Testmethodik für ADAS-Sicherheit unter Witterungseinflüssen

Das WeatherSafe Project hat einen technischen Rahmen zur Bewertung von Fahrerassistenzsystemen (ADAS) und automatisierten Fahrzeugen unter extremen Wetterbedingungen entwickelt. Ziel ist es, die Systemrobustheit und Verkehrssicherheit durch die Kombination aus Unfallanalyse, Sensorbewertung und Entwicklung von Testmethoden für eingeschränkte Sicht- und Haftbedingungen zu verbessern.

Szenariobasierte Risikomodellierung auf Basis realer Daten
Auf Grundlage realer Unfalldaten wurden sechs repräsentative Szenarien identifiziert, wobei insbesondere Regen, Blendung durch Sonnenlicht und die Fahrbahngriffigkeit im Fokus stehen. Diese Szenarien dienen als standardisierte Referenzfälle zur Validierung von ADAS-Funktionen und zur Risikobewertung im automotive data ecosystem.

Durch die Ausrichtung der Testmethodik an realen Unfallbedingungen wird eine realitätsnähere Bewertung des Systemverhaltens unter beeinträchtigten Sensor- und Fahrbedingungen ermöglicht.

Sensorleistung unter widrigen Wetterbedingungen
Umfangreiche Tests über einen Zeitraum von drei Jahren ermöglichten eine detaillierte Charakterisierung der Auswirkungen von Wetterbedingungen auf Fahrzeugsensoren wie Kameras, LiDAR und Radar. Die Ergebnisse zeigen deutlich den Einfluss von eingeschränkter Sicht, Niederschlag und Lichtverhältnissen auf die Wahrnehmungsleistung.

Diese Erkenntnisse bilden die Grundlage für die Verbesserung von Sensorfusion und Systemkalibrierung, insbesondere unter Bedingungen, in denen einzelne Sensortechnologien an ihre Grenzen stoßen.

Bedeutung der Reifen-Fahrbahn-Reibung
Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der Analyse der Reifen-Fahrbahn-Reibung und deren Einfluss auf Fahrzeugsicherheitssysteme. Eine präzisere Bestimmung des Reibwerts ermöglicht es, kritische Fahrsituationen frühzeitig zu erkennen und Fahrzeugreaktionen gezielt anzupassen.

Dies ist insbesondere für die Leistungsfähigkeit von ADAS in nassen oder rutschigen Bedingungen von entscheidender Bedeutung.

Virtuelle Sensorik und hybride Validierung
Ein zentrales Ergebnis des Projekts ist der Einsatz virtueller Sensormodelle zur Simulation komplexer Umgebungsbedingungen. Diese werden mit Labor- und Straßentests kombiniert, um einen hybriden Validierungsansatz zu schaffen.

Dieser Ansatz ermöglicht die skalierbare Prüfung kritischer Szenarien bei gleichzeitiger Sicherstellung der Übereinstimmung mit realen Betriebsbedingungen.

Beitrag zu Normen und Bewertungsverfahren
Das Projekt hat fünf technische Leitlinien zur Bewertung von Sicherheitssystemen unter widrigen Wetterbedingungen definiert. Diese Empfehlungen unterstützen die Weiterentwicklung von Prüfmethoden und die Integration von Wetterparametern in bestehende Normen und Bewertungsrahmen.

Die Ergebnisse sollen in zukünftige Normungsarbeiten sowie in Bewertungsprogramme wie Euro NCAP einfließen.

Demonstrationen und Zusammenarbeit im Ökosystem
Im Rahmen des Projekts wurden praxisnahe Demonstrationen durchgeführt, darunter automatische Notbremsungen (AEB) unter Nebel- und Sichtbeeinträchtigungen durch Aptiv. Zudem wurden Sprühsysteme von ASTAZERO und MESSRING verglichen, um realitätsnahe Testbedingungen für Nässe zu bewerten.

Ergänzt wurden diese Aktivitäten durch Fachrunden mit Industrie, Forschung und Bewertungsorganisationen, die den Austausch zu zukünftigen Anforderungen der Mobilität förderten.

Ausblick auf regulatorische Integration
Die Projektergebnisse schaffen eine strukturierte Grundlage für die Integration von Wetterbedingungen in Sicherheits- und Validierungsrahmen. Durch die Kombination aus datenbasierter Analyse, Simulation und realen Tests wird eine konsistente und messbare Bewertung von ADAS-Systemen ermöglicht.

Die Ergebnisse bilden zudem die Basis für zukünftige Initiativen und industrielle Anwendungen und tragen zur Weiterentwicklung von Sicherheitsstandards unter realen Einsatzbedingungen bei.

Bearbeitet von Maria Brueva, Redakteurin bei Induportals – mit Unterstützung von KI angepasst.

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