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Main AuthorDr. Andreas Kuhn
Type of Mediapdf-document
Publication Typelecture
Publication Year2019
Publisher28 EVU Conference, Barcelona

Die Einführung von automatisierten, vernetzten, kooperativen Fahrens und von weiteren fortgeschrittenen Fahrerassistenz-Systemen verspricht wesentliche Verbesserungen und Durchbrüche am Weg zur Vision Zero. Die Entwicklung und Implementierung derartiger Systeme benötigt allerdings völlig neue Konzepte und Organisationsformen, welche die Praxis in der Entwicklung weit überschreitet. Und zwar beinhalten das automatisierte Fahren noch einige konzeptionelle Hürden und Herausforderungen, welche mit herkömmlichen Methoden und Prozessen nicht bewältigt werden können. In dem vorliegenden Beitrag sollen diese konzeptionellen Hürden beschrieben und hergeleitet werden sowie Konsequenzen und Lösungsvorschläge abgeleitet werden. Und zwar geht es um eine geschickte Kombination von Daten- und Szenario-basierten Ansätzen, vorausschauender Effektivitätsbewertung, einer systematischen Daten-Akquisition in Testfeldern und mit „Naturalistic Driving“ für probabilistische Modelle. Diese Methoden und Ansätze und deren kombinierte Anwendung werden hier beschrieben und am Beispiel der österreichischen Leitprojekt für automatisiertes Fahren – Connecting Austria – demonstriert.

(Der Beitrag ist in Englisch. EVU-Mitglieder können den ganzen Beitrag herunterladen)

The introduction of automated, connected, cooperative driving and further advanced driver assistance systems promise to deliver some major improvements and breakthroughs on the way to Vision Zero. But the development and implementation of such systems will not be straight forward and requires new processes and approaches, which exceeding the current state of the art by far. Namely there are a few conceptional burdens and difficulties implied, which require special, new development and organizational approaches to handle the given challenges. These conceptional difficulties and their resulting complexity in system development are described and concepts for their solution are drawn. The solutions contain a neat combination of topics like scenario and data-based development approaches, prospective effectiveness assessment, systematic data acquisition from open test fields and naturalistic driving for empirical modeling of traffic behaviors, a strict top-down procedure and some other. These are described in their combined application and demonstrated upon the example of the Austrian lead project for automated driving, Connecting Austria.

(EVU-members can download the full article)