Bewegungsplanung für automatisierte Fahrzeuge in strukturierten Umgebungen unter Nutzung von Fahrermodellen und kontinuierlicher Optimierung

Abstract

Die autarke Bewegung eines Roboters durch seine Umwelt erfordert die Planung von Sollzuständen auf Basis gemessener und aufbereiteter Daten der Umgebung bzw. des Roboters selbst. Die zeitliche Abfolge von Zuständen wird dabei als Trajektorie bezeichnet und die entsprechende Berechnung als Trajektorien- bzw. Bewegungsplanung. Eine nachgelagerte Regelung setzt die Sollzustände schließlich in Stellsignale zur Ansteuerung der Aktorik um.

Dieses allgemeine regelungstechnische Prinzip greift auch beim automatisierten Fahren. Dabei muss eine Reihe von Anforderungen an die Bewegungsplanung gestellt werden: Zum einen muss die Sicherheit der Fahrzeuginsassen stets gewährleistet sein. Entsprechend sind Kollisionen jeglicher Art sowie das Erreichen fahrdynamischer Grenzbereiche durch die Bewegungsplanung zu unterbinden. Außerdem sind Verhaltenskonventionen sowie örtliche Verkehrsregeln zu beachten. Weiterhin soll ein vorausschauendes Fahrverhalten sowie ein möglichst hoher Fahrkomfort für die Fahrzeuginsassen gewährleistet sein.

Ein vielversprechender Ansatz in nicht sicherheitskritischen Verkehrssituationen besteht in der Nutzung von Fahrermodellen, welche aus dem Bereich der Verkehrswissenschaften stammen und im Wesentlichen einer Heuristik der Fahrzeugbewegung entsprechen. Die Verbindung mit kontinuierlichen Optimierungsverfahren erlaubt die Planung flexibler Manöver und ermöglicht eine vorausschauende Fahrweise. In sicherheitskritischen Situationen hat der Fahrkomfort hingegen nachrangige Bedeutung und das Fahrzeug ist unter Einhaltung fahrdynamischer Restriktionen schnellstmöglich in den Stillstand zu überführen. In diesem Fall ist die Nutzung rein optimierungsbasierter Methoden mit entsprechenden Beschränkungen zielführend.