Vorausschauende Crasherkennung und Crashparameterprädiktion mittels Unvermeidbarkeitsmodell für die Aktivierung irreversibler Schutzsysteme in Fahrzeugen vor dem Kollisionszeitpunkt

Abstract

Seit den 1970er Jahren geben regelmäßig erarbeitete Verkehrssicherheitsprogramme Impulse für die Verbesserung der Verkehrssicherheit, indem sie Ziele und Strategien für sicherheitsrelevante Maßnahmen auf politischer Ebene vorgeben. Besonders die Zukunftstechnologien Automatisierung und Digitalisierung zeigen die Notwendigkeit der Forschung im Bereich der Integralen Fahrzeugsicherheit. Diese Forschung verfolgt das Ziel, die Möglichkeiten des zunehmend automatisierten Fahrens zu nutzen, um den Schutz von Personen im Falle eines Unfalls durch verbesserte, adaptive Sicherheitssysteme zu optimieren. Die Herausforderung liegt hier in situations- und insassenadaptiven Rückhaltestrategien, die besonders für neue Innenraumkonzepte notwendig werden, die eine freiere Sitzkonfiguration und Haltung der Insassen ermöglichen. Die vorliegende Arbeit zeigt Lösungen auf, wie zukünftige PreCrash-Sicherheitssysteme gestaltet werden müssen, um unter Einbindung der Umfeldsensorik eine Aktivierung irreversibler Rückhaltemittel im Falle einer unvermeidbaren Kollision vorausschauend vor der Kollision zu ermöglichen. Die besondere Herausforderung liegt dabei in der sicheren Gestaltung der Aktivierungsentscheidung, die auf einer Bestimmung der Unvermeidbarkeit einer Kollision und der Prädiktion der zu erwartenden Crashparameter basiert. Dabei greift sie die Forschungsfragen auf, wie ein derartiges Sicherheitssystem für Fahrzeug-Fahrzeug-Kollisionen aufgebaut sein muss und mit welchen Methoden eine Kollisionsvorhersage erreicht werden kann. Hierfür werden zunächst eine generische Systemarchitektur und die Anforderungen an ein solches System abgeleitet. Eine wesentliche Rolle spielt dabei die unbedingte Vermeidung falsch-positiver Auslösungen der Rückhaltesysteme, wie zum Beispiel eines Airbags. Ein holistisches Modell zur Crashparameter- und Unvermeidbarkeitsprädiktion wird hergeleitet, das eine analytische Bewertung von potenziellen Kollisionszenarien ermöglicht. Dazu wird ein Bewegungsmodell zur Prädiktion der Fahrzeugbewegung mit zwei segmentierten konzentrischen Ellipsen zur Repräsentation der Fahrzeugkontur hergeleitet. Durch algebraische Lösung der Bewegungs- und Kollisionsgleichungen können die notwendigen Kollisionsparameter bestimmt werden. Gleichzeitig ermöglicht das Modell eine Sensitivitätsanalyse für die Eingangsgrößen, um so die Faktoren mit dem größten Einfluss auf die Kollisionsprädiktion zu identifizieren. Damit ist es möglich, ein besseres Verständnis für die Fahrsituation zu erlangen als auch die Anforderungen beispielsweise an die Sensorik und deren Toleranzen zu bestimmen. Die Beschreibung und Analyse beliebiger Fahrzeug-Fahrzeug-Szenarien mit der Bestimmung von Unvermeidbarkeiten und Kollisionsparametern erfordert ein speziell angepasstes Verfahren mit Bewegungsprädiktion und Kollisionserkennung. Für eine allgemeingültige und hochauflösende Kollisionserkennung wird ein numerisches Verfahren mit einem speziell an die PreCrash-Anforderungen angepassten Fahrdynamikmodell hergeleitet. Repräsentanten möglicher Trajektorien werden in einer Worst-Case-Bewegungsabschätzung für die beiden beteiligten Fahrzeuge entwickelt und beschreiben die potenziellen Bewegungspfade. Die Analyse sämtlicher Trajektorienkombinationen ermöglicht eine Aussage über die Kollisionswahrscheinlichkeit, die Unvermeidbarkeit einer Kollision sowie die zu erwartenden Crashkonstellationen. Aus diesem Verfahren wird eine Methode abgeleitet, die eine Aussage über den frühestmöglichen Entscheidungszeitpunkt zur Airbagauslösung ermöglicht. Hierzu werden die Varianzen der prädizierten Zeiten bis zur Kollision für die einzelnen Trajektorienkombinationen mit den frühest- und spätestmöglichen Airbagaktivierungen für die jeweiligen Crashkonstellationen analysiert. Aus diesem Ansatz lassen sich auch Anforderungen an die Sensorik und das Gesamtsystem ableiten. Eine Methode zur Analyse von beliebigen Szenarien mit und ohne Kollision ermöglicht sowohl die Untersuchung von konkreten Verkehrssituationen als auch die Erforschung des Einflusses von Sensortoleranzen bzw. die Ableitung von Anforderungen an die Sensorik mit Blick auf konkrete Anwendungsfälle. Damit wird ein Praxisbezug für die Entwicklung von PreCrash-Systemen hergestellt ebenso wie das Potential zur Verbesserung des Verständnisses über kritische Verkehrssituationen aufgezeigt. Die Eignung der gesamten Systemkette inklusive der in Echtzeit arbeitenden Unvermeidbarkeits- und Crashparameterprädiktionsalgorithmen konnte durch die prototypische Implementierung im Realfahrzeug und den ersten Integralen Crashversuch mit vollständig aktiver Sensor- und Airbagentscheidungsalgorithmik erfolgreich gezeigt werden.

Since the 1970s, regularly developed traffic safety programs have provided impetus for improving road safety by setting initiatives, goals, and strategies for safety-relevant measures at the political level. Particularly, future technologies automation and digitalization highlight the necessity of research in integral vehicle safety. This research aims to leverage the possibilities of increasing automated driving to optimize the protection of individuals in the event of an accident through improved, adaptive safety systems. Situation- and occupant-adaptive restraint strategies become especially necessary for new interior concepts that allow for new seat configurations and occupant postures. This work presents solutions for how future pre-crash safety systems must be designed to proactively activate irreversible restraint devices before an inevitable collision by incorporating environmental sensors. The particular challenge is ensuring the safety of the activation decision, which is based on determining the inevitability of a collision and predicting the expected crash parameters. It addresses research questions regarding how such a safety system must be structured for vehicle-to-vehicle collisions and the methods by which collision prediction can be achieved. A generic system architecture and the associated requirements for such a system are derived. A crucial role is played by the absolute avoidance of false-positive activations of restraint systems, such as an airbag. A holistic model for crash parameter and inevitability prediction is developed, enabling an analytical assessment of possible collision scenarios. This involves deriving a motion model for predicting vehicle movement using two segmented concentric ellipses to represent the vehicle contour. By symbolically solving the motion and collision equations, the necessary collision parameters can be determined. Simultaneously, the model allows for the sensitivity analysis of the input variables to identify the factors with the greatest influence on collision prediction. This approach enables a better understanding of the driving situation and helps determine requirements for sensors and sensor tolerances. Describing and analyzing arbitrary vehicle-to-vehicle scenarios with the determination of inevitability and collision parameters requires a specially adapted method with motion prediction and collision detection. For universally valid and high-resolution collision detection, a numerical method using a vehicle dynamics model specifically tailored to pre-crash requirements is derived. A multitude of possible trajectories are used as worst-case motion estimations for the two involved vehicles, describing potential movement paths. Analyzing all trajectory combinations allows for assessments of collision probability, inevitability, and the expected crash constellations. From this procedure, a method is derived that enables the earliest possible decision for airbag deployment. This involves analyzing the variances of predicted times to collision for individual trajectory combinations alongside the earliest and latest possible airbag activations for the respective crash constellations. This approach also allows for the derivation of requirements for the sensors and the overall system. A method for analyzing arbitrary scenarios with and without collisions enables both the investigation of specific traffic situations and the exploration of the influence of sensor tolerances, leading to the derivation of sensor requirements for concrete application cases. This establishes practical relevance for the development of pre-crash systems and demonstrates the potential to improve understanding of critical traffic situations. The suitability of the entire system chain - including the real-time determination of inevitability and crash parameter prediction algorithms - was successfully demonstrated through prototype implementation in a real test vehicle and the first integral crash test with fully active sensor and airbag decision algorithms.