Das Ziel des Projekts ist die Entwicklung, Demonstration und Evaluation von Funktionen zur Automation großer Nutzfahrzeuge (LKWs), spezifisch von automatisierter Quer- und Längsführung für die Autobahn. In einem solchen System (Automationslevel 2 nach Klassifikation der SAE) müssen die Fahrerenden allerdings jederzeit aufmerksam sein und die Funktionstüchtigkeit der Automation überwachen um bei Systemfehlern oder -aussetzern entsprechend eingreifen zu können. Um dieses kontinuierliche Überwachen der Fahrenden zu gewährleisten entwickelt das DLR ein Fahrerüberwachungssystem, das erkennt, falls die Fahrenden die Aufmerksamkeit zu lange von der Fahraufgabe abwenden, und in einem solchen Fall entsprechend warnt.
Hierfür wird auf Basis verschiedener Daten (Blickerfassung, Videoaufzeichung und Eingabedaten) aus Simulator- und Realfahrten ein Fahrermodell zur Abschätzung des Aufmerksamkeitsfokus entwickelt und evaluiert, sowie eine Mensch-Maschine-Schnittstelle zur Kommunikation der entsprechenden Warnung an den Fahrer konzipiert. Die Simulatorfahrten im DLR finden im modularen Mock-Up Large Vehikel statt, das für das Projekt zu einem realistischen LKW-Cockpit umgerüstet wird. Das Fahrermodell wird dann in einen LKW integriert, um dieses im Zusammenspiel mit den Entwicklungen der anderen Beteiligten zu evaluieren und zu demonstrieren. Durch die Zusammensetzung des Konsortiums aus Zulieferer (ZF/WABCO ), KMUs (Interactive Minds und OKIT), angewandten Forschungsbeteiligten (DLR und Unfallforschung der MHH Hannover), sowie von Endnutzern (Spedition Bartkowiak) ist eine hohe Praxisrelevanz und Technologiereife der Projektergebnisse gewährleistet.
Projektname:
HALC - HighwayAssist with Lane Change (SAE Level 2)
Laufzeit:
11/2020 bis 10/2023
Projektvolumen:
3,2 Mio. €
Auftraggeber:
Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi)
Projektbeteiligte:
OKIT GmbH(Unterauftragnehmer)
ZF/WABCO (Projektkoordinator)
DLR
Medizinische Hochschule Hannover (MHH)
Spedition Bartkowiak GmbH
Interactive Minds GmbH