Der BMW Nothalteassistent
Hochautomatisiertes Fahren für mehr Sicherheit
Fortsetzung des Artikels von Teil 6
Zuverlässige Umfelderfassung benötigt
Andere Verkehrsteilnehmer rund um das Nothaltefahrzeug müssen zuverlässig wahrgenommen werden, um die Fahrsituation für einen Fahrspurwechsel richtig zu interpretieren. Der Nothalteassistent stellt besondere Anforderungen an die Umfelderfassung. Analog zum Abstandsregeltempomaten muss auch beim Nothalteassistent das vorausfahrende Fahrzeug erkannt werden und darüber hinaus auch die Fahrzeuge auf den Nachbarspuren. Bevor ein Fahrspurwechsel ausgeführt werden kann, muss der Seitenbereich des Nothaltefahrzeugs abgesichert werden. Dazu gehört eine zuverlässige Überwachung des Seitenbereichs des Fahrzeugs sowie eine Überwachung im Heckbereich des Fahrzeugs, um schnellere, überholende Fahrzeuge zu erkennen. Um eine hohe Zuverlässigkeit zu erreichen, bietet die eingesetzte Sensorik in jedem Bereich des Fahrzeugs eine Redundanz von mehreren, verschiedenen Sensorentypen. Das Ziel dieser Redundanz von Sensoren mit verschiedenen Messprinzipen ist, möglichst alle relevanten Verkehrsteilnehmer mit hoher Zuverlässigkeit und ohne Falscherkennung zu erfassen. Aktuelle Fahrerassistenzsysteme wie beispielsweise ACC bauen meistens auf einem Sensor auf. Im Falle des ACC handelt es sich um einen Radarsensor. Der Nothalteassistent hingegen ist mit zwölf Umfelderfassungssensoren ausgestattet (Bild 4).
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Die Daten dieser Sensoren werden in einer High-Level-Sensordatenfusions-Architektur verarbeitet und organisiert. Die Architektur gliedert sich in drei Ebenen: Sensor-, Fusions- und Funktionsebene. Auf der Sensorebene verarbeitet jeder Sensor seine eigenen Daten und liefert eine Objektliste aller erkannten Verkehrsteilnehmer. Die Objektlisten der einzelnen Sensoren werden auf der Fusionsebene einander zugeordnet und fusioniert. Die Fusionsebene stellt eine globale Objektliste bereit, die unabhängig von sensorspezifischem Wissen interpretiert werden kann. Auf der Funktionsebene kann der Nothalteassistent mit Hilfe weiterer Datenquellen die relevanten Objekte im Umfeld auswählen, einer Fahrspur zuordnen und entsprechend die Fahrsituation auf der Autobahn wahrnehmen, um ein Fahrmanöver zu planen (Bild 5).
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