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Autonomes Fahren | Sensorik 03 2021 Elektronik automotive Eine Zukunft mit vollständig autonomen Systemen ist inzwischen kein Wunschtraum mehr Aktuell haben die Fragen die sich im Zusammenhang mit dem autonomen Fahren stellen vorwiegend mit den zugrundeliegenden Technologien und mit den noch notwendigen Fortschritten zu tun Lidar Light Detection And Ranging ist zu einer der meistdiskutierten Techniken geworden die den Umstieg auf autonome Anwendungen unterstützten aber auch hier sind noch viele Fragen offen LidarSysteme mit Reichweiten von mehr als 100 m und einer Winkelauflösung von 0 1° dominieren weiter die Schlagzeilen aber längst nicht alle autonomen Anwendungen verlangen nach diesem Leistungsniveau Anwendungen wie das automatische Einparken und Stra ßenkehrmaschinen sind zwei Beispiele dafür Für solche Einsatzzwecke kommen mehrere Tiefensensortechnologien infrage wie zum Beispiel Radar stereoskopische Bildgebung Ultraschall und eben Lidar Alle diese Sensoren aber weisen ein spezifisches Profil aus Leistungsfähigkeit Platzbedarf und Kosten auf Ultraschallsensoren sind am kostengünstigsten sind aber mit Einschränkungen in Sachen Reichweite Auflösung und Zuverlässigkeit behaftet Radar ist bezüglich Reichweite und Zuverlässigkeit deutlich besser besitzt aber ebenfalls eine eingeschränkte Winkelauflösung Die Stereobildgebung kann einen großen Rechenaufwand verursachen und ist hinsichtlich der Genauigkeit eingeschränkt wenn keine ordnungsgemäße Kalibrierung erfolgt Ein sorgfältiges Lidar-Systemdesign dagegen kann durch präzise Tiefenerfassung hohe Winkelauflösung und geringe Verarbeitungskomplexität selbst über größere Distanzen Abhilfe schaffen Zwar gelten Lidar-Systeme häufig als sperrig und teuer aber dies muss nicht immer der Fall sein Die ObjektgröSSe Beim Design eines Lidar-Systems legt man zunächst fest was die kleinsten Objekte sind die das System detektieren soll wie es um die Reflektivität dieser Objekte steht und in welcher Entfernung die Objekte detektiert werden müssen All dies bestimmt die erforderliche Winkelauflösung des Systems Darauf basierend lässt sich der minimal erreichbare Signal-Rauschabstand Signalto-Noise Ratio SNR berechnen der als Detektierungskriterium dient wahr oder falsch positiv bzw negativ Wenn man die Wahrnehmungsumgebung kennt und außerdem weiß welche Informationen notwendig sind um die entsprechenden Designabwägungen zu treffen lässt sich eine im Hinblick auf Kosten und Leistungsfähigkeit optimierte Lösung entwickeln Als Beispiel dient der Vergleich eines autonomen Autos das mit 100 km h auf der Landstraße fährt mit einem autonomen Roboter der sich mit 6 km h in einer Fußgängerzone oder eine Lagerhalle bewegt Im Fall des mit 100 km h fahrenden Autos muss nicht nur das Auto selbst berücksichtigt werden sondern möglicherweise auch entgegenkommende gleich schnell fahrende Fahrzeuge Für das Wahrnehmungssystem bedeutet dies eine Relativgeschwindigkeit von 200 km h Für einen LidarSensor der Objekte in einer Entfernung von maximal 200 m wahrnehmen kann würden die entgegenkommenden Fahrzeuge die Entfernung voneinander in nur einer Sekunde um 25 % verringern Die Geschwindigkeit des Bild 1 Lidar-System mit 32 vertikalen Kanälen das seine Umgebung horizontal mit einer Winkelauflösung von 1° erfasst Bild Analog Devices Automotive Gateway für Telematik Anwendungen NG800 Automotive Gateway Robust Communication NetModule_EKauto_12_20 pdf S 1 Format 90 00 x 62 00 mm 19 Nov 2020 16 11 30