LiDAR in ADAS integrieren für verbesserte Fußgängersicherheit

Die meisten heute in den USA verkauften Neufahrzeuge beinhalten Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) mit Fußgänger-Notbremsassistent (PAEB) als Standard- oder Option. Während state-of-the-art ADAS Autobahn- und Hochgeschwindigkeitsfahren verbessert hat, blieb der grundlegende Bedarf an Kollisionsminderung mit Fußgängern und Radfahrern weitgehend unadressiert.

Über 6000 Fußgänger werden jährlich in verkehrsbedingten Unfällen in den USA getötet, berichtete die National Highway Traffic Safety Administration (NHTSA). Ein Bericht der Governors Highway Safety Association stellte fest, dass 75 % dieser Todesfälle nachts auftreten. Die Nutzung von ADAS basierend auf Kamera- und Radartechnologien hat sich als unzureichend erwiesen, um diese Herausforderung zu bewältigen. Unabhängige Tests von NHTSA und der American Automobile Association (AAA) zeigen, dass PAEB-Systeme häufig versagen, Fußgänger in dunklen Bedingungen zu schützen.

PAEB-Tests in dunklen Bedingungen

PAEB-Systeme könnten jährlich Tausende Leben retten, indem sie die Leistung in dunklen Bedingungen verbessern. Zwischen 2009 und 2018 stiegen Fußgängertote um 53 %. Von diesem Anstieg wurden 90 % durch nächtliche Unfälle verursacht, laut Insurance Institute for Highway Safety (IIHS) und Governors Highway Safety Association Berichten. NHTSA berichtete, dass 2018 76 % der 6283 Fußgänger-Unfalltoten in den USA in dunklen Bedingungen auftraten.

Bewertungen von AAA und NHTSA haben gezeigt, dass PAEB-Features häufig versagen, Unfälle nachts zu vermeiden. Der AAA-Bericht stellte fest: „Es gibt wenig bis keine öffentlich verfügbaren Informationen zur Leistung von Fußgängererkennungssystemen bei schwachem Licht. Basierend auf Fahrzeug/Fußgänger-Unfallstatistiken ist diese Umgebung besonders kritisch zu evaluieren.“ Hinzufügend, dass Tests von PAEB in dunklen Bedingungen diese Lücke füllen würden. „Während dieser Parameter sehr herausfordernd ist, ist er dennoch ein vernünftiges Testszenario angesichts des Lichtmangels in vielen naturalistischen Umgebungen.“

AAA fand in einem Test von vier Fahrzeugen, dass keines den Fahrer warnte oder automatisch für einen die Straße querenden Fußgänger in dunklen Bedingungen abbremste. Basierend auf diesen Ergebnissen rät AAA, dass „Fahrer sich nicht auf Unterstützung von aktuellen Fußgängererkennungssystemen während nächtlicher Fahrt oder anderer Umgebungen mit reduzierter Sicht verlassen dürfen.“ Seinem Abschlussbericht folgend stellte AAA fest, dass „obwohl das Handbuch jedes Testfahrzeugs besagt, dass das integrierte Fußgängererkennungssystem Fußgänger nachts oder bei widrigem Wetter wie Regen, Schnee, Graupel oder Nebel möglicherweise nicht erkennen mag… es unbestritten ist, dass Unterstützung von einem Fußgängererkennungssystem während nächtlicher Bedingungen von Vorteil wäre und möglicherweise die Zeit größten Bedarfs darstellt.“

Jedoch zeigt die Untersuchung aktueller Protokolle, die von NHTSAs New Car Assessment Program (NCAP), European New Car Assessment Programme (Euro NCAP) und IIHS eingesetzt werden, dass Leistung unter nächtlichen Bedingungen nur selten als Basis für Fahrzeugsicherheitsbewertungen und -auszeichnungen getestet wird.

Velodyne LiDAR (San Jose, CA) schlägt daher vor, dass Bewertungsorganisationen in ihre PAEB-Testprotokolle Szenarien in dunklen Bedingungen aufnehmen. Dieser Ansatz wird sicherstellen, dass Konsumenten von Fahrzeugen mit PAEB-Features die Limitationen ihrer Fahrzeugleistung verstehen und Automobilhersteller ermutigen, ADAS-Features zu verbessern, die jährlich Tausende Leben retten könnten. Genauer gesagt sollten diese Tests mit weniger als einem Lux Umgebungsbeleuchtung durchgeführt werden, unter Nutzung der Abblendlichter des Testfahrzeugs und ohne Hilfe von Straßenlaternen.

Vergleich: LiDAR vs. Kamera/Radar PAEB Systeme

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

Kameras können sehr hohe Auflösung haben, benötigen aber typischerweise mehrere Module und zusätzliche Verarbeitung, um Objektentfernungen vom Fahrzeug zu berechnen. Auch wie das menschliche Auge performen Kameras in dunklen Bedingungen relativ schlecht. Ein DOT-Bericht 2018 stellt fest: „Visionsbasierte Systeme sind besser in der Lage [als radarbasierte], stationäre Menschen zu detektieren, sind aber auf Tageslichtbetrieb in gut beleuchteten Umgebungen beschränkt.“

Im Vergleich zu Kameras stellte der DOT-Bericht fest, dass Radar nachts gut funktioniert und Entfernungsmessungen liefern kann. Aber Radar hat nicht hohe genug Auflösung, um die präzise Position eines Objekts wahrzunehmen oder zwischen mehreren nah beieinander liegenden Objekten zu unterscheiden. Radar kann auch stationäre oder langsam bewegte Objekte nicht detektieren. Als Ergebnis dieser Mängel kämpfen kamera- und radarbasierte PAEB-Features damit, Fußgänger in nächtlichen Bedingungen zu schützen.

Thermales Imaging wurde gelegentlich als potenzielle Ergänzung zu Kamera und Radar in PAEB-Anwendungen vorgeschlagen. Diese Technologie präsentiert jedoch eigene Schwächen und adressiert die von aktuellen Kamera- und Radarsystemen nicht adäquat. Wie bei optischen Kameras hängt die Fähigkeit eines Fahrzeugsystems, Objekte mit thermischen Sensordaten zu detektieren, von der Fähigkeit des Sensors ab, den Kontrast zwischen Objekt und Umgebung korrekt wahrzunehmen und zu übertragen. Als Ergebnis können beide Sensormodalitäten Objekte verpassen, die sich in ihren Hintergrund einfügen. Bei thermischem Imaging würde dies aus der Vermischung ähnlicher Wärmecharakteristiken resultieren, statt ähnlicher Farben oder optischer Täuschungen wie bei Kameras.

Im Gegensatz dazu leidet LiDAR nicht unter diesen charakteristischen Nachteilen von Kamera, Radar und thermischen Sensoren. LiDAR fungiert als eigene Lichtquelle, sodass es sowohl in Dunkelheit als auch bei Tageslicht gut performt. Es liefert auch schnelle und präzise Messdaten mit hoher genug Auflösung für präzise Echtzeit-Freiraumdetektion während gleichzeitiger Verfolgung mehrerer Objekte in einer Szene.

Erschwingliche LiDAR-basierte PAEB-Lösungen, die derzeit verfügbar sind, würden die Leistung unter allen Beleuchtungsbedingungen signifikant verbessern. Dies würde bestätigt, wenn Regulierungs- und Testagenturen dunkle Tests zu ihren Bewertungsprotokollen hinzufügen.

Test: LiDAR-basiertes PAEB vs. Kamera/Radar-Technologie

Um zu demonstrieren, dass verbesserte nächtliche PAEB-Leistung durch Implementierung verfügbarer Technologien erreicht werden kann, testete Velodyne sein LiDAR-basiertes PAEB-System gegen ein hochbewertetes PAEB-System, das auf Kamera und Radar basiert. Tests wurden bei fahrergesteuerter Geschwindigkeit mit Ziel 30 mph auf gerader Strecke durchgeführt, eine Stunde nach Sonnenuntergang, mit weniger als einem Lux Umgebungsbeleuchtung.

Beide Testfahrzeuge hatten während der Versuche ihr Abblendlicht an. Die stationären Kinder- und Erwachsenen-Dummy-Ziele, die in den Tests genutzt wurden, waren kompatibel mit aktuellen Testprotokollen, die von Organisationen wie IIHS und Euro NCAP vorgeschrieben sind.

Die Szenarien, in denen Fahrzeuge evaluiert wurden, umfassten:

1. Querender Erwachsener bei 50 % Überlappung (Mitte der Fahrzeugbreite)
2. Querender Erwachsener bei 25 % Überlappung
3. Querendes Kind bei 50 % Überlappung
4. Querendes Kind bei 25 %, Erwachsener @ 75 %, 10 ft hinter Kind
5. Querender Erwachsener an Fahrerseite-Ecke
6. Gestürzter Erwachsener bei 50 % Überlappung

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

Die Ergebnisse der nächtlichen Tests unterstützen die Befunde von AAA und NHTSA, dass kamera- und radarbasierte PAEB-Systeme häufig in dunklen Bedingungen versagen. Der Ausfall war besonders evident in Szenarien mit einem Kind, mehr als einem Fußgänger, einem Erwachsenen an der Fahrzeugecke oder einem gestürzten Erwachsenen vor dem Fahrzeug.

Im Gegensatz dazu stoppte das Velodyne LiDAR-basierte PAEB-System, ausgestattet mit Velodynes Velarray H800 Sensor und Vella™ Software, rechtzeitig, um einen Crash in fünf von fünf Versuchen für jedes getestete Szenario zu vermeiden. Diese Hardware- und Softwarekomponenten werden entwickelt, um den automobilen funktionalen Sicherheitsanforderungen gemäß ISO-26262 Standard zu entsprechen. Durch Kombination von Vella und Velarray ist Velodynes PAEB-Lösung für städtisches, vorstädtisches und Autobahnfahren bis 80 mph designed.

Fazit

Da dunkle nächtliche Bedingungen als gefährlich für Fußgänger gezeigt werden, schlägt Velodyne vor, dass Fahrzeugbewertungsorganisationen PAEB-Tests erweitern, um Umgebungslichtbedingungen von weniger als einem Lux einzuschließen. Tests von AAA und NHTSA demonstrieren, dass nächtliche Leistung eine große Verbesserungsmöglichkeit für aktuelle PAEB-Systeme darstellt. Tests zeigen, dass eine LiDAR-basierte Lösung effektiv und implementierungsreif ist.

Dieser Artikel wurde verfasst von David Hall, Founder and Executive Chairman of the Board, Velodyne LiDAR (San Jose, CA). Für weitere Informationen kontaktieren Sie Herrn Hall unter This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it. oder besuchen Sie hier.