Vernetzte Mobilität und autonomes Fahren - Cheatsheet

Definition und Bedeutung der vernetzten Mobilität

Definition:

Vernetzte Mobilität bezieht sich auf die Integration verschiedener Verkehrsmittel und Technologien zur Optimierung des Transportsystems durch Daten- und Informationsaustausch in Echtzeit.

Details:

• Ziel: Erhöhung der Effizienz und Sicherheit im Verkehr
• Nutzung von IoT, Big Data und Künstlicher Intelligenz
• Kooperative intelligente Transportsysteme (C-ITS)
• Beispiele: Car-to-X-Kommunikation, vernetzte Ampelschaltungen
• Grundlage für autonomes Fahren

Ebenen der Autonomie im Straßenverkehr

Definition:

Unterscheidung von Automatisierungsgraden im Straßenverkehr; SK: Levels 0 bis 5.

Details:

• Level 0: Keine Automatisierung (Fahrzeug wird vollständig vom Fahrer kontrolliert).
• Level 1: Fahrerassistenz (z.B. Tempomat, Lenkassistent).
• Level 2: Teilautomatisierung (z.B. adaptive Geschwindigkeitsregelung kombiniert mit Spurhalteassistent).
• Level 3: Bedingte Automatisierung (Fahrzeug kann in bestimmten Situationen alle Aspekte des Fahrens übernehmen, Fahrer muss in Bereitschaft bleiben).
• Level 4: Hochautomatisierung (Fahrzeug fähig, autonom zu fahren, menschliche Intervention nur in Ausnahmefällen notwendig).
• Level 5: Volle Automatisierung (kein menschlicher Fahrer erforderlich, keine Einschränkungen bezüglich der Fahrsituationen).

Übersicht über verschiedene Sensortypen in Fahrzeugen

Definition:

Übersicht und Kurzerklärung der wichtigsten Sensortypen in modernen Fahrzeugen

Details:

• Kameras: Erfassen visuelle Daten, unterstützen Objekterkennung und Spurverfolgung.
• Radar: Nutzt Funkwellen zur Objekterkennung und Abstandsmessung, funktioniert gut bei schlechten Wetterbedingungen.
• Lidar: Sendet Laserimpulse zur Distanzmessung, erstellt hochauflösende 3D-Karten der Umgebung.
• Ultraschall: Verwendet Schallwellen zur Nahbereichserkennung, nützlich beim Parkassistent.
• GPS: Bietet präzise Positionsdaten, unterstützt Navigation und Fahrassistenzsysteme.
• IMU (Inertial Measurement Unit): Misst Beschleunigung und Drehgeschwindigkeit, verbessert die Positionierungsgenauigkeit.
• Hochfrequenz-Sensoren: Überwachen Fahrzeugumgebung und erkennen andere Fahrzeuge in der Nähe.

Fahrzeug-zu-Fahrzeug (V2V) Kommunikation

Definition:

V2V-Kommunikation ermöglicht den direkten Datenaustausch zwischen Fahrzeugen ohne Umweg über eine zentrale Infrastruktur.

Details:

• Nutzt drahtlose Kommunikationstechnologien wie WLAN oder Mobilfunk.
• Ziel: Erhöhung der Verkehrssicherheit und Effizienz
• Beispiele für Anwendungen: Kollisionswarnungen, Kreuzungsassistenz, Notbremswarnungen.
• Arbeitsfrequenz: meist im 5,9 GHz Band.
• Echtzeit-Datenübertragung: Latenzzeiten im Millisekundenbereich
• Sicherheitsmaßnahmen: Verschlüsselung und Authentifizierung notwendig.
• Interoperabilität: Standards wie IEEE 802.11p und ETSI ITS-G5.

Künstliche Intelligenz und Machine Learning im Fahrzeug

Definition:

Einsatz von KI und ML zur Verbesserung der Fahrzeugfunktionen und -sicherheit durch Datenanalyse und Mustererkennung.

Details:

• Autonome Fahrfunktionen durch Deep Learning
• Echtzeit-Datenverarbeitung und Entscheidungsfindung
• Sensorfusion zur Umgebungserkennung
• Anwendungen: Spurhalteassistent, adaptive Geschwindigkeitsregelung, Notbremsassistent
• Wichtige Algorithmen: Convolutional Neural Networks (CNN), Recurrent Neural Networks (RNN)
• Training anhand großer Datenmengen

Gesetzliche Regularien und Vorschriften für autonomes Fahren

Definition:

Gesetzliche Regularien und Vorschriften für autonomes Fahren - Richtlinien steuern Entwicklung/Betrieb autonomer Fahrzeuge.

Details:

• Level-Klassifizierung nach SAE (0-5) definiert Autonomiegrade.
• EU-Verordnung 2019/2144 setzt technische Sicherheitsanforderungen.
• In Deutschland u.a. StVG §1a: Erlaubnis für hoch-/vollautomatisierte Systeme
• Haftungsfragen: Hersteller- und Fahrzeughalterhaftung.
• Datenschutz: DSGVO und spezifische Datenschutzgesetze relevant.
• Genehmigungsprozesse: Nationale Typengenehmigung für autonome Fahrzeuge notwendig.

Sicherheitsaspekte in der Fahrzeugkommunikation

Definition:

Schutz der Datenintegrität und Verhinderung unbefugter Zugriffe; essenziell für sichere und zuverlässige Kommunikation zwischen Fahrzeugen und Infrastruktur.

Details:

• Verschlüsselungstechniken: Sicherstellung der Vertraulichkeit und Integrität der Daten mittels Algorithmen wie AES oder RSA.
• Authentifizierung: Nutzung von Mechanismen wie digitalen Zertifikaten zur Überprüfung der Identität der Kommunikationspartner.
• Integritätsschutz: Verwendung von Prüfsummen oder Hash-Funktionen, um Manipulationen zu erkennen.
• Sicherheitsprotokolle: Implementierung von Protokollen wie TLS oder IPsec für sichere Datenübertragung.
• Intrusion Detection: Einsatz von Überwachungssystemen, um unbefugte Zugriffe oder ungewöhnliches Verhalten zu erkennen.
• Redundanz: Bereitstellung von mehrfachen Kommunikationswegen und Backup-Systemen zur Gewährleistung der Verfügbarkeit auch bei Störungen.
• Regulatorische Anforderungen: Einhaltung von Standards und Gesetzen wie ISO 26262 für funktionale Sicherheit.

Interaktion zwischen Fahrer und autonomen Systemen

Definition:

Interaktion zwischen Fahrer und autonomen Systemen in vernetzten Mobilitätssystemen: Erfassen, wie Fahrer und automatisierte Fahrfunktionen kommunizieren und zusammenarbeiten, um Fahraufgaben zu bewältigen.

Details:

• Überblendung zwischen manuellem und autonomem Fahren
• Multimodale Schnittstellen (visuell, akustisch, haptisch)
• Verringerung von Unsicherheiten und Fehlinterpretationen
• Fahrermonitoringsysteme zur Erfassung des Fahrerzustands
• Adaptive Systeme, die auf Fahrerinteraktionen reagieren
• Sicherheitsstrategien für Notfall-Übernahme