Erweiterte Fahrerassistenzsysteme (ADAS) sind fahrzeugbasierte intelligente Systeme mit einer Mensch-Maschine-Schnittstelle (HMI). Sie reduzieren die Zahl der Unfälle und Todesopfer und erhöhen so die Sicherheit von Fahrern, Passagieren und Fußgängern.
In diesem Artikel gehen wir auf die Grundlagen der ADAS-Technologien ein und zeigen, wie sie die Fahrzeugsicherheit und den Fahrkomfort steigern. Hier erfahren Sie mehr über die Einsatzkontexte für ADAS.
Konnektivität: Technologien, die ADAS unterstützen
Innovative Technologien tragen dazu bei, die Zahl der Verkehrsunfälle deutlich zu reduzieren und die Sicherheit zu erhöhen. Um diese neuen Sicherheitstechnologien zu implementieren, benötigt man fünf sogenannte Säulen:
- Sensoren: Sie sammeln Daten und senden sie zur weiteren Verarbeitung an die Cloud.
- Prozessoren: Sie verarbeiten diese Daten und treffen Entscheidungen mithilfe von ECU, CPU, GPU.
- Computer Vision und Bildverarbeitungsalgorithmen: Sie betreiben lebensrettende Systeme.
- Mapping-Lösungen: Sie sorgen für eine höhere Präzision: Sie erlernen und verbessern Karten.
- Aktuatoren: Sie ergreifen auf Basis der berechneten Ergebnisse sofortige Maßnahmen.
Schauen wir uns diese Säulen im Detail an.
Sensor-Technologien
Sensoren sind die Augen und Ohren von Fahrerassistenzsystemen. Automobilhersteller benötigen sie, um ihre Produkte klein, kosteneffizient und stromsparend zu gestalten. Es gibt vier gängige Arten von Sensoren: Radargeräte, Lidars, Kamerasysteme und Ultraschallsender.
Radargeräte werden in ADAS typischerweise zur Abstandsberechnung eingesetzt. Die Geräte senden ein hochfrequentes Funksignal aus. Sobald es ein Objekt erkennt, kehrt es zum Sensor zurück und der Sensor berechnet den Abstand zwischen dem Fahrzeug und dem Objekt. Dadurch werden Fahrer vor anderen Autos, Fußgängern oder Hindernissen auf der Straße gewarnt.
Lidarsysteme verwenden gepulste Laser, um verschiedene Parameter auf ihrem Weg zu messen. Sie erleichtern die Abbildung der Umgebung. Ein typisches Lidar-basiertes System eines autonomen Fahrzeugs besteht aus einer Laserquelle, einem Scan-Mechanismus, GPS und einer inertialen Messeinheit (IMU) sowie Rechenleistung zur Verarbeitung der Daten.
Kameras spielen eine wichtige Rolle bei der Überwachung der Umgebung eines Fahrzeugs: Sie bieten eine 360-Grad-Ansicht. Dafür werden mehrere Kameras mit geringerer Auflösung verwendet, die um das Fahrzeug herum platziert sind und alle zusammenarbeiten.
Ultraschallsender dienen zur Erkennung des toten Winkels, zum automatischen Parken sowie generell als Einparkhilfe. Einparkhilfen verwenden in der Regel Ultraschallsensoren an den vorderen und hinteren Stoßstangen, um hochfrequente Schallwellen von Objekten oder Personen in der Nähe des Fahrzeugs zu reflektieren.
Prozessoren
Um alle von Kameras, Radar- und Lidarsensoren gesammelten Daten zu berechnen und zu verarbeiten, benötigen Autos leistungsstarke Prozessoren. Mikroprozessoren sind in modernen Fahrzeugen weit verbreitet – bis zu 100 Stück können es sein, und es werden immer mehr. Der Grund für diesen Anstieg der Mikroprozessoren ist die Notwendigkeit,
- neue Sicherheits- und Komfortfunktionen zu implementieren;
- Verkabelung im Auto zu reduzieren;
- Design und Herstellung von Autos zu vereinfachen;
- Motorleistung zu kontrollieren, um Vorgaben zu Emission und Kraftstoffverbrauch einzuhalten;
- erweiterte Fahrzeugdiagnosen durchzuführen.
Computer machen Autos schneller, sicherer, sauberer, effizienter und zuverlässiger, indem sie Prozessoren zur Steuerung von Bremsen, Tempomat, Unterhaltungssystemen und mehr verwenden. Die Software ist in jedem Prozessor fest mit der Hardware integriert, aber alle Prozessoren sind so konstruiert, dass sie auch mit anderen zusammenarbeiten können.
Software-Algorithmen
Computer-Vision-Algorithmen spielen eine entscheidende Rolle bei der Entwicklung von ADAS: Sie unterstützen lebensrettende Systeme im Auto. Mithilfe dieser Algorithmen werden klare und genau Bilddaten geliefert, sodass die Systeme im Auto diese Daten genau erfassen und entsprechend reagieren können.
Bildverarbeitungsbasierte ADAS-Systeme enthalten typischerweise zwei Hauptkomponenten – ein Kameramodul oder eingebettetes Bildverarbeitungssystem und ADAS-Algorithmen. Embedded-Vision-Systeme sind mit Bildsensoren, Bildverarbeitungsalgorithmen, Kabeln und einem Objektivmodul ausgestattet.
Einsatzbereiche für Computer-Vision-Systeme:
- Verkehrszeichenerkennung
- Erkennung von Fußgängern
- Spurhalteassistent
- Erkennung anderer Fahrzeuge
- Fahrspurerkennung
- Notbremssysteme
- Kollisionswarnung
- automatisiertes Parallelparken
- Warnungen bei Geschwindigkeitsänderungen
Mapping-Lösungen
Digitale Karten ergänzen Fahrzeugsensoren in selbstfahrenden Autos. Die ADAS-Funktion zur Kartierung speichert und aktualisiert geografische und infrastrukturelle Informationen, die über Fahrzeugsensoren gesammelt werden, um den genauen Standort zu bestimmen. Diese Funktion pflegt die Daten und leitet sie an die Systemsteuerung weiter, selbst dann wenn die GPS-Abdeckung ausfällt.
Mit Kartendaten kann das automatisierte Fahrsystem auch die Straßenverhältnisse vorhersehen und ein genaues Bild der Straße erstellen. Das Auto kann um Kurven “blicken” und passt sein Fahrverhalten bei schlechten Sichtverhältnissen an. Informationen von verschiedenen Sensoren machen in Verbindung mit den Informationen aus digitalen Karten das automatisierte Fahren sicherer, da das System mit extremeren Bedingungen umgehen kann und zusätzliche Redundanz bietet.
Aktuatoren
Das Aktuatorsystem führt die Bewegungsanforderungen des Fahrzeugs (z. B. Fahren, Bremsen und Lenken) aus, basierend auf der Bedienung durch den Fahrer. Das System besteht aus folgenden Teilsystemen: Antriebsstrang, Bremse und Lenkung. ADAS-Aktuatoren reagieren auf die Ergebnisse der Objekterkennung, die dann in Steuerungsbefehle durch programmierte Abläufe verarbeitet werden. Sie liefern visuelle, akustische und haptische Warnungen für die elektrische Servolenkung, die autonome Beschleunigung und das Bremsen.
Die Zukunft ist fahrerlos
Der Übergang zu intelligenten Fahrsystemen bringt viele Vorteile mit sich: weniger Unfälle durch menschliches Versagen, geringere Kosten für Fahrzeuge, weniger verkehrsbedingte Umweltbelastung und ein sichereres und erschwingliches Fahren.
Das Ziel, größere Autonomie zu erreichen stellt Start-ups und OEMs jedoch auch vor Herausforderungen: Sie müssen schnell Neuerungen einführen; sie müssen die Herausforderungen der Konnektivität meistern, um V2X-Fähigkeiten (Vehicle-to-Everything) bereitstellen zu können; und sie müssen sicherstellen, dass ihre technologische Infrastruktur stabil, skalierbar und zuverlässig bleibt, damit sie riesige Datenmengen verarbeiten, speichern und analysieren kann. Wenn Sie Hilfe beim Aufbau einer zuverlässigen ADAS-Lösung benötigen, wenden Sie sich an unser Entwicklungsteam.
