Automatisiertes Fahren · Kamera: Autoliv, (Abgerufen: 15. März

Nächste Ausfahrt: Zukunft

Automatisiertes Fahren

2© ITK Engineering GmbH – öffentlich –22.03.2018

▪ Studium der Elektrotechnik an der Uni Ulm

▪ Direkteinstieg bei ITK Engineering

▪ Diverse Projekte im Bereich Fahrassistenzsysteme/autonomes Fahren

▪ Projektbeispiele:

▪ Notbremassistent für LKWs

▪ Prädiktiver Abstandsregeltempomat

Zur Person

Disclaimer:

Einige der in diesem Foliensatz verwendeten Grafiken und

Darstellungen sind urheberrechtlich geschützt. Sie wurden von mir

gemäß §51 UrhG im Rahmen des 90‐minütigen Vortrages zum Zweck

des Zitats verwendet und sind durch Quellenangaben

gekennzeichnet.

Seit 1994

ITK Engineering GmbH

Michael Englert,

Gründer & Geschäftsführer

Weltweit

Deutschland

Graz (A) Detroit (USA)

Barcelona (ES) Tokio (JP)

Bernd Gohlicke

Geschäftsführer

'05 '07 '09 '11 '13 '15 '17

rbeite

Rülzheim

Berlin

Braunschweig

Frankfurt a.M.

Friedrichshafen

Ingolstadt

Lollar

München

Stuttgart

Unsere Branchen

Wir machen Maschinen intelligent

Wie bringt man das autonome Fahrzeug gemeinsam auf die Straße?

Darüber wird gesprochen

Automatisiertes FahrenZwischen Fahrerakzeptanz, technischen

Herausforderungen und der nächsten Stufe der

Mobilität

Stufen des automatisierten Fahrens

Level 1: Assistiert

Unterstützung in kritischen Situationen

Level 4: Vollautomatisiert

Im spezifischen Fall kein Fahrer erforderlich

Level 3: Hochautomatisiert

System erkennt Grenzen und fordert Fahrerübernahme an

Level 5: Autonom

Fahrerloser Betrieb möglich

Level 2: Teilautomatisiert

Ständige Überwachung durch Fahrer

Fahrassistenzsysteme

Herausforderungen im Überblick

Safety & Security

Cognitive Solutions

Computer Vision Infrastruktur

Rechtliches

Computer Vision

Rundumblick für‘s Fahrzeug

Wie bringt man Maschinen das Sehen bei?

UltraschallLaserscanner

RadarKamera

Sensordatenfusion

Aber: Wie positioniert man die Sensoren ohne es

vorher am realen Fahrzeug zu testen?

RealitätSimulation

Beispiel: Der Ultraschallsensor zum Einparken

Detaillierte 3D Geometrie

Was ist das Problem bei der Ultraschallsimulation?

Umweltsimulation

▪ 3D Umgebung

liegt vor

▪ Objekte sind mit

Dreiecksnetzen

angenähert

Bounding Boxes

Virtuelle Sensorik

betrachtet statt

Dreiecksnetzen die

Bounding Boxes

Problem:

Es wird nicht die

tatsächliche

Geometrie

betrachtet

Distanzmessung StrahlenlängeDistanzmessung Kegelschnitt

Berechnete Geometrie mit Bounding

BoxReale Geometrie

Funktionsprinzip Ultraschallsensor: Piezoelement

Sensormodell

Raytracing

Die Idee

Absicherung der Sensorik in einem geometrisch

realitätsnahen Umfeld auf Basis etablierter Technologien

aus der Computergrafik

▪ Strahlen vom Sensor radial in die

Szenerie

▪ Schnittpunkt in Szene bestimmt

Reflektionspunkt

▪ Strahlinformationen:

▪ Strahlursprung

▪ Strahlrichtung

▪ Länge des Strahls

▪ Objektzugehörigkeit des getroffenen Dreiecks

Beispiel

Grundsätzliches Verfahren bei Sensorsimulation

Sensor

Physikalisches Modell

Atmosphärische DämpfungDiffuse Reflexion

Dämpfung über DistanzSensor-Charakteristik

▪ Einfluss von

Temperatur, Druck

und Luftfeuchtigkeit

▪ Streuungseffekte

durch Oberflächen

und Wellenlänge

▪ Ausstrahl- und

Empfangs-

eigenschaften der

Sensormembran

▪ Leistungsdämpfung

von radial

ausstrahlenden

Punktquellen

▪ Strahlausbreitung an Sensor

▪ Reflektionen anhand Geometrie

▪ Detektion bei Reflektion an Sensor

▪ Modellbildung aufgrund von

Strahlinformationen

Ultraschall Raytracing

Ausbreitungsmodell

Multipath Raytracing

Direktes Echo/Kreuz Echo

Absicherung von Fahrerassistenzsystemen

Der Ansatz: Technologien auf neue Branchen übertragen

Gaming trifft Automotive

Umweltsimulation

Umgebungs-

simulation

Sensor-

simulation

Simulation der Ultraschallwellen

durch Raytracing und

Bereitstellung physikalischer

Modelle

3D Engine mit Straßen

und Objekten für

realitätsnahe

Umgebung

Leistungsfähige GPU als Basis

Gamingtechnologien können auch zur Absicherung von Automatisierten

Fahren und Fahrerassistenzsystemen eingesetzt werden

Mit Verfahren wie Raytracing können unterschiedliche Sensortypen

abgesichert werden, sie sind jedoch rechenintensiv

Umweltsimulationen reduzieren den Entwicklungsaufwand und senken

Kosten

Safety & Cyber-Security

Sicher muss es sein!

Sicherheit = Sicherheit?

Maschinen werden gegen

Menschen gesichert

Security

Menschen werden vor

Maschinen geschützt

Safety

Warum das so wichtig ist?

Medienaufmerksamkeit

Der Cherokee-Hack im Video

https://www.wired.com/2015/07/hackers-remotely-kill-jeep-highway/

… woher kommen diese Hacks?

IT Service

TPMSOBD

OEM App Store

Steigende Connectivity = Mehr Angriffsfläche

Von wo kann ein Fahrzeug angegriffen werden?

Angreifer Weltweit

Angriff von jedem beliebigen Ort(z.B. auch vom Sofa zu Hause aus)

Besonders gefährlich!

• Auf viele Fahrzeuge gleichzeitig anwendbar

• Angreifer muss nicht zum Fahrzeug

Angreifer im Fahrzeug

Angreifer befindet sich bereits im Fahrzeug(z.B. durch Einlegen einer „infizierten“ CD kann das Fahrzeugsystem

(bspw. Linux) angegriffen werden; Angriffe über OBD II)

Angreifer am Fahrzeug

Manipulation am Fahrzeug(z.B. Anbohren und Kabel herausziehen

oder Steuergeräte austauschen)

Was gilt es bei der Entwicklung zu beachten?

Cyber-Security Entwicklungsprozess

Beispiel:

Einwerfen zufälliger Nachrichten auf

das System bis:

▪ Ein Fehler gefunden wird

▪ Das Budget ausgeht

Safety und Security sind essenziell für die Entwicklung des

automatisierten Fahrens

Safety ohne Security geht nicht!

Bei der Entwicklung müssen viele Aspekte berücksichtigt werden, um es

den Angreifern so schwer wie möglich zu machen.

Cognitive Solutions

Damit Fahrzeuge selbst

entscheiden

Automatisierte Mobilität…

…verlangt

Entscheidungen vom

Fahrzeug!

ABER: Kann sich ein Fahrzeug

moralisch korrekt verhalten?!

Beispielszenario aus der Moral Machine▪ Klassisches Weichen-

stellerproblem

▪ Moral Machine(http://moralmachine.mit.edu/)

Problemstellung

Meinungen über Meinungen

„Komplexe ethische Maschinen lassen sich nicht

bauen, die in allen Situationen moralisch adäquat

entscheiden.“

„Ein Roboter agiert immer so, wie

er programmiert wurde.“

„Es ist ein Unterschied, ob

ein Mensch durch einen

Menschen getötet wird

oder durch eine Maschine.“

„Es ist fatal, Maschinen komplexe

moralische Entscheidungen zu

überlassen.“

Fragen über Fragen…

?▪ Ist der menschliche Fahrer ein „bug“, also ein Systemfehler?

▪ Wie entscheidet der Computer in Konfliktsituationen?

▪ Wer haftet, wenn der Fahrroboter einen Unfall verursacht

oder beteiligt ist?

▪ Wie ist die Mobilitäts-Infrastruktur zu verändern?

▪ Kritische Situationen sollen gar nicht erst

entstehen.

▪ Eine Qualifizierung von Menschen nach

persönlichen Merkmalen ist unzulässig.

Dilemmas & Qualifizierung

▪ Zuständigkeit (Mensch oder Computer) muss

in jeder Fahrsituation klar geregelt und

erkennbar sein.

▪ Dokumentation zur Klärung möglicher

Haftungsfragen erforderlich.

Haftung

▪ In Gefahrensituationen hat der Schutz

menschlichen Lebens immer höchste Priorität.

Sachschaden vor Personenschaden

▪ Automatisierte Systeme sollen weniger

Unfälle verursachen als menschliche Fahrer.

Positive Risikobilanz

Bericht Ethik-Kommission

Die Idee: Eine „moralische“ Maschine

▪ Zunächst Training im Simulator

▪ 200 Unfallberichte als Trainingsset

▪ Ziel: Dilemmasituationen bestmöglich vermeiden und Personenschäden so

weit möglich vermindern

▪ System lernt später im realen Verkehr weiter

Simulationsumgebung

Die Umsetzung

Aufgaben Verwendete Methoden

Verdichtung von Sensordaten Complex Event Processing

Entscheidungsfindung Produktionsregelsysteme

Mustererkennung Neuronale Netze

Lernmechanismus Evolutionäre Algorithmen

Dilemma-Decision-System Cognitive Fuzzy Map

▪ Der Bordcomputer entscheidet autonom,

wie das Fahrzeug in der jeweiligen Situation

reagiert.

MORGEN

▪ Autonome Fahrzeuge reifen technisch-

sensorisch immer weiter.

▪ Unter realen Bedingungen werden auch sie

in unvermeidbare Unfälle verwickelt.

▪ Die grundsätzlichen Richtlinien, nach denen

ein Wagen dabei reagieren soll, bestimmt

der Entwickler bzw. Programmierer.

Die „moralische“ Maschine

▪ Das Fahrzeug lernt während seines

Lebenszyklus, welche Reaktionen sich in den

jeweiligen Situation bewährt

haben.

MORGEN

▪ Das Auto trifft selbst gar keine

Entscheidungen im eigentlichen Sinn.

▪ Es folgt seinen programmtechnischen

Rahmenbedingungen bzw.

Programmierung, die es nicht hinterfragen

Die „moralische“ Maschine

▪ Ca. 75% sind für Option 2, auch wenn sie selbst oder Mitglieder ihrer

Familie im Fahrzeug säßen rationale Abwägung

▪ 23% davon würden das Leben des Fahrers auch für nur einen Passanten

opfern

Studie 2016 mit 2.000 Probanden*

Und die Akzeptanz?

*Studie der Universität Toulouse,

des Bostoner Massachusetts

Institute of Technology und der

Universität von Kalifornien, 2016

Ein autonomes Fahrzeug rast auf eine Menschenmenge zu.

Was soll das Fahrzeug tun?

Option 1: Es fährt mitten hinein und tötet die Passanten.

Option 2: Es weicht aus, prallt gegen eine Barriere & tötet seinen Insassen.

▪ Nur 19% für das „rational“ abwägende Auto

▪ 50% möchten ein Auto, das unter allen Umständen

ihr eigenes Leben schützen würde.

Welches Fahrzeug würden Sie kaufen?

Thesenanschlag als Ausblick

▪ Autonome Fahrzeuge werden kognitive Systeme sein.

▪ Kognitive Fahrzeuge werden nicht nur situativ wahrnehmen, sondern

Situationen erkennen, empfinden und moralisch adäquat entscheiden.

▪ Kognitive Fahrzeuge überschreiten ihren programmiertechnischen

Rahmen und damit ihr Hard-, Soft- und Brainware-technologisches Korsett.

▪ Sie werden sich selbst (weiter) entwickeln, indem sie im Simulator die

weitesten Strecken zurücklegen und sich Dilemma-Situationen aussetzen.

▪ Sie werden „bewusst“ entscheiden.

Gesetze und Infrastruktur

▪ UN ECE 79:

▪ Automatisierte Eingriffe nur bis 10 km/h

(einparken)

▪ Spurhalteassistent nur mit Händen am

Lenkrad

▪ Änderung StVG 2017:

▪ Ermöglicht Level 3

▪ Fahrer darf sich „vom Verkehrsgeschehen

und der Fahrzeugsteuerung abwenden“

(§1b StVG).

Deutschland

Rechtslage

▪ Audi darf Staupilot im A8 nicht

aktivieren

▪ Hochgenaue Referenzkarte zur Positionierung

erforderlich

Kartenmaterial

▪ Neuer Funkstandard mit

▪ besonders hohen Datenraten

▪ geringen Latenzen

▪ Direktverbindungen möglich

▪ Austausch von Daten mit

▪ anderen Verkehrsteilnehmern (V2V)

▪ Ampeln oder Schilderbrücken (V2I)

Infrastruktur

Vehicle2X-Kommunikation

5G-Mobilfunknetze

Herausforderungen im Überblick

Safety & Security

Cognitive Solutions

Computer Vision Infrastruktur

Rechtliches

Aus der Presse:

▪ BMW startet iNext und kooperiert mit

Intel > 2021 soll autonomes Fahren in

Serie gehen

▪ Daimler entwickelt den Future Truck

▪ VW sieht autonomes Fahren ab 2025

▪ AUDI arbeitet mit Nvidia zusammen

und plant 2020 das erste fahrerlose

Fahrzeug

Technologiekonzerne rücken zusammen

Wo soll es hingehen?

Der Durchbruch des Autonomen Fahrens steht unmittelbar bevor.

hersteller

Internet-

konzerne

Forschung

Was fährt in Zukunft aus unseren Garagen?Ist es auch sicher?

▪ … gerne in einem dynamischen

Team arbeiten,

▪ … Verantwortung übernehmen

möchten,

▪ … eine Affinität für die Entwicklung

von Autos, Flugzeugen,

medizintechnischen Geräten & Co.

besitzen

▪ … und vor allem Spaß an

Innovationen haben!!!

Motivierte Ingenieure, Informatiker und E-Techniker, die

Wen wir suchen

▪ Praktika/Praxissemester

▪ Abschlussarbeiten

(Bachelor, Master, Diplom)

▪ Promotion

▪ Direkteinstieg für Berufs-

einsteiger und Professionals

Einstiegsmöglichkeiten bei ITK

▪ Folgt uns auf

▪ Abonniert unseren Newsletter für Studierende und Absolventen unter

https://www.itk-karriere.de/newsletter/

Mehr Einblicke gibt es…

www.itk-engineering.com

www.itk-career.com

info@itk-engineering.com

+49 (0)7272 7703-0

▪ Übersicht Assistenzsysteme: VDA Magazin - Automatisierung, Verband der Automobilindustrie e. V., https://www.vda.de/dam/vda/publications/2015/automatisierung.pdf (Abgerufen: 15. März 2018)

▪ Sensoren Audi A8: Audi Mediacenter, https://www.audi-mediacenter.com/de/technik-lexikon-7180/fahrerassistenzsysteme-7184 (Abgerufen: 15. März 2018)

▪ Kamera: Autoliv, https://www.autoliv.com/sites/default/files/ALV_Stereo-vision-camera_2.jpg (Abgerufen: 15. März 2018)

▪ Radarsensor: Continental, https://www.continental-automotive.com/getattachment/bf6f5d9a-c4ed-441f-a184-a63f72c2bd3a/attachment.aspx?width=500 (Abgerufen: 15. März 2018)

▪ Laserscanner: Valeo, http://www.valeo.de/medias//images/journalists/IAA_2016/p11_SCALA_Laser_Scanner.jpg(Abgerufen: 15. März 2018)

▪ Ultraschallsensoren: Bosch, https://www.bosch-mobility-solutions.com/media/global/products-and-services/passenger-cars-and-light-commercial-vehicles/driver-assistance-systems/construction-zone-assist/ultrasonic-sensor/thumbnail_ultraschallsensor.jpg (Abgerufen: 15. März 2018)

▪ Video Cherokee: „Hackers Remotely Kill a Jeep on the Highway—With Me in It”, Wired, Andy Greenberg, Online Artikel vom 21.07.2015, https://www.wired.com/2015/07/hackers-remotely-kill-jeep-highway/ (Abgerufen: 15. März 2018)

▪ Raytracing: Gille Tran, http://www.oyonale.com/images/3D/glasses.jpg (Abgerufen: 15. März 2018), gemeinfrei

▪ Trolley-Problem: Wikimedia, Zapyon, https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/f/fd/Trolley_Problem.svg(Abgerufen: 15. März 2018), CC BY-SA 4.0

Quellenangaben

Automatisiertes Fahren · Kamera: Autoliv, (Abgerufen: 15. März

Documents

Automatisiertes Fahren kommt mit Sicherheitst.inf.tu-dresden.de/files/teaching/ss19/ASE/09 VLASE FSD... · 2019. 5. 13. · Automatisiertes Fahren kommt mit Sicherheit Vorlesung Automotive

AUTOMATISIERTES TESTEN - uni-hamburg.de · 2016. 4. 14. · AUTOMATISIERTES TESTEN Generierung automatisierter Testfälle aus Aktivitätsdiagrammen BACCALAUREATSARBEIT Michael Kowalczyk

Effektives und effizientes automatisiertes Web-Testing auf Use … · Effektives und effizientes automatisiertes Web-Testing auf Use-Case Niveau - Vorgehen und Anforderungen an ein

Kartläggning av värdeflöden på Autoliv Sverige AB Value stream …1310683/FULLTEXT01.pdf · 2019-04-30 · Kartläggning av värdeflöden på Autoliv Sverige AB Value stream mapping

Position Zukunft automatisiertes Fahren – rechtliche ... · vbw Vereinigung der Bayerischen Wirtschaft e. V. Position März 2018 Zukunft automatisiertes Fahren – rechtliche Hürden

Lexikon Automatisiertes Fahren - dvr.de · Lexikon: Automatisiertes Fahren 2 Liebe Leserinnen und Leser, mit diesem Lexikon wollen wir allen Interessierten eine Hilfe zum Verständnis

Automatisiertes Fahren im Straßenverkehr – eine ...1 von15 Automatisiertes Fahren im Straßenverkehr – eine verkehrspsycho-logische Betrachtung GGS Tagung, 20. Juni 2017 Dr. Jörg

Motivation und Handlungsbedarf für Automatisiertes Fahren · Aktivierung Fahrtrichtungsanzeiger“ z.B. für Überhol-Assistent Thema bearbeitet UN ECE GRE - Lichttechnik . Automatisiertes

Automatisiertes endkonturnahes Preforming ... DLR-ZLP Präsentation ICPC... · Automatisiertes endkonturnahes Preforming Carbonfaserverstärkter Thermoplaste Dipl.-Ing. Michael Kühnel

Analiza Mixului de Marketing La SC Autoliv SA

Automatisiertes Fahren Die Zukunftsstrategien der …...Automatisiertes Fahren Die Zukunftsstrategien der Versicherer Tagungsstrang für Versicherer im Rahmen der 5. Internationalen

Continental USA - Bitte decken Sie die schraffierte …...Automatisiertes Fahren ist ein nützlicher Fortschritt. Automatisiertes Fahren wird in 10 bis 15 Jahren zum Verkehrsalltag

Autoliv ASP v. Hyundai Mobis et. al

Automatisiertes, vernetztes Fahren nutzen wir die Chancen...Austausch mit Industrie, Forschung und Verwaltung 16.09.2019 Automaticar - Automatisiertes, vernetztes Fahren – nutzen

Automatisiertes und vernetztes Fahren auf digitalen ......Automatisiertes und vernetztes Fahren auf digitalen Testfeldern in Deutschland KoMoD Kooperative Mobilität im digitalen Testfeld

Automatisiertes Fahren im Personen- und Güterverkehr · 2018. 1. 2. · Automatisiertes Fahren im Personen- und Güterverkehr Die Automatisierung des Straßenverkehrs eröffnet neue

PROPlus / PRO Serie Automatisiertes Dosiersystem

AUTOLIV FINAL2

Automatisiertes Testen mit CodedUI (ohne Frust)

Automatisiertes Troubleshooting - eprints.ost.ch