Der vorliegende Artikel beschreibt ein Online-Verfahren der straßenseitigen Infrastruktur mittels dessen die Fahrmanöver von Fahrzeugen an einer städtischen Kreuzung vorausberechnet werden können. Die zugrundeliegenden Algorithmen nutzen sowohl fahrzeuggenerierte Daten als auch Zustände von  Lichtsignalsteuerung und Verkehrsdetektoren, um den weiteren Verlauf der Fahrzeugtrajektorien präzise zu bestimmen und zueinander in Beziehung zu setzen. Ein Prototyp des Verfahrens wurde zunächst in einer Mikrosimulationsumgebung und später im realen Testfeld mit entsprechend ausgerüsteten Fahrzeugen getestet und validiert. Im Rahmen des Forschungsprojekts SAFESPOT wurde der Ansatz als Teil der Applikation IRIS erfolgreich eingesetzt, um frühzeitig gefährliche Situationen zu erkennen und die betroffenen Verkehrsteilnehmer zu warnen.

Der Fachvortrag zur Veranstaltung ist im Volltext verfügbar. Das PDF enthält alle Bilder und Formeln.

1. Einleitung

In den letzten Jahren hat der Einfluss moderner Kommunikationstechnologien im Bereich Intelligenter Verkehrssysteme (IVS) stark zugenommen und ein Spektrum neuartiger Anwendungen ermöglicht. In einer Vielzahl an Forschungsprojekten wurden und werden diese Anwendungen erprobt. Im Bereich der Standardisierung der Datenübertragung, welche unabdingbar für deutschland- bzw. europaweite Markteinführung dieser Systeme ist, werden Erfolge erzielt. Im Zuge dieses Voranschreitens haben sich auch Anwendungen herauskristallisiert, welchen man ein hohes Realisierungspotential zu Beginn der Einführung von kooperativen Systemen zuspricht. Zu nennen sind hier beispielsweise Warnung der Autofahrer vor einem Stauende, einer Baustelle oder sonstigen Gefahrenstellen bei der Fahrt auf einer Autobahn. Im städtischen Verkehr spielen die Übertragung der Schaltzustände einer Lichtsignalanlage (LSA) und die Warnung vor einem herannahenden Einsatzfahrzeug als Einführungsanwendung eine entscheidende Rolle.

Im Gegensatz zum Autobahnverkehr wird der Warnung vor Gefahren im städtischen Umfeld, wenn man einmal vom Szenario „Einsatzfahrzeug“ absieht, eine eher geringe Bedeutung als Einführungsanwendung zugesprochen. Dies liegt zum einen an der Komplexität von städtischen Kreuzungssituationen als auch an der noch nicht zu Hundertprozent verlässlichen Technologie im Zusammenspiel der unterschiedlichen Komponenten bei kooperativen Systemen. Kann bei einem Ausfall einer Komponente das Funktionieren der Anwendung nicht mehr gewährleistet werden, so stellt dies ein nicht zu unterschätzendes Sicherheitsrisiko für die beteiligten Verkehrsteilnehmer dar. Die damit einhergehenden möglichen rechtlichen Folgen sind noch nicht abschließend diskutiert. Es ist somit offensichtlich, dass kooperative Anwendungen zur Verbesserung der Sicherheit auf städtischen Knotenpunkten noch nicht reift für eine Markteinführung sind. Dass es aber Bedarf an derartigen Anwendungen gibt, belegen die Zahlen des statistischen Bundesamtes. Etwa zwei Drittel aller Verkehrsunfälle in Deutschland, welche zu Verletzungen führen oder sogar tödlich enden, ereignen sich im städtischen Umfeld, obwohl städtische Straßen weniger als ein Viertel der gesamten Straßenlänge Deutschlands ausmachen [1].

Der vorliegende Beitrag beschreibt ein kooperatives System, welches die Bahnkurven von Fahrzeugen und Radfahrern an einem städtischen Kontenpunkt abschätzt und vorausberechnet und somit in der Lage ist, vor sich anbahnenden Kollisionen zu warnen. Das vorgestellte System IRIS (Intelligent Cooperative Intersection Safety) berücksichtig auch die Anwesenheit von Fußgängern, berechnet aber deren Trajektorien nicht voraus. Basis des Systems ist der Austausch von Informationen von Fahrzeugen mit der straßenseitigen Infrastruktur. Dieser Datenaustausch erfolgt bidirektional. Die Fahrzeugdaten, wie Position und Geschwindigkeit, werden einer Rechnereinheit, welche zusätzlich an der Lichtsignalanlage (LSA) vorhanden sein muss, verarbeitet und durch weitere Daten aus Steuergerät und zusätzlichen Sensoren ergänzt. Wurde eine gefährliche Situation identifiziert, wird eine entsprechende Warnung an das betreffende Fahrzeug versendet.

Zunächst werden das System, seine Prozess und die abgedeckten Szenarien im Überblick beschrieben. In den folgenden Abschnitten wird auf die Ermittlung der Wahrscheinlichkeit, ein bestimmtes Manöver zu fahren und die Vorausberechnung der Ausprägung der Bahnkurve eingegangen. Der Beitrag schließt mit der Bewertung der Teilkomponente, welche die Bahnkurven abschätzt und der Erprobung des Gesamtsystems an einem realen Knotenpunkt ab.

2. Gesamtsystem im Überblick

Mittels des Austauschs von Informationen zwischen den Fahrzeugen und der Infrastruktureinrichtungen und der Anbringung moderner Detektionseinrichtungen an einem städtischen Knotenpunkt ist es möglich, neue Anwendungen zur Verbesserung der Verkehrssicherheit auszuloten. Es besteht durch diese neuen Technologien die Möglichkeit, den Wahrnehmungshorizont der Autofahrer zu vergrößern und damit die Verkehrssicherheit zu erhöhen. Das hier vorgestellte System IRIS (Intelligent Cooperative Intersection Safety) identifiziert sicherheitskritische Situationen, indem es die Bahnkurven der Fahrzeuge und Radfahrer vorausberechnet und die sich entwickelnde Situation analysiert und bewertet. Bild 1 zeigt das nachfolgend beschriebene Gesamtsystem im Überblick.

Bild 1: Zusammenspiel Fahrzeug und straßenseitige Infrastruktur im Überblick

Die die Kreuzung passierenden Fahrzeuge übermitteln, sobald sie in Kommunikations-reichweite sind, ihre Position, Geschwindigkeit, Beschleunigung, Fahrrichtung und Blinkerstatus an eine zusätzlich an der straßenseitigen Infrastruktur verbaute Kommunikationseinheit. Die drahtlose Datenübertragung erfolgt mittels eines sich ad-hoc aufbauenden Kommunikationsnetzwerks (Vehicular Ad-hoc Network – VANET), basierenden auf dem IEEE 802.11p WLAN-Standard. Zur Zeit der Entwicklung des Verfahren waren die Standardisierungsaktivitäten im Bereich der V2X-Kommunikation noch nicht soweit fortgeschritten, so dass beim Datenübertragungsprotokoll ein proprietäres Format basierend auf der amerikanischen „Basic Safety Message“, welche im SAE-Standard J2735 definiert ist, genutzt wurde. Erfahrung im Umgang mit dem Datenprotokoll konnten aber in die nachfolgenden Standardisierungsprozesse mit eingespeist werden.

In einer weiteren Rechnereinheit, welche mit dem Ampelsteuergerät der Kreuzung verbunden ist, werden die Fahrzeugdaten mit den Informationen über die Signalsteuerung, der Geometrie der Kreuzung und Daten aus den zusätzlichen Sensoren, welche Fahrräder und Fußgänger detektieren, kombiniert. Die geometrische Beschreibung der Kreuzung mit Anzahl Fahrstreifen und Vorortung der Haltlinien hält die sogenannte Local Dynamic Map (LDM) vor [2]. Die LDM ist eine GIS-Datenbank, die auf einer statischen digitalen Karte basiert, wie sie in Navigationssystemen eingesetzt wird. Diese Karte wurde mit zusätzlichen Attributen, wie z.B. der Verortung der Haltlinie angereichert. Des Weiteren bietet die LDM die Möglichkeit, dynamische Objekte wie z.B. das Vorhandensein von Nebel abzuspeichern. Aber auch bewegliche Objekte, wie Fahrzeuge, können mit ihren entsprechenden Attributen gespeichert und schnell wieder zur Verfügung zu stellen werden. Diese verarbeiteten Informationen werden an das „Situation Refinement“ als Teilkomponente des Verfahrens weitergereicht. Innerhalb dieser Komponente werden die Bahnkurven vorausberechnet und anschließend wird die sich abzeichnenden Situation im „Threat Assessment“ interpretiert. Falls notwendig, wird eine entsprechende Nachricht generiert und an das Fahrzeug des zu warnenden Fahrers versendet. Im Fahrzeug wird die Gültigkeit der Nachricht geprüft und die Information zur Anzeige gebracht.

Die Anwendung IRIS kann zur Unterstützung für den Fahrer in folgenden Situationen eingesetzt werden:

· Rotlichtmissachtung: Rechtzeitiges Erkennen eines Rotlichtverstoßes und Warnung der betroffenen Fahrzeuge an einer Kreuzung

· Rechtsabbiegen: Erkennen einer kritischen Situation mit einem Fahrradfahrer oder Fußgänger beim Rechtsabbiegen

· Linksabbiegen: Erkennen einer kritischen Situation beim Linksabbiegen, bei welchem sich zwei bedingt verträgliche Verkehrsströme kreuzen

3. Schätzung der Fahrmanöver eines Fahrzeuges

Die Schätzung der Manöver der Fahrzeuge an der Kreuzung hat die Aufgabe, jedem Fahrzeug ein oder mehrere mögliche Fahrmanöver zuzuordnen und mit einer entsprechenden Wahrscheinlichkeit zu versehen. Hierzu werden die Positionen der Fahrzeuge den sogenannten “Reference Tracks“ zu geordnet. Ein Reference Track (RT) ist die geometrische Beschreibung einer Bahnkurve, welche ein Fahrzeug beim Queren oder Abbiegen an einer Kreuzung beschreibt. Der Reference Track bildet somit eine statische Bezugslinie für die Ermittlung eines Fahrmanövers. Für jedes Fahrmanöver ist ein RT notwendig, der sich bestenfalls über die gesamte Größe des Kommunikationsbereiches ausdehnt. Dieser kann je nach örtlicher Situation (Bebauung, etc.) bis zu 500 m betragen. Die Vorstellung, dass es sich um eine einzelne Linie handelt, die die Fahrzeuge z. B. beim Abbiegen beschreiben, ist idealisiert. In der Realität liegt vielmehr eine Schar an Kurven vor. Nachfolgendes Bild 2 stellt links die Reference Tracks (grün) und die Fußgängerfurten (türkisblau) als auch die statischen Abgrenzungen der Kreuzung (dunkelrot), basierend auf den in der LDM gespeicherten Informationen, dar. Rechts sind nur die Reference Tracks gezeichnet.

Bild 2: Abbildung der Reference Tracks an einer Kreuzung

Die Schätzung der Wahrscheinlichkeit, dass ein Fahrzeug ein bestimmtes Manöver ausführt, besteht aus zwei aufeinanderfolgenden Teilen. Zunächst wird die sogenannte geometrische Wahrscheinlichkeit bestimmt. Diese Wahrscheinlichkeit berücksichtigt lediglich den geometrischen Bezug der Position eines Fahrzeuges zum Reference Track und mit der Positionsbestimmung einhergehenden Abweichungen. Zur Abschätzung der Wahrscheinlichkeit für ein Fahrzeug i, welches einem Reference Track k zugeordnet wurde, wird die Dichtefunktion der Position über die Fahrbahn und somit über den Fahrsteifen, welcher den Reference Track beinhaltet, gelegt und zur Ermittlung der zugehörigen Wahrscheinlichkeit abschnittsweise integriert. Bild 3 beschreibt grafisch das Konzept zur Erlangung der geometrischen Wahrscheinlichkeit.

Bild 3: Graphische Darstellung der Ermittlung der Wahrscheinlichkeit

Zur Integration wird die Fehlerfunktion nach Gauß als Hilfsfunktion (1) genutzt. Die Gleichungen (2) bis (4) beschreiben die einzelnen Berechnungsschritte, um zu erhalten; mit σ_i als Standardabweichung der Fahrzeugposition z_i und d_ii als senkrechten Abstand vom Reference Track k. Die Breite des Fahrstreifens w wird vereinfacht mit 3 m angenommen.

Formel (1) siehe PDF.

Formel (2) siehe PDF.

Formel (3) siehe PDF.

Formel (4) siehe PDF.

Bis jetzt werden bei der Berechnung der Wahrscheinlichkeit nur der orthogonale Abstand und die Standardabweichung der Fahrzeugposition genutzt. Nach erfolgter geometrischer Zuordnung wird nun die Wahrscheinlichkeit durch die Berücksichtigung zusätzlicher Informationen korrigiert.

Folgende Werte werden zusätzlich mit einbezogen:

· der Winkel w_i zwischen Richtungsvektor des Fahrzeuges und der Richtung des Reference Tracks

· die Standardabweichung der Richtung n_i des Fahrzeuges

· und der Status des Blinkers b_i des Fahrzeuges.

Ein großer Winkel w_i zwischen Richtungsvektor und Richtung des RT wirkt sich mindernd auf den Betrag der Wahrscheinlichkeit aus, da das Fahrzeug sich auch auf einem anderen Fahrstreifen befinden könnte, gerade dabei ist diesen zu wechseln oder sich, anstatt auf dem geradeausführendem Reference Track, auf dem rechtsbiegendem RT befindet. Daher wird der Faktor eingeführt. Dessen Einfluss wird durch den Faktor 1⁄n2im Exponenten abgemindert, da auch der Richtungsvektor gewissen Standardabweichungen unterliegt. D.h. je größer die Standardabweichung der Fahrzeugrichtung ist, desto geringer wird der Einfluss der Fahrzeugrichtung.

Abschließend wird noch der Status des Blinkers mit in der Abschätzung der Wahrscheinlichkeit berücksichtigt. Jedem Blinkerstatus b_i wird ein bestimmter Einflussfaktor fb entsprechend den Gleichungen (5) und (6) zugeordnet.

Formel (5) siehe PDF.

Formel (6) siehe PDF.

Einflussfaktoren der Blinker stellen nur eine grobe Abschätzung dar und sind nicht durch ein zugehöriges Experiment bestätigt. Im Fall der Nutzung des Blinkers wird angenommen, dass es sehr wahrscheinlich ist, dass das Fahrzeug abbiegt (daher der größere Wert). Falls der Blinker nicht benutzt wird, besteht aber immer noch eine Wahrscheinlichkeit, dass der Fahrer ohne zu blinken abbiegt. Daher ist der Wert von f (b_iaus) kleiner als der von fb (b_i links v rechts) aber nicht 0. Das heißt, ist der Blinker rechts gesetzt und ist das Fahrzeug einem Reference Track zugeordnet, der diesem Manöver zugrunde liegt, dann wird der Faktor f(b_i rechts) in die Ermittlung der Wahrscheinlichkeit mit einbezogen. Ähnliches gilt für den links gesetzten Blinker. Wird kein Blinker genutzt und das Fahrzeug ist einem geradeaus laufenden RT zugewiesen, dann wird der Faktor f(b_iau ) verwendet.

Die endgültige Wahrscheinlichkeit wird durch die Kombination der unterschiedlichen Faktoren gemäß Gleichung (7) bis (9) ermittelt und im letzten Schritt noch entsprechend Gleichung (10) normalisiert. Ein Fahrzeug kann theoretisch für mehrere Manöver auf unterschiedlichen RT eine Wahrscheinlichkeit zugewiesen bekommen, die in Summe aber 1 ergeben müssen. D.h., jede ermittelte Wahrscheinlichkeit für ein Fahrzeug i auf einem Reference Track k wird durch die Summe aller ermittelten Wahrscheinlichkeiten für diese Fahrzeug i für alle Reference Tracks k einer Zufahrt h einer Kreuzung dividiert.

Formel (7) siehe PDF.

Formel (8) siehe PDF.

Formel (9) siehe PDF.

Formel (10) siehe PDF.

4. Vorausberechnung der Trajektorien

Nach Abschätzung der Wahrscheinlichkeiten für die einzelnen Fahrmanöver ist die Bewegung der Fahrzeuge entlang der Reference Tracks zu bestimmen. Die Vorausberechnung der Trajektorien erfolgt in Sekundenintervallen und der Prognosehorizont ist mit 10 Sekunden festgelegt. Der Vorausberechnung werden die folgenden Annahmen zugrunde gelegt:

• Die Prognose versucht, so weit wie möglich mit den Verkehrsregeln konform zu sein.

• Die Fahrzeuge bewegen sich entsprechend den physikalischen Grenzen, z. B. Abbremsvorgang vor dem Abbiegen zum Erreichen einer niedrigeren Geschwindigkeit.

• Das Modell betrachtet keine Kreuzkorrelationen von Fahrzeugen auf unterschiedlichen Reference Tracks, d .h. die Bewegungen von zwei Fahrzeugen auf zwei unterschiedlichen Reference Tracks sind unabhängig voneinander.

• Die Bewegung von zwei hintereinanderfahrenden Fahrzeugen auf dem gleichen Reference Track wird aber berücksichtigt.

Zur Modellierung diese Randbedingungen werden sogenannte “Resistance Points“ (RP) , Widerstandpunkte, eingeführt. Dabei wird zwischen fixierten (FRP) und beweglichen (MRP) Resistance Points unterschieden. Die fixierten RPs ergeben sich einzig aus der detaillierten geometrischen Beschreiung des Kontenpunktes. Die beweglichen RPs sind notwendig, um ein vorausfahrendes Fahrzeug mit zu berücksichtigen. Dieses Vorgehen gleicht einem stark vereinfachten Fahrzeugfolgemodell. Jeder RP liegt auf einem Reference Track (RT) und wird einer der folgenden Kategorien zugeordnet. Tabelle 1 gibt einen Überblick über die diversen Fallunterscheidungen.

Tabelle 1: Übersicht der vier unterschiedlichen Resistance Point Typen

Die RPs haben neben ihrer Position auf dem Reference Track noch weitere Attribute. Die sogenannte „required speed“ ??eq gibt die Geschwindigkeit vor, welche das Fahrzeug beim Erreichen des RPs haben soll. Eine weitere Information, die dem RP zugeordnet ist, ist die driver awareness distance???. Diese Distanz gibt an, ab welcher Entfernung der RP mit dessen required speed für das herannahende Fahrzeug gültig ist. Sie besitzt einen Defaultwert von 50 m.

In Fall (1) in obiger Tabelle wird dem RP in Abhängigkeit des Vorhandenseins eines Fahrzeuges auf dem kreuzenden RT und der Entfernung des abbiegenden Fahrzeuges eine entsprechende required speed zugewiesen. Im Fall (2) ist die Geschwindigkeit an der Haltlinie bei ROT 0 km/h und bei GRÜN und ungehinderter Fahrt die zulässige Höchstgeschwindigkeit. Fall (3) bildet die Situation beim Rechtsabbiegen ab. D.h. falls Fußgänger in der Furt erkannt werden, ist auch hier eine required speed von 0 km/h anzusetzen. Im Fall (4) handelt es sich um den beweglichen RP, d.h. beim Erreichen der awar eness distance nimmt das folgende Fahrzeug die Geschwindigkeit des vorausfahrenden an. I st der RP nicht vorhanden, wird dem Fahrzeug die zulässige Höchstgeschwindigkeit zugewiesen.

Nachdem alle RPs mit den entsprechenden zugehörigen required speeds ermittelt wurden, kann mit der eigentlichen Prognose der Trajektorien für jedes Fahrzeug ? entlang des Reference Track ?begonnen werden. Um den Rechenaufwand nicht zu groß werden zu lassen, werden nur Fahrzeugbewegungen für RT vorausberechnet, die eine Wahrscheinlichkeit von 0,15 nicht unterschreiten. Befindet sich das Fahrzeug ? auf dem Reference Track ? innerhalb der awareness distance eines Resistance Points ?, so wird die notwendige Beschleunigung oder Verzögerung ???? +1???,? zum Erreichen der required speeddieses RPs für den Zeitpunkt ? entsprechend der Gleichung (11) berechnet.

Formel (11) siehe PDF.

Auf einem RT können mehrere RPs liegen, die für ein Fahrzeug Gültigkeit besitzen. Daher ist zu entscheiden, welche der ermittelten notwendigen Beschleunigungen für das Fahrzeug maßgebend ist. Gleichung (12) beschreibt die Entscheidungslogik. D.h. wenn die ermittelte Beschleunigung negativ ist, dann ist aus der Menge der ermittelten Beschleunigung für alle RPs eines Fahrzeuges auf einem Reference Track die geringste auszuwählen, unter der Berücksichtigung, dass die maximale Bremsbeschleunigung ???? des Fahrzeuges nicht überschritten wird. Liegen positive Beschleunigungen vor, so gilt ähnliches Vorgehen und es ist darauf zu achten, dass die maximale Beschleunigung des Fahrzeuges ???? nicht überschritten wird.

Ist die entsprechende Beschleunigung ermittelt, so kann die Entfernung??,?,?+1 berechnet werden, die das Fahrzeug im nächsten Zeitschritt ?+ 1 zurücklegen muss und die entsprechende Geschwindigkeit??,?,?+1. Siehe hierzu Gleichungen ( 13) und (14) mit Δ? als Zeitschritt zwischen zwei aufeinanderfolgenden Prognosezeitschritten.

Formel (13) siehe PDF.

Formel (14) siehe  PDF.

Das nachfolgende Struktogramm (Bild 4) stellt den gesamten Prozess der Vorausberechnung im Überblick dar. Für jeden Zeitschritt, jeden Reference Track und jedes Fahrzeug auf einem RT wird geprüft, ob ein fixierter RP innerhalb der driver awareness distance in Fahrrichtung voraus ist. Weiterhin ist zu prüfen, ob ein beweglicher RP, also ein anderes Fahrzeug, sich voraus befindet. Entsprechend den Rahmenbedingungen des RTs bzw. der RPs wird die benötigte Beschleunigung berechnet. Basierend auf den ermittelten Beschleunigungen werden die zurückzulegende Distanz und die Geschwindigkeit bestimmt.

Bild 4: Struktogramm der Prognose der Bahnkurven

Nach der Abschätzung der Fahrmanöver und der Vorausberechnung der Trajektorien wird die sich entwickelnde Situation bewertet. Hierzu wird überprüft, ob die Randbedingungen, die die Resistance Points vorgeben, entsprechend den fahrdynamischen Eigenschaften des Fahrzeugs eingehalten werden können oder nicht. Ist dies nicht der Fall wird eine Warnung an das Fahrzeug von der straßenseitigen Infrastruktur aus versendet.

5. Versuche unter Laborbedingungen

Bevor die Anwendung IRIS am realen Knotenpunkt getestet werden konnte, wurden Versuche unter Laborbedingungen durchgeführ t. Ziel der Versuche war zum einen die Integration einzelner Komponenten und das Zusammenspiel mit der Kommunikationseinheit zu erproben, zum anderen das Testen der Algorithmik selbst. Zu diesem Zweck wurde ein spezieller Datengenerator entwickelt, der basierend auf VISSIM Fahrzeug- und LSA-Protokollen in der Lage ist, Nachrichten im gleichen Format zu erzeugen, wie diese später von realen Fahrzeugen versendet werden sollen. Hierzu wurde der reale Knotenpunkt in VISSIM so modelliert, dass eine möglichst genaue Übereinstimmung der virtuellen Kreuzung mit den geografischen Informationen des Knotenpunktes aus der LDM erzielt wurde (z.B. die Haltlinie in VISSIM und in der LDM sind deckungsgleich). Die Bilder 5 und 6 zeigen eine Fotografie des Knotenpunktes Hamburger Straße/Gerichtsstraße in der Stadt Dortmund und den Lageplan der Kreuzung. Es handelte sich hierbei um einen festzeitgesteuerten Knotenpunkt mit einer zweistreifigen Hauptfahrbahn und einer einstreifigen kreuzenden Nebenstraße.

Bild 5: Kreuzung Hamburger Straße/Gerichtsstraße

Bild 6: Lageplan des Kreuzung

Neben dem Datengenerator wurde noch eine grafische Oberfläche implementiert, die den Knotenpunkt und die berechneten Trajektorien visualisiert. Dadurch war ein Erkennen von groben Berech nungsfehlern oder auch Konfigurationsfehlern möglich. Bild 7 und 8 zeigen links die in VISSIM modellierte Kreuzung und rechts die Visualisierung der Trajektorien. Zur Auswertung der Ergebnisse verfügt die Anwendung IRIS über die Möglichkeit, Resultate der Berechnungen an bestimmten Stellen des Prozesses zu protokollieren.

Bild 7: Knotenpunktmodell in VIS

Bild 8: Visualisierung mit Trajektorien und Warnungsanzeige

Für die Analyse der Funktionalität des Verfahrens zur Abschätzung des Manövers wird die Haltlinie als Bezugspunkt gewählt. Es wird davon ausgegangen, dass diese der finale Entscheidungspunkt des Fahrers in Bezug auf sein Manöver ist. Das Manöver sollte korrekt vorausgesehen werden, bevor das Fahrzeug in den eigentlichen Kreuzungsbereich einfährt. Hierzu ist es notwendig zu wissen, zu welchem Zeitpunkt bzw. Position vor dem Bezugspunkt das Fahrzeug einem bestimmten Reference Track zugeordnet wurde. Da der Blinker bei der Abschätzung des Manövers einen menschlichen Einflussfaktor darstellt, wird das Verfahren mit unterschiedlichen Gewichtungen des Blinkers getestet:

Formel siehe PDF.    

Zunächst wird das Verhalten des Verfahrens beim H eranfahren eines Fahrzeuges aus der Gerichtsstraße untersucht. Das Bild 9 zeigt die möglichen Fahrbeziehungen die dem Fahrer zur Auswahl stehen. Entweder er kreuzt, dann wird er dem RT 6111 zugeordnet, oder er biegt rechts ein, dann wird er dem RT 6113 (rechter Fahrstreifen) und dem RT 6112 (linker Fahrstreifen) zugewiesen. Wenn der Fahrer links einbiegt, erfolgt eine Zuordnung zum RT 6109 (linker Fahrstreifen) und dem RT 6110 (rechter Fahrstreifen). Ein Wenden wird in dem Verfahren nicht als mögliches Manöver berücksichtigt.

Bild 9: Mögliche Fahrbeziehungen aus der Gerichtsstraße kommend

Bild 10 zeigt die Wahrscheinlichkeiten für die einzelnen Möglichkeiten zur Zuordnung ein es kreuzenden Fahrzeugs zu den Reference Tracks. Es ist zu erkennen, dass in der Zufahrt zur Haltlinie (im Bild grün dargestellt) das Fahrzeug jedem Reference Track mit der gleichen Wahrscheinlichkeit von 0.2 zugeordnet wird. Der Grund hierfür liegt in der Tatsache, dass alle RTs in der Zufahrt übereinander auf dem gleichen Fahrstreifen liegen und erst kurz vor Erreichen der Haltlinie führen die geometrische Wahrscheinlichkeitsermittlung und die Einbeziehung des Richtungsvektors zu unterschiedlichen Gewichtungen. Dem geradeaus führenden RT 6111 (graue Linie) wird dann relativ rasch eine hohe Wahrscheinlichkeit zugewiesen. Sobald die Haltlinie gekreuzt ist, erreicht diese auch einen Wert von 1.0. Wird dem Blinker ein hoher Einfluss zugeschrieben (Fall 3) so ergibt sich schon vor der Haltlinie eine Wahrscheinlichkeit von 0.33 für die Geradeausfahrt.

Bild 10: Manöverwahrscheinlichkeiten bei kreuzendem Fahrzeug ohne Blinkergewicht

Zur weiteren Untersuchung wird im Folgenden das Rechtseinbiegen auf den linken der beiden Fahrstreifen der Hauptstraße betrachtet. Bild 11 stellt das Ergebnis der Berechnungen ohne Einbeziehung des Blinkers dar. Es ist deutlich die Gleichverteilung der Wahrscheinlichkeiten auf die Reference Tracks vor Erreichen der Haltlinie zu erkennen. Sobald das Fahrzeug die Haltlinie gekreuzt hat, werden die Wahrscheinlichkeiten der geradeaus und links wegführenden RTs reduziert und den rechtseinbiegenden RTs höher Wahrscheinlichkeiten zugewiesen. Wie die Grafik in Bild 11 veranschaulicht, kann keine Zuordnung zu 100 % auf einen der beiden rechtseinbiegenden RTs erfolgen. Wohl aber wird dem RT 6113 (blaue Linie) eine höhere Wahrscheinlichkeiten zugeteilt als dem RT 6112 (gelbe Linie). Dies entspricht auch der Situation, wie sie in VISSIM nachgestellt wurde. Die Schwankungen in der Wahrscheinlichkeit können durch die Standardabweichung der Positionierung, die hier mit 0.7 m angenommen wurde, erklärt werden.

Bild 11: Manöverwahrscheinlichkeiten bei rechtseinbiegendem Fahrzeug ohne Blinkergewichtung

Bild 12 und Bild 13 zeigen die ermittelten Wahrscheinlichkeiten b ei einer geringen bzw. hohen Blinkergewichtung. Die errechneten Wahrscheinlichkeiten für RT 6109, RT 6110 und RT 6111 im Zulauf zur Haltlinie werden wesentlich niedriger angesetzt. Bei einer hohen Blinkergewichtung verstärkt sich dieser Effekt noch (Bild 13). Auch in diesem Fall wird nach dem Queren der Haltlinie dem RT 6113 die größte Wahrscheinlichkeit zugeteilt. Die Schwankungen erklären sich wiederum durch die Varianzen in der Positionsberechnung des Fahrzeuges.

Bild 12: Manöverwahrscheinlichkeiten bei rechtseinbiegendem Fahrzeug mit geringer Blinkergewichtung

Bild 13: Manöverwahrscheinlichkeiten bei rechtseinbiegendem Fahrzeug mit hoher Blinkergewichtung

Die Auswertung zeigt, dass die Einbeziehung des Blinkers bei einer einstreifigen Zufahrt auf einen LSA-gesteuerten Knotenpunkt ein wichtiges Merkmal für die Abschätzung der Manöverwahrscheinlichkeit ist. Des Weiteren konnte die Funktionalität des Algorithmus in Bezug auf eine fahrstreifenfeine Zuordnung des Fahrzeugs bei einer Standardabweichung von 0.7 m bei der Positionsermittlung des Fahrzeuges nachgewiesen werden. Weitere Untersuchungen haben gezeigt, dass es durchaus sinnvoll wäre, zusätzliche Attribute in die Berechnung der Wahrscheinlichkeit aufzunehmen. Zu nennen sei hier stellvertretend die Reduzierung der Geschwindigkeit beim Einbiegen auf die Hauptfahrbahn.

6. Feldversuch

Neben den Versuchen in der virtuellen Umgebung, wurde das Verfahren auch am realenKnotenpunkt in Dortmund getestet. D ie Kreuzung wurde mit der entsprechenden Infrastruktur ausgestattet, die das Bild 14 darstellt. Ein Laserscanner sorgte für die Detektion von Fußgängern und Fahrradfahrern. Im Schaltschrank des Steuergerätes der LSA waren zudem ein Laptop untergebracht zur Steuerung, Konfiguration und Aktivierung der Anwendung und ein GPS-Receiver, um Fahrzeugsystem und straßenseitiges System zeitlich zu synchronisieren. Des Weiteren nimmt ein Rechner die Daten des Laserscanner entgegen und eine Schnittstelle zum Steuergerät greift die aktuellen und zukünftigen Schaltzustände ab. An der Peitsche eines Signalgebermastes war der Hauptrechner angebracht. Dieser beinhaltete die Kommunikationseinheit, die LDM und die Anwendung zur Prognose und Situationserkennung IRIS. Zudem trug die Peitsche auch noch die Antennen zur Datenübertagung.

Bild 14: Technische Ausstattung der Infrastruktur an der Kreuzung

Für die Versuche standen insgesamt drei unterschiedliche Pkw zur Verfügung [4], die jeweils von professionellen Fahrern gelenkt wurden. Alle Test-Pkw waren mit einem GPS-Receiver und einem zusätzlichen Rechner ausgestattet zur Verbesserung der Positionierung. Details hierzu sind in [5] zu finden. Des Weiteren verfügten die Fahrzeuge über eine Kommunikationseinheit und eine prototypisches Display zur Visualisierung der Warnungen. Die visuellen Effekte wurden zusätzlich von akustischen Signalen begleitet. Haptische Elemente der Mensch-Maschine Interaktion wurden nicht genutzt.

Getestet wurden die Szenarien (1) Missachtung der LSA bei ROT, (2) Rechtsabbiegen mit Konflikt Fußgänger oder Radfahrer und (3) bedingtverträgliches Linksabbiegen. Die Fahrer der Versuchs-Pkw mussten entlang vorgeschriebener Routen fahren und ein „Drehbuch“ mit entsprechenden Anweisungen absolvieren. In jedem Pkw saß neben dem Fahrer auch noch ein Beifahrer, der die Aufgabe hatte, die korrekte Anzeige der Warnung zu dokumentieren. Da aus technischen Gründen leider kein automatisches Mitprotokollieren der Warnungsanzeige im Fahrzeug möglich war, musste der Beifahrer die Anzeige der Warnung per Funk an den Versuchsleitstand, welcher neben dem Steuergerät eingerichtet wurde, melden. An der Strecke war eine weitere Person positioniert, um die Entfernung des Fahrzeuges vom potentiellen Konfliktpunkt abzuschätzen. Dieses Abschätzen wurde durch das Anbringen von Wegmarken am Straßenrand ermöglicht. Da die Versuche im öffentlichen Straßenraum stattfanden und jeder Personen- und Sachschaden zu vermeiden war, wurden die Fahrer angewiesen, auch bei Nichterhalten einer Warnung entsprechend zu reagieren. Des Weiteren wurde die Haltlinie durch eine virtuelle Haltlinie ersetzt, die einige Meter vor der realen Haltlinie lag [6] . Insgesamt wurden 124 Versuche mit den Sub-Systemen im Fahrzeug und auf der Straßenseite durchgeführt. In 114 Fällen hat die Anwendung IRIS korrekt gearbeitet und die Situation analysiert. In 10 Fällen traten Probleme mit der Verbindung zum Steuergerät auf oder die Anwendung musste neu gestartet werden. Da es sich um ein prototypisches System handelte und viele Komponenten aufeinander abgestimmt werden mussten, traten aber an anderen Stellen weitere Probleme auf so z.B. bei der Darstellung der Warnung im Fahrzeug, so dass nur 68 Versuche erfolgreich durchgeführt werden konnten.

Bild 15: Reduzierte kinetische Energie in den Feldversuch

Wie schon erwähnt, waren die Fahrer angewiesen, keine Risiken einzugehen, daher wurde auf Basis des Zeitpunkts, an dem die Warnung erhalten wurde und der Position des Fahrzeuges ein theoretischer Wert ermittelt. Dieser Wert entspricht der kinetischen Energie, welche durch ein entsprechendes Abbremsverhalten abgebaut werden konnte. Die abgebaute Energie wurde in vier Kategorien eingeteilt. Abbau der kinetischen Energie zu 100 % entspricht einer Vermeidung der Kollision. Von einer hohen Verminderung der Aufprallenergie wird gesprochen, wenn mindestens 75 % der kinetischen Energie im Vorfeld abgebaut werden konnte. Bei mindestens 50 % wird von einer leichten Verminderung ausgegangen. Von einer sehr schlechten bis keiner Verminderung wird bei allen Fälle gesprochen, in denen weniger als 50 % der kinetischen Energie abgebaut wurden. Bei der Auswertung wurde zwischen sanftem Bremsen (2 m/s²), normalem Bremsen (4 m/s²) und scharfem Bremsen (8 m/s²). unterschieden. Wie das Bild 15 zeigt , führte das sanfte Bremsen nur in 2 % aller Fälle zu einer Vermeidung der Kollision. In 8 % aller Fälle konnte mit einem normalen Bremsverhalten die Kollision vermieden werden und in 76 % aller Fälle konnte mit einem scharfen Bremsmanöver ein Unfall ganz verhindert werden (der ohne das IRIS System unweigerlich stattgefunden hätte).

7. Zusammenfassung und Diskussion

In diesem Beitrag wurde das Verfahren IRIS zur Abschätzung und Vorausberechnung von Trajektorien und Identifikation verkehrskritischer Situationen an einer städtischen Kreuzung vorgestellt. Das Verfahren hat als algorithmischer Kern des Applikation-Prototyps IRIS seine Tauglichkeit sowohl in Simulationsumgebungen als auch an einer realen Kreuzung unterBeweis gestellt. Obwohl in der ersten Version des Verfahrens noch nicht alle prinzipiell verfügbaren Informationen ausgewertet und berücksichtigt wurden, zeigten die Ergebnisse, dass das System einen signifikanten Beitrag dazu leisten kann, Unfälle im Kreuzungsbereich abzumildern oder ganz zu vermeiden. Dies ist von besonderer Bedeutung für Fußgänger und Radfahrer, die ungeschützt oft schwere Verletzungen bei Unfällen davontragen.Zukünftige Forschungen und Untersuchungen werden sich darauf konzentrieren, (1) weitere Information auszuwerten, um eindeutigere Manöverwahrscheinlichkeiten zu erhalten, (2) verbesserte und präzisere Detektionsmöglichkeiten zu nutzen und (3) Stabilität und Verfügbarkeit des Systems in die Nähe von 100 % zu bringen.

8. Danksagung

Diese Forschungsarbeit, wurde finanziert von der Europäischen Union im Rahmen des Projektes SAFESPOT. Ein spezieller Dank geht an dieser Stelle auch an das Team, das bei der Durchführung der Feldversuche mitgewirkt hat.

9. Quellennachweis

[1] STATISTISCHES BUNDESAMT. https://www.destatis.de [23 July 2012].

[2] PAPP, Z.; BROWN, C.; BARTELS, C. (2008). 'World modeling for cooperative intelligent vehicles' in den Veröffentlichungen des IEEE Intelligent Vehicle Symposium (IV 2008); Eindhoven, pp. 1050–1055.

[3] SCHENDZIELORZ, T. (2010). Vortrag Demonstration „Sichere Kreuzung“, Dortmund 25. Februar 2010.

[4] PU. H.; SCHENDZIELORZ, T.; LOTZ, A.; MATHIAS, P; BELHOULA, K. (2010). “Cooperative C2X Applications in Intersection Area on Example of the SAFESPOT Project” in AmE 2010 – Automotive meets Electronics – GMM-Fachtagung, VDE Verlag.

[5] SCHUBERT, R.; SCHLINGELHOF, M.; CRAMER, H.; WANIELIK, G. (2007). Accurate Positioning for Vehicular Safety Applications – the SAFESPOT Approach. In: IEEE (Hg.): 65th IEEE Vehicular Technology Conference (VTC 2007). Dublin, Ireland, April 22-25, 2007: Institute of Electrical and Electronics Engineers, S. 1550–2252.

[6] SCHENDZIELORZ, T; ET AL (2010). D5.6.2_Evaluation on Urban Roads IP Deliverable, Brussels.