TU BRAUNSCHWEIG

Zusammenfassung

Fortschritte in Informatik und verwandten Gebieten eröffnen große Chancen für künftige autonome Fahrzeuge. Beflügelt durch eindrucksvolle Demonstrationen wurden bereits Geschäftsmodelle entworfen, die auf vollständige Autonomie von Straßenfahrzeugen setzen. Autonome Raumfahrzeuge würden bislang nicht kontrollierbare Missionen ermöglichen.

Anders als in üblichen Demonstrationen, müssen völlig autonome Fahrzeuge auch unter nicht-idealen Bedingungen einen zuverlässigen und sicheren Betrieb garantieren. Dazu gehören extreme Umweltbedingungen, die Sensorik und Aktorik beeinträchtigen und die Beherrschung des Fahrzeugs einschränken. Die Auswirkungen lassen sich verringern, u.a. durch Fusion von Informationen und modellprädiktive Verfahren. Sicherheitsstandards fordern jedoch, dass die Absicherung mögliche Fehler in Hardware, Software und Kommunikation sowie bewusste Angriffe gegen die Funktionssicherheit und all deren Kombinationen einbeziehen muss. Wachsende Softwaredynamik, vielfältige Funktions-Interaktionen und automatische Updates erschweren die Fehlererkennung und -behandlung, zumal völlige Autonomie ein „Abschalten“ der Funktion verbietet. Methoden autonomer Systeme beruhen auf Modellen. Nicht-ideale Bedingungen führen zu großen Unsicherheiten in Modellen sowie zu Abweichungen von Realität und Modell. Typische Unsicherheiten entstehen aus fehlender oder ungenauer Information oder Mangel an Vertrauen, typische Abweichungen erwachsen aus unerkannten Fehlern oder Hindernissen.

Ein Ansatz zur Beherrschung dieser Vielfalt ist die kritische Selbstwahrnehmung von Fahrzeugen und ihrer Umgebung. Durch systematischen Abgleich von Unsicherheiten in allen wesentlichen Informationen und Eigenschaften, die Funktion, Sicherheit und Zuverlässigkeit eines Fahrzeugs beeinflussen, sowie durch die kontinuierliche Überwachung von Modellabweichungen soll ein umfassendes Selbstbild des Fahrzeugs die Basis aller Methoden bilden. Hierzu sind Beiträge aus unterschiedlichen Fachbereichen nötig: Informatik, Elektrotechnik und Informationstechnik, Systemtechnik, Mathematik, Astrophysik und Astronomie, Geophysik und Geodäsie, sowie Psychologie. Die Zusammenführung dieser Beiträge ist eine große Herausforderung.

Eine besondere Stärke des Konsortiums, die sich schon in der DFG-Forschergruppe Controlling Concurrent Change (CCC) zeigte, liegt in der Zusammenführung von Vorarbeiten zur Selbstwahrnehmung und von Vorarbeiten zu autonomen Straßenfahrzeugen und teilautomatisierten Raumfahrtmissionen. So können die Ergebnisse am realen System untersucht werden und legen parallel Grundlagen für neue autonome Systeme.Aus Sicht der Selbstwahrnehmung ergänzen sich die beiden Fahrzeugtypen ideal und werden vom TU-Schwerpunkt „Mobilität“ und den beiden Forschungszentren TUBS.digital und NFF getragen.

Über bestehende Zusammenarbeit mit führenden Wissenschaftlern, mit Industrie und Raumfahrtagenturen ist der Erkenntnistransfer gewährleistet.


  aktualisiert am 12.04.2017
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