaut sind, an die erforderlichen Spannungspegel angepasst und belastbar gemacht.

Des Weiteren ist am Hardwaremodul ein Schalter vorgesehen, über den ein Relais geschaltet wird. Demnach werden entweder die originalen Spannungssignale des EGas vom Citroen C6 oder die generierten Spannungssignale ausgegeben. Ein manuelles Fahren wird dadurch auch bei verbautem System ermöglicht und in kritischen Situationen kann das System durch den Schalter deaktiviert werden.

Durch die Verwendung eines CANcase und der „Embedded Target for Motorola MPC555 library“ aus Simulink wird eine CAN Kommunikation des Notebooks mit dem Fahrzeug-CAN und einem zweiten CAN aufgebaut. Vom Fahrzeug-CAN werden die Signale: Geschwindigkeit, Gang, Bremslichtschalter und Bremsdruck eingelesen. Der zweite CAN dient zur Übertragung des Gaspedalwertes an das Entwicklungssteuergerät.

Geschwindigkeitsregelung durch Gaspedalstellung

Zur Regelung der Geschwindigkeit wurde ein PI-Regler in einem Simulinkmodell implementiert.

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Die Eingangs- bzw. Ausgangsgrößen sind rot bzw. grün dargestellt. Aus der Istgeschwindigkeit des Fahrzeugs und der Sollgeschwindigkeit (die beispielsweise aus einem Fahrzyklus kommt) wird die Regeldifferenz berechnet. Diese wird im P-Anteil (proportionaler Anteil) mit einer Konstanten (Kp) multipliziert und auf einen bestimmten Wertebereich begrenzt. Im I-Anteil (integraler Anteil) wird die Regeldifferenz unter bestimmten Voraussetzungen mit einer Konstanten (Ki) multipliziert und über diskrete Zeitabstände aufsummiert. Beide Regleranteile werden abschließend addiert, auf einen Wert zwischen 0 und 100 begrenzt und ausgegeben, falls kein Unterbrechungssignal vorliegt. Eine Unterbrechung liegt bei eingelegtem Rückwärtsgang, Neutral- oder Parkstellung, sowie bei betätigter Bremse vor. In dem Fall wird die Gaspedalstellung 0 ausgegeben.

Versuchsreihen

Da das System natürlich nicht auf der realen Straße eingesetzt werden darf, wurde die Funktionsweise auf einem Rollenprüfstand getestet. Dazu wurden rampen- und sprungartige Geschwindigkeits-Zeit-Verläufe vorgegeben und durch das neue System autonom nachgefahren. Die Überstimmung des autonomen Gaspedals durch eine Betätigung der Fußbremse wird ebenfalls aufgezeigt. Die nachfolgenden drei Abbildungen bestätigen eine korrekte Funktionsweise.

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Google bekommt Lizenz zur autonomen Fahrt

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Gestern war ein guter Tag für die autonome Fahrzeugwelt. Google hat in Nevada, U.S.A. die Lizenz zur autonomen Fahrt mit einer Testflotte, bestehend aus 6 Toyota Prius, einem Audi TT und einem Lexus RX450h, erteilt bekommen. Somit können die Fahrzeuge Testkilometer absolvieren, welche anschließend in einer Verbesserung der Algorithmen einfließen und somit zur Verbesserung der Fahrzeuge beitragen werden.

Projektleiter und ehemaliger Stanford Professor Sebastian Thrun räumt im Interview ein, dass derzeit alle paar Tausend Kilometer ein Eingriff der immer an Bord sitzenden Testfahrer notwendig ist. Diesen Zustand gilt es zu verbessern, sodass die Fahrzeuge statistisch weniger Fahrfehler machen als ein ausgeruhter, junger Durchschnittsfahrer.

Probanden gesucht!

von

Ihre Fahrsicherheit liegt uns am Herzen! Neues Tandemprojekt für alle, die noch mehr an Fahrsicherheit profitieren wollen.
Autofahren ist im Vergleich zu früher sehr viel komfortabler geworden, aber der Verkehr hat stark zugenommen. Auch moderne Autos können keinen Unfall verhindern, trotz vieler Technik.

Um die Fahrsicherheit noch mehr zu erhöhen, suchen wir Autofahrer, die mit uns eine Messfahrt in einem speziell ausgebautem Kleinwagen mit Automatikgetriebe unternehmen. Dabei erfasst unsere Technik während der Fahrt selbstständig das Umfeld, Zustand des Fahrzeugs und Sie als Verkehrsteilnehmer.

Mit Ihrer Hilfe und den gewonnen Informationen können wir Fahrerassistenzsysteme mit erhöhter Verkehrssicherheit schaffen.

Der Tandem-Vorteil
Wir sind ein Tandem, denn während der gesamten Fahrtzeit werden wir Sie begleiten. Ihr Befinden als Fahrer wird während der Fahrt von uns als Beifahrer regelmäßig erfragt. Zusätzlich statten wir Sie mit einigen Sensoren aus, um so umfassende Daten zu sammeln. Dadurch gewinnen wir wichtige Erkenntnisse, die unsichere oder auch ältere Verkehrsteilnehmer in schwierigen Fahrsituationen positiv unterstützen.

Die gesamte Fahrt dauert ca. 75 Minuten. Die Fahrt geht von Dresden nach Pirna und zurück und setzt sich aus Autobahn, Landstraße und Stadtfahrt zusammen.