Autonomes Fahren auf der historischen Bertha-Benz-Route

Zusammenfassung Im Jahre 1888 trat Bertha Benz die erste Überlandfahrt in der Geschichte des Automobils an. 125 Jahre später wiederholte die Mercedes Benz S-Klasse S 500 Intelligent Drive diese historische Fahrt von Mannheim nach Pforzheim – selbständig, ohne Fahrereingriff und im realen Verkehr. Die Bertha-Benz-Route ist 103 km lang und zeichnet sich durch eine breite Vielfalt von zu bewältigenden Fahrsituationen aus, die repräsentativ für den heutigen Alltagsverkehr sind. Die Strecke beinhaltet die Innenstädte von Mannheim und Heidelberg sowie die Durchfahrung von 23 Ortschaften und kleineren Städten. Zu den Situationen, die ein autonomes Fahrzeug auf der Bertha-Benz-Route beherrschen muss, gehören z. B. Kreisverkehre, Kreuzungen mit und ohne Ampelanlagen, Zebrastreifen, Überholen von Radfahrern oder enge Ortsdurchfahrten mit entgegenkommendem Verkehr. Eine Besonderheit des vorgestellten Projektes war die ausschließliche Verwendung seriennaher Sensorik. Kameras und Radarsensoren in Verbindung mit einer präzisen digitalen Karte ermöglichten die Erfassung des Fahrzeugumfelds auch in komplexen Situationen. Dieser Artikel liefert eine Systemübersicht des Fahrzeugs. Er beschreibt die kamerabasierte Umgebungswahrnehmung, die verwendeten digitalen Karten und die kartenrelative Selbstlokalisierung sowie die Manöverplanung in komplexen Verkehrsszenarien.

[1]  Stefan K. Gehrig,et al.  A Real-Time Low-Power Stereo Vision Engine Using Semi-Global Matching , 2009, ICVS.

[2]  H. Hirschmüller.  Accurate and Efficient Stereo Processing by Semi-Global Matching and Mutual Information , 2005, CVPR.

[3]  Uwe Franke,et al.  6D-Vision: Fusion of Stereo and Motion for Robust Environment Perception , 2005, DAGM-Symposium.

[4]  F. Lindner,et al.  Robust recognition of traffic signals , 2004, IEEE Intelligent Vehicles Symposium, 2004.

[5]  E. D. Dickmanns,et al.  The development of machine vision for road vehicles in the last decade , 2002, Intelligent Vehicle Symposium, 2002. IEEE.

[6]  Ralf G. Herrtwich,et al.  Making Bertha See , 2013, 2013 IEEE International Conference on Computer Vision Workshops.

[7]  Ernst D. Dickmanns,et al.  An integrated spatio-temporal approach to automatic visual guidance of autonomous vehicles , 1990, IEEE Trans. Syst. Man Cybern..

[8]  Ellen van Nunen,et al.  Cooperative Competition for Future Mobility , 2012, IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems.

[9]  Martin Lauer,et al.  Team AnnieWAY's Entry to the 2011 Grand Cooperative Driving Challenge , 2012, IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems.

[10]  Sanjiv Singh,et al.  The 2005 DARPA Grand Challenge , 2007 .

[11]  Uwe Franke,et al.  Towards a Global Optimal Multi-Layer Stixel Representation of Dense 3D Data , 2011, BMVC.

[12]  Julius Ziegler,et al.  Lanelets: Efficient map representation for autonomous driving , 2014, 2014 IEEE Intelligent Vehicles Symposium Proceedings.

[13]  Markus Schreiber,et al.  LaneLoc: Lane marking based localization using highly accurate maps , 2013, 2013 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV).

[14]  Markus Enzweiler,et al.  Efficient Stixel-based object recognition , 2012, 2012 IEEE Intelligent Vehicles Symposium.

[15]  Uwe Franke,et al.  Efficient representation of traffic scenes by means of dynamic stixels , 2010, 2010 IEEE Intelligent Vehicles Symposium.

[16]  M. Ohba.  CONTROL ARRANGEMENT FOR LONGITUDINAL DYNAMICS OF A MOTOR VEHICLE BACKGROUND AND SUMMARY OF THE INVENTION , 2017 .

[17]  Ernst D. Dickmanns,et al.  Vehicles Capable of Dynamic Vision , 1997, IJCAI.

[18]  Marios Hadjieleftheriou,et al.  R-Trees - A Dynamic Index Structure for Spatial Searching , 2008, ACM SIGSPATIAL International Workshop on Advances in Geographic Information Systems.

[19]  Avshalom Suissa,et al.  The Daimler-Benz steering assistant: a spin-off from autonomous driving , 1994, Proceedings of the Intelligent Vehicles '94 Symposium.

[20]  Sebastian Thrun,et al.  Stanley: The robot that won the DARPA Grand Challenge , 2006, J. Field Robotics.

[21]  Dariu Gavrila,et al.  A Multilevel Mixture-of-Experts Framework for Pedestrian Classification , 2011, IEEE Transactions on Image Processing.

[22]  Henning Lategahn,et al.  City GPS using stereo vision , 2012, 2012 IEEE International Conference on Vehicular Electronics and Safety (ICVES 2012).

[23]  Alberto Broggi,et al.  The VisLab Intercontinental Autonomous Challenge: An Extensive Test for a Platoon of Intelligent Vehicles , 2012 .

[24]  Markus Enzweiler,et al.  Towards multi-cue urban curb recognition , 2013, 2013 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV).

[25]  Julius Ziegler,et al.  Urban localization with camera and inertial measurement unit , 2013, 2013 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV).

[26]  Uwe Franke,et al.  Stixmentation - Probabilistic Stixel based Traffic Scene Labeling , 2012, BMVC.

[27]  Christian Wöhler,et al.  An adaptable time-delay neural-network algorithm for image sequence analysis , 1999, IEEE Trans. Neural Networks.

[28]  Uwe Franke,et al.  The Stixel World - A Compact Medium Level Representation of the 3D-World , 2009, DAGM-Symposium.

[29]  Sanjiv Singh,et al.  The DARPA Urban Challenge: Autonomous Vehicles in City Traffic, George Air Force Base, Victorville, California, USA , 2009, The DARPA Urban Challenge.

[30]  Bill Triggs,et al.  Histograms of oriented gradients for human detection , 2005, 2005 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR'05).