Parameterbasierte Identifikation von Realdaten-Streckenabschnitten im OpenDRIVE-Format

Abstract

Der Themenkomplex des automatisierten und vernetzten Fahrens wird immer aktueller und stellt die Gesellschaft vor Herausforderungen in zahlreichen Bereichen. Einer davon ist die Sicherstellung der Zuverlässigkeit von Fahrfunktionen. Die aktuell angewandte streckenkilometerbasierte Methode ist zu zeit- und ressourcenaufwändig, um im großen Maßstab für das Prüfen jeder neu entwickelten Fahrfunktion und die einhergehenden Software-Updates verwendet zu werden. Ein Lösungsansatz besteht in szenariobasierten Simulationen. In aktuellen Projekten wird der Schwerpunkt auf die zu simulierende Verkehrsdynamik, nicht aber auf die Berücksichtigung der Umgebungsvariablen gelegt. Damit diese Simulationen nicht nur auf künstlich generierten und mathematisch-perfekt modellierten Streckenrepräsentation durchgeführt werden, sondern auch Modelle szenarienkonformer, real existierender Strecken als Simulationsgrundlage genutzt werden können, untersucht diese Arbeit, unter welchen Umständen sich Realdaten-Streckenabschnitte parameterbasiert und automatisch identifizieren lassen. Für diesen Zweck ist ein Algorithmus entwickelt und implementiert worden, der in OpenDRIVE-Daten deutscher Autobahnen nach Streckenabschnitten sucht, die den Vorgaben von Szenarien aus dem Kontext des Automotive-Forschungsprojekts PEGASUS entsprechen. Eine solche Streckenidentifikation stellt sich als durchführbar heraus, aber der zu betreibende Aufwand ist stark realdatenformat- und parameterabhängig. In einem Zwischenschritt des Identifikationsvorgangs fallen Daten an, anhand derer einfach festzustellen ist, an welcher Stelle des realen Streckenverlaufs sich bestimmte Eigenschaften der Strecke ändern. Diese Zwischenergebnisse können als Grundlage für eine umfassende Parametrisierungen von Vermessungsdaten dienen.