Im Fokus der Erprobung stand laut Daimler insbesondere die Erkennung von Schulbussen, Fahrbahnmarkierungen und Geschwindigkeitsschildern. Darüber hinaus wurde das sogenannte Digital Light System erprobt. - Bild: Daimler
Schulbusse sind in den USA ganz besondere Verkehrsteilnehmer. Sobald sie anhalten und die Warnlichter einschalten, muss der Verkehr in unmittelbarer Umgebung stillstehen. Kein Fahrzeug darf vorbeifahren, auch nicht in der Gegenrichtung. - Bild: Daimler
Automatisierte und autonome Fahrzeuge müssen die Schulbusse von allen anderen Fahrzeugen unterscheiden können und erkennen, wenn sie anhalten, um Kinder ein- und aussteigen zu lassen. - Bild: Daimler
Ebenso anspruchsvoll für Kamera- und Radarsysteme ist die Erkennung der separaten Carpool-Fahrspuren, die nur Fahrgemeinschaften ab mindestens zwei Personen nutzen dürfen. - Bild: Daimler
Die sogenannten HOV Lanes (High-Occupancy Vehicle Lane) befinden sich auf mehrspurigen Interstates und Freeways in städtischen Bereichen. Für die Sensorik und die Algorithmen von automatisierten und autonomen Fahrzeugen ist es schwierig, sie als spezielle Fahrspuren zu erkennen und von normalen Spuren oder Ausfahrten zu unterscheiden. - Bild: Daimler
Hinzu kommt, dass sie nicht auf einer bestimmten Fahrspur zu finden sind, sondern links, rechts oder in der Mitte sein können. Auch ihre Markierung ist nicht einheitlich. HOV Lanes können sowohl durch zwei gelbe, durchgezogene Linien als auch durch Metallplanken von den anderen Spuren getrennt sein oder sie sind mit aufgemalten Rauten markiert. - Bild: Daimler
Zukünftige, autonome Fahrzeuge müssen darüber hinaus die Anzahl ihrer Passagiere kennen und wissen, ob sie die Carpool-Spur nutzen dürfen. Denn in Ballungsgebieten gibt es auch HOV Lanes, die nur für Fahrgemeinschaften ab drei (z. B. Los Angeles) oder sogar ab vier Personen (z. B. New York) erlaubt sind. - Bild: Daimler
Eine weitere Herausforderung für Sensorik und Algorithmen von automatisierten Autos stellen die sogenannten Botts‘ Dots dar. Diese Punkte aus Kunststoff oder Keramik werden in vielen US‑Staaten auf Highways anstelle der üblichen Linien zur Fahrspurmarkierung eingesetzt. Automatisierte Systeme müssen sie zweifelsfrei erkennen, um verlässlich zu funktionieren. - Bild: Daimler
Auch die US-Geschwindigkeitsbegrenzungsschilder sind einzigartig. Sie haben eine völlig andere Form und Größe als in Europa, Australien, Asien und Kanada. Selbst innerhalb der USA kann das Design dieser Schilder variieren. - Bild: Daimler
Zusätzlich zu den landesspezifischen Besonderheiten testete Mercedes-Benz in Kalifornien und Nevada einen Scheinwerfer-Prototypen der innovativen Digital Light Technologie. Das blendfreie Dauerfernlicht in HD-Qualität verfügt über Chips mit mehr als einer Million Mikrospiegeln und damit Pixel pro Scheinwerfer. - Bild: Daimler
Wenn der Schulbus hält, müssen auch alle anderen Fahrzeuge in der Umgebung anhalten. Die Verkehrszeichen zur Geschwindigkeitsbegrenzung sind nirgendwo sonst auf der Welt zu finden. Darüber hinaus existieren eigene Fahrspuren für Fahrgemeinschaften, Fahrbahnmarkierungen aus erhöhten Kunststoffpunkten statt farbigen Linien sowie Gesetze, die rechts überholen erlauben. Der Straßenverkehr in den USA stellt viele spezifische Anforderungen an die Sensorsysteme und Algorithmen von automatisierten und autonomen Fahrzeugen.
Auf der letzten Etappe des Mercedes-Benz Intelligent World Drive in Kalifornien und Nevada sammelte das Erprobungsfahrzeug, das auf der Serien-Limousine der S‑Klasse basiert, wertvolle, USA-spezifische Informationen für die Weiterentwicklung von Fahrassistenzsystemen. Ziel des Intelligent World Drive auf fünf Kontinenten war es, einen weltweiten Einblick in die realen Verkehrsverhältnisse zu gewinnen, um zukünftige, höher automatisierte Fahrsysteme an länderspezifische Verkehrs- und Nutzergewohnheiten anzupassen.
Zahlreiche Tests in den USA
Die Testfahrten im Rahmen des Intelligent World Drive in den USA bauen laut Daimler auf den umfassenden Erfahrungen aus vorangegangenen automatisierten Erprobungsfahrten in den USA und anderen Teilen der Welt auf. Das TechCenter in Long Beach von Mercedes-Benz Research & Development North America (MBRDNA) fährt seit Jahren mit eigenen Erprobungsträgern tausende Testkilometer allein zur Feldabsicherung von Fahrerassistenzsystemen auf US‑Straßen, wie das Unternehmen mitteilte.
In großen Metropolen wie Los Angeles, Miami, Atlanta, Washington DC, New York, Seattle und im kanadischen Vancouver bewerteten die Tester die Leistungsfähigkeit der Fahrerassistenzsysteme und führten für ihre Weiterentwicklung zahlreiche Messungen insbesondere in Realverkehrssituationen durchgeführt.
MBRDNA mit Hauptsitz im kalifornischen Sunnyvale ist seit 1995 Bestandteil des globalen Forschungs- und Entwicklungs-Netzwerks der Daimler AG. Hier sind die Schlüsselbereiche Autonomous Driving, Advanced Interaction Design, Digital User Experience, Machine Learning, Connected Car sowie Customer Research angesiedelt.
Hinzu kommen fünf Kompetenz-Labs: die TechCenter für Antriebstechnologien, Elektromobilität und Testing in Long Beach (Kalifornien) und Redford (Michigan), das Advanced Vehicle Design Studio in Carlsbad (Kalifornien), die Bereiche Erprobung und regulatorische Angelegenheiten in Ann Arbor (Michigan) sowie Cloud Computing in Seattle (Washington).
Mit insgesamt rund 500 Entwicklern, Technikern, Ingenieuren und Designern arbeitet Mercedes-Benz Research & Development North America an der nächsten Generation intelligenter Fahrzeuge.
Intelligent World Drive – fünf Kontinente in fünf Monaten
Der Intelligent World Drive startete im September 2017 auf der Internationalen Automobil-Ausstellung (IAA) in Frankfurt. In fünf Monaten stellte sich das Erprobungsfahrzeug auf Basis der S‑Klasse Serien-Limousine automatisiert einer Vielzahl komplexer Verkehrssituationen auf fünf Kontinenten und lotete dabei die Grenzen der aktuellen Fahrassistenzsysteme aus.
Ziel war es, globale Einblicke in reale Verkehrsbedingungen zu gewinnen und wertvolle länderspezifische Informationen für die Weiterentwicklung der Technologien zu sammeln.
Die erste Testfahrt fand im September in Deutschland statt. Der Fokus lag auf der Beurteilung des Fahrverhaltens auf Autobahnen und in Stausituationen. Auf der zweiten Etappe im Oktober bewältigte die automatisierte S‑Klasse den extrem dichten Verkehrsfluss in der chinesischen Millionenmetropole Shanghai und sammelte Informationen über Merkmale wie spurabhängige Geschwindigkeitsbegrenzungen und Spurmarkierungen mit mehreren Bedeutungen.
Im November stellte sich die S‑Klasse automatisiert den Besonderheiten des Straßenverkehrs in Australien. Die Testfahrten von Sydney nach Melbourne und im dortigen Stadtverkehr konzentrierten sich auf die Validierung des aktuellen, digitalen Kartenmaterials von Here und der Erkennung von landesspezifischen Verkehrsschildern wie den elektronischen Geschwindigkeitsanzeigen mit variablen Tempolimits und dem weltweit einzigartigen „Hook Turn“-Schild zum Rechtsabbiegen über Straßenbahngleise in Melbourne.
Der Fokus der vierten Etappe im Dezember in Südafrika lag auf der Fußgängererkennung in vielen ungewohnten Situationen im dichten Stadtverkehr und auf Landstraßen sowie auf der Validierung des digitalen Kartenmaterials von Here.
CASE – auf dem Weg zum autonomen Fahren
Autonomes Fahren ist eines der vier strategischen Zukunftsfelder, die unter dem Akronym CASE integraler Bestandteil der Unternehmensstrategie der Daimler AG sind. CASE – diese Buchstaben stehen für Vernetzung (Connected), autonomes Fahren (Autonomous), flexible Nutzung (Shared & Services) und elektrische Antriebe (Electric).
Ziel ist es laut Daimler, durch Verzahnung aller vier CASE-Themen eine intuitive Mobilität für die Kunden zu gestalten.
So testet Daimler das automatisierte Fahren in Südafrika
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