14. – 16. Mai 2024 | Frankfurt/Hanau

Auto[nom]Mobil

15. – 16. Mai 2024

Hier sehen Sie einen Rückblick auf das Programm der Auto[nom]Mobil 2023. Sobald das Programm der Konferenz 2024 steht, finden Sie es an dieser Stelle.

Mittwoch, 24.05.2023

Intro
Prof. Klaus Kompaß - KKo4Safety, ehem. BMW Group; Direktor & Professor Andre Seeck - BASt - Bundesanstalt für Straßenwesen

Keynote: 'Please press Ctrl, Alt and Park to reboot your car' – Introduction to the Software defined Car (SdC)
Dr.-Ing. Michael Fausten - Robert Bosch GmbH

Automated Urban Mobility

Vorsitz: Udo Steininger - TÜV SÜD Rail GmbH
Wünsche und Anforderungen des Einzelhandels der Zukunft an autonome Fahrzeuge
Frank Schmitz - REWE Digital GmbH

  • Autonomes Fahren ist ein Game-Changer für alle stationären Einzelhändler
  • SAE Level 5 ist für Händler nicht erforderlich
  • In 2024 wird sich zeigen ob erste Produkte geeignet für einen Roll-Out sind
Autonome OnDemand-Mobilität - Fata Morgana oder die Revolution im ÖPNV?!
Thorsten Möginger - Rhein-Main-Verkehrsverbund Servicegesellschaft mbH

  • OnDemand-Verkehre heute als Basis notwenig
  • Rechtsgrundlage zum autonomen Fahren mit Leben füllen
  • L4-Technologie im Praxiseinsatz testen
  • Use Cases im ÖPNV und deren Grenzen 
Vays Teledrive-Ansatz für autonomes Fahren
Ole Hans - Vay

Vay entwickelt eine Teledriving-Technologie, mit der Fahrzeuge in städtischen Gebieten aus der Ferne gesteuert werden können. Damit will Vay einen nachhaltigen, erschwinglichen Tür-zu-Tür-Mobilitätsdienst mit ferngesteuerten ("teledriven") Autos anbieten. Die autonomen Funktionen werden im Laufe der Zeit schrittweise eingeführt, sobald dies sicher und zulässig ist. Vay war das erste Unternehmen, das auf öffentlichen Straßen in Europa gefahren ist, ohne dass jemand im Auto saß, d. h. es wurde kein Sicherheitsfahrer mehr benötigt. Am Beispiel der Teleoperationen von Vay in Hamburg erfahren Sie, wie das Fahren ohne Personen im Fahrzeug in einer komplexen städtischen Umgebung heute möglich ist.

Artificial Intelligence and Automated Driving

Vorsitz: Dr.-Ing. Michael Fausten - Robert Bosch GmbH
Applikationen und Herausforderung von KI Methoden beim Autonomen Fahren
Prof. Dr. Torsten Schön - Technische Hochschule Ingolstadt

Bahnbrechende KI Systeme wie ChatGPT, BARD oder DALL-E(2) beherrschen derzeit die Medien und zeigen in beeindruckender Weise die Fähigkeiten aktueller KI Technologien. Gleichzeitig übertrafen sich OEMs und Hightech Unternehmen in den letzten Jahren mit Ankündigungen zu autonomen Fahrzeugen. Bislang findet man allerdings nur wenige, sehr zurückhaltende Produkte auf dem Markt, überwiegend mit nur Level-3 Autonomie in teils sehr beschränkten Operational Design Domains (OODs). In diesem Vortrag gehen wir auf die Gründe dieser Zurückhaltung und auf die Herausforderungen von aktuellen KI Methoden beim autonomen Fahren ein.
Sichere KI für das autonome Fahren: Prozesse und Methoden
Jonas Schneider - e:fs TechHub GmbH

Die rasante Entwicklung der Künstlichen Intelligenz hat innerhalb weniger Jahre zu großen Fortschritten in der Entwicklung autonomer und automatisierter Fahrfunktionen geführt. Um diese Funktionen für Serienfahrzeuge freigeben zu können, stehen die entwickelnden Unternehmen vor der Herausforderung, sowohl eine prozesskonforme Entwicklung als auch die Sicherheit der KI-Funktionen nachweisen zu müssen. Über konkrete Lösungen dieser Herausforderungen bildet sich durch Gesetzgebung, Normung und industrieübergreifende Konsortien ein Konsens aus. Dieser Vortrag zeigt Beispiele für solche Lösungen aus dem Konsortialprojekt KI-Absicherung auf und stellt Möglichkeiten vor, wie Entwicklung von KI in Unternehmen normen- und prozesskonform erfolgen kann.
Hybride KI-Methoden: Ansätze zur Verwendung von KI in sicherheitskritischen Anwendungen
Prof. Dr.-Ing. Michael Botsch - Technische Hochschule Ingolstadt

Angelernte KI-Algorithmen realisieren deterministische Abbildungen, die vollständig transparent sind. Warum allerdings eine bestimmte Komponente in der Gesamtarchitektur dort ist, wo sie ist, und welche Rolle sie im Gesamtalgorithmus spielt, ist im Allgemeinen nicht transparent. Dafür wird häufig die Metapher „Black Box“ genutzt. Die Validierung von Systemen, die KI-Komponenten enthalten, ist damit nicht mit etablierten Verfahren durchzuführen. Übliche Methoden der Statistik zum Testen von KI-Algorithmen bieten in der Regel eine zu geringe Grundlage für die Freigabe von sicherheitskritischen Systemen. Gerade beim automatisierten Fahren spielt dieser Aspekt eine zentrale Rolle. Hybride Methoden, die KI-Algorithmen und Domänenwissen kombinieren, bieten Möglichkeiten KI-Verfahren auch in sicherheitskritischen Anwendungen zu verwenden. Der Vortrag geht auf diese Thematik ein und stellt einige Ansätze für solche hybride KI-Methoden vor.
Entwicklung von Modellen für tiefe neuronale Netze zur Verhaltensprognose und Fahrzeuginteraktion
Dr. Gonca Gürsun - Robert Bosch GmbH

Die Vorhersage des Verhaltens von Verkehrsteilnehmern ist eine anspruchsvolle Aufgabe im Zusammenhang mit dem autonomen Fahren. Die Erstellung zuverlässiger Vorhersagen, auf die sich die Systemfunktionen verlassen können, erfordert eine genaue Modellierung der Interaktionen zwischen den Verkehrsteilnehmern und ihrer Straßenumgebung. In unserer Arbeit entwickeln wir auf tiefen neuronalen Netzen basierende Interaktionsmodelle, die die komplexe Dynamik in solchen Multi-Agenten-Situationen erfassen. Unser Ziel ist es, sicheres und komfortables natürliches Fahren durch zuverlässige, dateneffiziente und robuste KI-basierte Modelle zu ermöglichen. In diesem Vortrag teilen wir unsere Erfahrungen bei der Entwicklung solcher KI-Modelle und stellen unsere ersten Ergebnisse vor.

Rechtsvorschriften und ihre beispielhafte Umsetzung

Vorsitz: Prof. Klaus Kompaß - KKo4Safety, ehem. BMW Group
Rechtsrahmen für den Regelbetrieb von Level-4-Fahrzeugen in Deutschland
Arne Zielonka - Bundesministerium für Digitales und Verkehr

Validierungsanforderungen für die Automatisierung von Nutzfahrzeugen in verschiedenen Umgebungen
Dr. Arno Hinsberger - ZF Friedrichshafen AG

Der Vortrag skizziert die technischen Herausforderungen für die Automatisierung der wichtigsten Nutzfahrzeuganwendungen. Insbesondere die Auseinandersetzung mit den geltenden Vorschriften und der Sicherheit erweist sich als eine der wichtigsten Voraussetzungen für den realen Betrieb von automatisierten Fahrzeugen in unterschiedlichen Umgebungen. Entsprechende Anforderungen haben nicht nur Einfluss auf die System-/Softwarearchitektur (Design for Test), sondern bestimmen auch den Aufwand für Validierung und Verifikation. Da die Argumentation der Sicherheit für ein Produkt grundlegend ist, sind entsprechende Konzepte von strategischer Bedeutung, um eine wirtschaftliche Lösung zu entwerfen. Vor diesem Hintergrund werden die wichtigsten Betriebsumgebungen von Nutzfahrzeugen analysiert. Natürlich ist die Einführung von automatisierten Nutzfahrzeugen für den Betrieb in kontrollierten Umgebungen ein wichtiger erster Schritt, aber auch hier müssen potenziell unerwartete Herausforderungen berücksichtigt werden. Vor dem Hintergrund der sich noch entwickelnden Regulierungs- und Homologationsverfahren entwirft der Vortrag schließlich eine Idee, wie die Anwendung verschiedener AD-Bausteine für immer komplexere Betriebsumgebungen iterativ erweitert werden kann.
Podiumsdiskussion
Prof. Klaus Kompaß - KKo4Safety, ehem. BMW Group

  • Arne Zielonka
  • Dr. Arno Hinsberger
  • Torsten Möginger
  • Prof. Dr. Dietrich Manstetten
  • Prof. Dr. Michael Botsch
Zusammenfassung des ersten Konferenztages
Prof. Klaus Kompaß - KKo4Safety, ehem. BMW Group


Donnerstag, 25.05.2023

Simulation

Vorsitz: Reinhard Böswirth - Veoneer Germany GmbH
Stochastic Cognitive Model – ein Fahrerverhaltensmodell für die Sicherheitsbewertung von automatisierten Fahrzeugen
Alexandra Fries - BMW Group

  • Bedeutung der Fahrerverhaltensmodellierung für die simulative Sicherheitsbewertung von automatisierten Fahrzeugen
  • Methodische Ansätze der kognitiven Modellierung mit Fokus auf dem Blickverhalten
  • Ansätze zur Validierung des Fahrerverhaltensmodells in kritischen Szenarien
Validierung eines neurokognitiven Fahrermodells in sicherheitskritischen städtischen Szenarien
Dr. Lukas Brostek - cogniBIT GmbH

Um die Sicherheit und Konformität von automatisierten und autonomen Fahrfunktionen zu bewerten, ist es notwendig, simulationsbasierte Testmethoden einzusetzen. Dieser Ansatz liefert jedoch nur dann valide Testergebnisse, wenn die Gültigkeit aller Simulationskomponenten für den spezifischen Anwendungsfall und die zu prüfende ODD nachgewiesen werden kann. In meinem Vortrag werde ich zeigen, dass unser 'driveBOT'-Fahrermodell in städtischen Szenarien in einer Reihe relevanter Statistiken nicht signifikant von den Daten realer Fahrstudien abweicht, und dass dies einen ersten Beweis für die Gültigkeit der Simulationsergebnisse liefern kann.
Realistische Simulation von kritischen Situationen im Straßenverkehr - Datengetriebene Simulationsoptimierung
Florian Lüttner - Fraunhofer-Institut für Kurzzeitdynamik, Ernst-Mach-Institut

Der Aufwand für die Absicherung neuer automatisierter Fahrfunktionen bis hin zu autonomen Fahrzeugen nimmt stetig zu. Durch realistische Verkehrsflusssimulationen ist es möglich große Teile dieser Absicherung virtuell zu gestalten und den Aufwand zu minimieren. Das Fraunhofer EMI stellt sich seit mehreren Jahren erfolgreich der Herausforderung, beobachtbaren Verkehr valide und möglichst realistisch in Verkehrsflussumgebungen durch datengetriebene Optimierung abzubilden. Dabei werden Interaktionen aller real vorkommenden Verkehrsteilnehmern und daraus resultierende kritische Szenarien berücksichtigt. Im Vortrag wird das Fraunhofer EMI einen kurzen Überblick über seine Ansätze zur datengetriebenen Optimierung von Verkehrsflusssimulationen, der Identifikation kritischer Szenarien in Verkehrsflussdaten, sowie zu Ansätzen der Modellierung von nicht motorisierten VRUs in einer Verkehrsflusssimulationsumgebung geben.
Sichere V2X als Wegbereiter für kooperatives und verteiltes automatisiertes Fahren
Dr. Alexander Geraldy - Robert Bosch GmbH

V2X-Kommunikation entwickelt sich zu einem wichtigen Enabler für komplexe AD-Anwendungsfälle auf der Straße sowie in speziellen Umgebungen, z. B. auf Logistikhöfen oder in Industrieanlagen. Während die Sicherheit im Fahrzeug und in der Infrastruktur ein etabliertes Thema ist, muss sich V2X weiterentwickeln, um sicherheitskritische verteilte Fahrfunktionen über verschiedene Kommunikationspartner hinweg direkt zu unterstützen. Das empfangende Fahrzeug muss in der Lage sein zu entscheiden, ob die empfangenen Daten zuverlässig genug und geeignet sind, ein sicherheitskritisches Manöver auszulösen (Datenqualifikation). Darüber hinaus müssen die V2X-Nachrichten Informationen über die Fähigkeit des Senders enthalten, die Fahraufgabe des Empfängers zu unterstützen (Senderqualifikation). In diesem Vortrag motivieren wir den Einsatz von V2X-Kommunikation für sicherheitskritische AD-Fahraufgaben und stellen die Herausforderungen für V2X vor, um belastbare und verteilte AD-Systeme auf sichere Weise zu unterstützen. Darüber hinaus geben wir einen Ausblick auf das deutsche öffentlich geförderte Projekt "ConnRAD" und einen neues Arbeitspaket des ETSI, das sich mit diesen Sicherheitsherausforderungen beschäftigt.
Durchgängige Nutzung von OpenSCENARIO in verschiedenen Simulationsumgebungen ausgehend von openPASS
Jan Dobberstein - Mercedes-Benz AG; Arun Das - BMW Group IT

  • ASAM OpenSCENARIO 1 als Standard zur Szenarienbeschreibung für ADAS/AD Simulationen
  • Implementierung und Nutzung in der open source Initiative Eclipse openPASS mit „Referenzcharakter“
  • Modulare Architektur als Entwicklungsbasis für generische Softwarebausteine mit hoher Wiederverwendbarkeit
  • Integration und Nutzung der OpenSCENARIO Engine in verschiedenen Simulationsumgebungen

The Human and Automation

Vorsitz: Dr.-Ing. Alexander Huesmann - BMW Group
Driver Monitoring als wesentlicher Baustein für die Systemsicherheit der Automatisierungsstufen 2 und 3
Prof. Dr. Dietrich Manstetten - Robert Bosch GmbH

Es ist allgemein anerkannt, dass eine gut funktionierende Fahrerüberwachung eine Schlüsselkomponente für ein sicheres Level-2- und Level-3-System ist. Wir werden zunächst die Grundlagen schaffen, indem wir uns mit den Normen und Vorschriften in diesem Bereich befassen. Wir demonstrieren die Effektivität der Fahrerüberwachung anhand einiger empirischer Studien, vor allem mit Level-2-Systemen, die Hands-On- und Hands-Free-Fahrsituationen abdecken. Wir geben einen Überblick über den Stand der Technik bei der Fahrerüberwachung, insbesondere über die kamerabasierte Erkennung der visuellen Aufmerksamkeit. Abschließend geben wir einen Ausblick auf die aktuelle Forschung zu kognitiver Ablenkung und Situationsbewusstsein.
Forschung zur Kinetose beim (hoch)automatisierten Fahren
Andreas Hartmann - TU Berlin

Studien zeigen, dass bereits zwei Drittel der Bevölkerung in ihrem Leben Kinetosesymptome (sog. Reisekrankheit) im Auto erfahren haben. Die zunehmende Automatisierung von Fahrzeugen und die damit verbundene Intensivierung von Kinetose auslösenden Sinneskonflikten wird diesen Anteil wei-ter erhöhen. Um dieser Problematik gerecht zu werden, ist Forschung auf diesem Gebiet unerlässlich. Dazu werden insbesondere Probandenstudien durchgeführt, an die jedoch aufgrund der Komplexität dieses Phänomens hohe Anforderungen gestellt werden. Im Rahmen dieses Vortrags werden wich-tige zu beachtende Einflussfaktoren (z.B. Einfluss der individuellen Sensibilität), Kinetose-Versuchsträger sowie erste Erkenntnisse aus den Probandenstudien zum Effekt von verschiedenen fahrdynamischen Größen auf Kinetose im Kraftfahrzeug vorgestellt.

Validation & Verification of Automated Driving

Vorsitz: Prof. Dr.-Ing. Thomas Helmer - Technische Hochschule Ingolstadt
ISO TS 5083 Road vehicles — Safety for automated driving systems — Design, verification and validation: Status und Zeitplan der Abstimmungen
Dr. Florian Raisch - BMW Group

  • Die Technische Spezifikation TS5083 wird den Technischen Report TR 4804 ablösen, welcher auf dem White Papers „Safety First for Automated Driving“ basiert
  • Überblick über den Scope, den aktuellen Status und die Zeitschiene dieser Technischen Spezifikation
Risk Management Core – Ein Beitrag zur expliziten Repräsentation von Risiken des automatisierten Fahrens
Nayel Fabian Salem - Technische Universität Braunschweig

In aktuellen Sicherheitsnormen für Straßenfahrzeuge wird der Begriff „Sicherheit“ als die Abwesenheit eines unangemessenen Risikos definiert. Für automatisierte Fahrsysteme (SAE Level 3+) ist das „unangemessene“ Risikoniveau jedoch noch nicht genau definiert. Da Risiken in den bestehenden Automobilstandards mit implizitem Wissen über Risikominderungsmaßnahmen gehandhabt werden, stellt eine explizite Ausrichtung an Risikoakzeptanzkriterien eine Herausforderung dar. Daher schlagen wir einen Ansatz für eine explizite Repräsentation und das Management von Risiken vor, den wir als „Risk Management Core“ bezeichnen.
V&V Aktivitäten für die nächste ADAS Generation. Von den Requirements und KPIs bis zu einer Freigabeempfehlung
Florian Dumas, Felix Erlewein - Mercedes-Benz AG

  • Test Management Prozess & Absicherungsveranwortliche
  • Requirement based testing: Testplattformunabhängige Testfallerstellung
  • Testplattformübersicht im ADAS Projekt
  • KPI Testing: Zusammenspiel zwischen Abischerungsverantwortlichen, Validation Team und Fleet Testing
  • Herausforderungen und neue Konzepte für die Test- und Entwicklungsplattform Gesamtfahrzeug
  • Framework zur Abhandlung aller fahrzeugbezogenen Vorgänge:
    • "Single source of truth" Datenbank
    • Fahrzeugkonfigurationsmanagement
    • Aufbau, Betrieb und Wartung der Fahrzeuge
Ende der Auto[nom]Mobil 2023 und Verabschiedung
Prof. Klaus Kompaß - KKo4Safety, ehem. BMW Group


 

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