dc.description.abstract
Die Entwicklung von Fahrerassistenzsystemen (Advanced Driver Assistance Systems, ADAS) und autonomen Fahrfunktionen (Autonomous Driving, AD) für Personenkraftwagen (Pkws), insbesondere wenn menschliche Faktoren involviert sind, ist mit dem Problem nicht standardisierter und suboptimaler Test- und Optimierungsiterationen konfrontiert, die intransparent sind und sehr spät in der Prototypenphase des Entwicklungsprozesses stattfinden. Einerseits gibt es für die Charakterisierung von Querführungssystemen, die im Mittelpunkt dieser Dissertation steht, keine systematische Bewertungsmethode, die den Fahrereindruck des Systems eindeutig in ein greifbares multidimensionales Bewertungsschema übersetzt. Andererseits kann die Feinabstimmung von ADAS durch physische Prototypen mit professionellen Testfahrern oder Entwicklungsingenieuren noch nicht ersetzt werden, was zu einem hohen Ressourcenverbrauch und langen Entwicklungszy-klen führt. Um diese Herausforderungen zu bewältigen, wird in dieser Arbeit systematisch die Übertragbarkeit von Fahrversuchen in eine virtuelle Testumgebung mittels Driver-in-the-Loop (DiL)-Simulationen untersucht. Ziel ist es, ADAS effizient zu charakterisieren und zu optimieren, wobei der Schwerpunkt auf der Verbesserung des Fahrerlebnisses liegt. Um eine Grundlage zu schaffen, wurde eine umfassende Literaturrecherche zum Stand der Technik von Charakterisierungsmethoden der Fahrdynamik mit und ohne ADAS durchgeführt. Die relevanten Eigenschaften eines Querführungssystems werden zusammengefasst und die Charakterisierungsmethoden mit denen anderer, weiter fortgeschrittener Forschungsbereiche, wie z.B. Lenkgefühl, verglichen. Die Charakterisierungsmethoden können in vier Kategorien eingeteilt werden: objektive Bewertung, subjektive Bewertung, Objektivierung und andere Methoden, die auf Big Data oder maschinellem Lernen basieren. Es zeigt sich, dass die Charakterisierungsziele, -verfahren und -methoden für Querführungssysteme heterogen und wenig transparent sind. Die Ergebnisse aus der Literaturrecherche bildeten die Grundlage für die Identifizierung von Forschungslücken und für die Formulierung von Verbesserungsvorschlägen für die einzelnen Methoden. Um die Eignung eines kompakten, statischen Fahrsimulators für die Charakterisierung von Querführungssystemen zu untersuchen, wurde eine explorative Pilotstudie durchgeführt. Die Ergebnisse bestätigen, dass der statische Simulator grundsätzlich für die Bewertung eines Lane Departure Avoidance (LDA)-Systems geeignet ist. Es zeigt sich, dass die visuellen und haptischen Informationen, die über das Lenkrad übermittelt werden, entscheidend für die subjektive Bewertung von LDA sind. Es konnte festgestellt werden, dass im statischen Fahrsimulator die Qualität der Wahrnehmung und Bewertung von Lenkradbewegung, Lenkradmoment sowie der Änderungsrate der lateralen Position und Orientierung die der absoluten Position und Orientierung übertrifft. Darüber hinaus unterstreichen die Ergebnisse die Vorteile von professionellen Fahrern bei dieser Art von Charakterisierung aufgrund ihrer fortgeschrittenen Kenntnisse über das zu testende System sowie ihres besseren Verständnisses und ihrer konsistenten Verwendung der Bewertungsskala. Die Testszenarien „Lane Change“ und „Extended Curve Follow“ werden als am besten geeignet für die Charakterisierung von LDA in einem statischen Simulator identifiziert. Subjektive Bewertungskriterien, die auf sensorischer Information beruhen, anstatt auf der Präferenz der Testfahrer, erweisen sich als effektiver. Basierend auf den Ergebnissen der Pilotstudie wurde die Charakterisierungsmethode optimiert und in einer Back-to-Back-Studie geprüft, in der professionelle Fahrer ein LDA- und ein Lane Keeping Assist (LKA)-System in einem realen Fahrzeug und anschließend in einem hochdynamischen Fahrsimulator subjektiv bewerteten. Die absolute subjektive Validität des Fahrsimulators kann für die Merkmale Fahrerinteraktion, Sicherheitsgefühl, Funktionsperformance und die meisten ihrer Unteraspekte festgestellt werden. Für die Eingriffsintensität von LDA und die allgemeine Reproduzierbarkeit von LKA kann zumindest von einer relativen subjektiven Validität ausgegangen werden. Die Regressionsanalyse zeigt, welche Unteraspekte die Wahrnehmung von Interaktion, Sicherheit und Funktionsperformance am stärksten beeinflussen, und bestätigt damit die Effektivität der vorgeschlagenen Charakterisierungsmethode mit kunden- und expertenbasierten Kriterien. Die Ergebnisse zeigen, dass Fahrsimulatoren, insbesondere dynamische Fahrsimulatoren, für die Charakterisierung von Querführungssystemen und potenziell auch für andere ADAS- und AD-Funktionen geeignet sind. Das entwickelte effiziente DiL-Testverfahren ermöglicht die Integration der Systemcharakterisierung in die frühen Phasen des menschzentrierten ADAS-Entwicklungsprozesses.
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