Fügen Sie LiDAR zu ADAS für Fußgängersicherheit hinzu

Die meisten Neufahrzeuge, die heute in den Vereinigten Staaten verkauft werden, beinhalten fortschrittliche Fahrerassistenzsysteme (ADAS), die mit automatischer Fußgänger-Notbremsfunktion (PAEB) entweder als Standard- oder als optionales Merkmal ausgestattet sind. Während hochmoderne Fahrerassistenzsysteme das Fahren auf Autobahnen und bei hohen Geschwindigkeiten verbessert haben, blieb die grundlegende Notwendigkeit der Kollisionsminderung mit Fußgängern und Radfahrern größtenteils unberücksichtigt.

Über 6000 Fußgänger werden jedes Jahr bei Verkehrsunfällen in den Vereinigten Staaten getötet, berichtete die National Highway Traffic Safety Administration (NHTSA). Ein Bericht der Governors Highway Safety Association stellte fest, dass 75 Prozent dieser Todesfälle nachts auftreten. Der Einsatz von ADAS auf Basis von Kamera- und Radartechnologien hat sich als unzureichend erwiesen, um dieser Herausforderung zu begegnen. Unabhängige Tests, die von der NHTSA und der American Automobile Association (AAA) durchgeführt wurden, zeigen, dass PAEB-Systeme Fußgänger bei Dunkelheit häufig nicht schützen.

Testen von PAEB unter dunklen Bedingungen

PAEB-Systeme könnten jährlich Tausende von Leben retten, indem sie die Leistung bei Dunkelheit verbessern. Zwischen 2009 und 2018 stieg die Zahl der getöteten Fußgänger um 53 Prozent. 90 Prozent dieses Anstiegs wurden laut Berichten des Versicherungsinstituts für Straßenverkehrssicherheit (IIHS) und der Governors Highway Safety Association durch nächtliche Unfälle verursacht. NHTSA hat berichtet, dass im Jahr 2018 76 Prozent der 6283 Todesopfer bei Fußgängerunfällen in den USA bei Dunkelheit auftraten.

Bewertungen von AAA und NHTSA haben gezeigt, dass PAEB-Funktionen häufig nächtliche Abstürze nicht vermeiden können. In dem AAA-Bericht heißt es:„Es gibt wenig bis gar keine öffentlich verfügbaren Informationen über die Leistung von Fußgängererkennungssystemen bei schlechten Lichtverhältnissen. Basierend auf Statistiken zu Fahrzeug-/Fußgängerunfällen ist diese Umgebung besonders kritisch zu bewerten.“ Das Hinzufügen dieses PAEB-Tests unter dunklen Bedingungen würde diese Lücke füllen. „Obwohl dieser Parameter sehr herausfordernd ist, ist er dennoch ein vernünftiges Testszenario angesichts des Mangels an Beleuchtung in vielen naturnahen Umgebungen.“

AAA stellte fest, dass in einem Test mit vier Fahrzeugen keiner den Fahrer warnte oder automatisch langsamer wurde, wenn ein Fußgänger bei Dunkelheit die Straße überquerte. Basierend auf diesen Ergebnissen rät AAA, dass „Fahrer sich bei Nachtfahrten oder anderen Umgebungen mit eingeschränkter Sicht nicht auf die Unterstützung durch aktuelle Fußgängererkennungssysteme verlassen dürfen“. Zum Abschluss seiner Analyse stellte der Bericht von AAA fest, dass, obwohl „in der Bedienungsanleitung jedes Testfahrzeugs steht, dass das integrierte Fußgängererkennungssystem Fußgänger nachts oder bei widrigem Wetter wie Regen, Schnee, Graupel oder Nebel möglicherweise nicht erkennt … diese Unterstützung unwiderlegbar ist von einem Fußgängererkennungssystem wäre bei nächtlichen Bedingungen von Vorteil und könnte möglicherweise die Zeit mit dem größten Bedarf sein.“

Die Untersuchung aktueller Protokolle des New Car Assessment Program (NCAP) der NHTSA, des European New Car Assessment Program (Euro NCAP) und des IIHS zeigt jedoch, dass die Leistung unter Nachtbedingungen nur selten als Grundlage für Fahrzeugsicherheitsbewertungen und Auszeichnungen getestet wird. P>

Velodyne LiDAR (San Jose, CA) schlägt daher vor, dass Bewertungsorganisationen in ihre PAEB-Testprotokolle Szenarien aufnehmen, die unter dunklen Bedingungen durchgeführt werden. Durch diesen Ansatz wird sichergestellt, dass die Verbraucher von Fahrzeugen, die mit PAEB-Funktionen ausgestattet sind, die Leistungsgrenzen ihres Fahrzeugs verstehen und die Autohersteller dazu ermutigen, ADAS-Funktionen zu verbessern, die jährlich Tausende von Menschenleben retten können. Genauer gesagt sollten diese Tests mit weniger als einem Lux Umgebungsbeleuchtungsstärke, unter Verwendung des Abblendlichts des Testfahrzeugs und ohne die Hilfe von Straßenlaternen durchgeführt werden.

Vergleich von LiDAR- und Kamera-/Radar-PAEB-Systemen

LiDAR-basierte PAEB-Lösungen haben im Vergleich zu Kamera- und Radarkombinationen inhärente Stärken.

Kameras können eine sehr hohe Auflösung haben, erfordern jedoch normalerweise mehrere Module und zusätzliche Verarbeitung, um die Entfernung von Objekten von einem Fahrzeug zu berechnen. Ebenso wie das menschliche Auge funktionieren Kameras bei Dunkelheit relativ schlecht. In einem Bericht des Verkehrsministeriums (DOT) aus dem Jahr 2018 heißt es:„Sichtbasierte Systeme sind besser in der Lage [als radarbasierte Systeme], stehende Personen zu erkennen, sind jedoch auf den Tageslichtbetrieb in gut beleuchteten Umgebungen beschränkt.“

Im Vergleich zu Kameras, so der DOT-Bericht, funktioniert Radar nachts gut und kann Entfernungsmessungen liefern. Radar hat jedoch keine ausreichend hohe Auflösung, um die genaue Position eines Objekts zu erkennen oder zwischen mehreren nahe beieinander liegenden Objekten zu unterscheiden. Radar kann auch stationäre oder sich langsam bewegende Objekte nicht erkennen. Infolge dieser Mängel haben kamera- und radarbasierte PAEB-Funktionen Schwierigkeiten, Fußgänger bei Nachtbedingungen zu schützen.

Wärmebildgebung wurde gelegentlich als mögliche Ergänzung zu Kamera und Radar in PAEB-Anwendungen vorgeschlagen. Diese Technologie weist jedoch ihre eigenen Schwächen auf und adressiert die von aktuellen Kamera- und Radarsystemen nicht angemessen. Wie bei optischen Kameras hängt die Fähigkeit eines Fahrzeugsystems, Objekte mit thermischen Sensordaten zu erkennen, von der Fähigkeit des Sensors ab, den Kontrast zwischen einem Objekt und seiner Umgebung korrekt wahrzunehmen und zu übertragen. Infolgedessen können beide Erfassungsmodalitäten Objekte übersehen, die sich in ihren Hintergrund einfügen. Bei der Wärmebildtechnik würde dies aus der Mischung ähnlicher Wärmeeigenschaften resultieren und nicht aus ähnlichen Farben oder optischen Täuschungen wie bei Kameras.

Im Gegensatz dazu leidet LiDAR nicht unter diesen charakteristischen Nachteilen von Kamera-, Radar- und Wärmesensoren. LiDAR fungiert als seine eigene Lichtquelle, sodass es sowohl bei Dunkelheit als auch bei Tageslicht gut funktioniert. Es liefert auch schnelle und genaue Messdaten mit ausreichend hoher Auflösung für eine präzise Freiraumerkennung in Echtzeit, während mehrere Objekte innerhalb einer Szene verfolgt werden.

Erschwingliche LiDAR-basierte PAEB-Lösungen, die derzeit verfügbar sind, würden die Leistung unter allen Lichtbedingungen erheblich verbessern. Dies würde bestätigt, wenn Regulierungs- und Testbehörden Dunkeltests zu ihren Bewertungsprotokollen hinzufügen würden.

Testen eines LiDAR-basierten PAEB-Systems im Vergleich zu kamera- und radarbasierter Technologie

Um zu demonstrieren, dass eine verbesserte PAEB-Leistung bei Nacht durch die Implementierung leicht verfügbarer Technologien erreicht werden kann, hat Velodyne sein LiDAR-basiertes PAEB-System im Vergleich zu einem hoch bewerteten PAEB-System getestet, das um Kamera und Radar herum aufgebaut ist. Die Tests wurden bei einer vom Fahrer kontrollierten Geschwindigkeit von 30 mph auf einer geraden Strecke, eine Stunde nach Sonnenuntergang, mit weniger als einem Lux Umgebungslicht durchgeführt.

Die beiden Testfahrzeuge hatten während der Versuche jeweils das Abblendlicht eingeschaltet. Die in den Tests verwendeten stationären Kinder- und Erwachsenen-Fußgänger-Dummy-Ziele waren mit den aktuellen Testprotokollen kompatibel, die von Organisationen wie IIHS und Euro NCAP vorgeschrieben wurden.

Zu den Szenarien, in denen Fahrzeuge bewertet wurden, gehörten:

1. Überqueren von Erwachsenen bei 50 Prozent Überlappung (in der Mitte der Breite des Testfahrzeugs)

2. Crossing Adult bei 25 Prozent Überlappung

3. Kreuzungskind bei 50 % Überlappung

4. Überquerendes Kind bei 25 Prozent, Erwachsener bei 75 Prozent, 10 Fuß hinter Kind

5. Überqueren eines Erwachsenen an der Fahrerseite

6. Gefallener Erwachsener bei 50 Prozent Überlappung

Velodyne testete beide Fahrzeuge in jedem Szenario fünfmal oder bis das Fahrzeug dreimal mit dem Ziel kollidierte, um Schäden an den Zielen und Fahrzeugen zu minimieren.

Die Ergebnisse der nächtlichen Tests stützen die Erkenntnisse von AAA und NHTSA, die auf Kamera und Radar basieren

PAEB-Systeme versagen häufig bei Dunkelheit. Die Tests ergaben, dass die Ausfallrate in Szenarien mit einem Kind, mehr als einem Fußgänger, einem Erwachsenen an der Ecke des Fahrzeugs oder einem vor dem Fahrzeug gestürzten Erwachsenen besonders deutlich wird.

Im Gegensatz dazu stoppte das LiDAR-basierte PAEB-System von Velodyne, das mit dem Velarray H800-Sensor von Velodyne und der Vella™-Software ausgestattet war, in jedem getesteten Szenario fünf von fünf Mal erfolgreich rechtzeitig, um einen Absturz zu vermeiden. Diese Hardware- und Softwarekomponenten werden entwickelt, um die in der Norm ISO-26262 definierten Anforderungen an die funktionale Sicherheit im Automobilbereich zu erfüllen. Durch die Kombination von Vella und Velarray ist die PAEB-Lösung von Velodyne für Stadt-, Vorort- und Autobahnfahrten mit bis zu 80 mph ausgelegt.

Schlussfolgerung

Da dunkle Nachtbedingungen nachweislich für Fußgänger gefährlich sind, schlägt Velodyne vor, dass Fahrzeugbewertungsorganisationen die PAEB-Tests auf Umgebungslichtbedingungen von weniger als einem Lux ausweiten. Tests, die von AAA und NHTSA durchgeführt wurden, zeigen, dass die Leistung bei Nacht eine große Verbesserungsmöglichkeit für aktuelle PAEB-Systeme darstellt. Tests zeigen, dass eine LiDAR-basierte Lösung effektiv und bereit für die Implementierung ist.

Dieser Artikel wurde von David Hall, Gründer und Executive Chairman of the Board, Velodyne LiDAR (San Jose, CA) verfasst. Wenden Sie sich für weitere Informationen an Herrn Hall unter Diese E-Mail-Adresse ist vor Spambots geschützt! JavaScript muss aktiviert werden, damit sie angezeigt werden kann. oder besuchen Sie hier .