Erster Platz beim ESV-Studentenwettbewerb geht an htw saar-Studenten

Die Enhanced Safety of Vehicle Conference, die weltweit wichtigste Konferenz zum Thema Fahrzeugsicherheit und automatisiertes Fahren, findet alle zwei Jahre statt. Alle Entscheider der großen Automarken sind auf dieser Konferenz ebenso vertreten wie die verschiedenen Behörden für Straßenwesen. Ausgerichtet wird sie von der National Highway Traffic Safety Administration, der zivilen US-Bundesbehörde für Straßen- und Fahrzeugsicherheit, vergleichbar mit unserer Bundesanstalt für Straßenwesen (BASt).

Teil der Konferenz ist ein studentischer Wettbewerb. Ein Studententeam der Fahrzeugtechnik der htw saar hat an dieser Student Design Competition teilgenommen. Dabei musste sich das htw saar-Team im vergangenen Jahr zunächst einmal europaweit durchsetzen bevor die Studenten zum Finale auf die ESV 2017 nach Detroit eingeladen wurden.

In ihrem Beitrag haben Philipp Grzyb (Master-Student der htw saar und Mitarbeiter in der Forschungsgruppe von htw saar und Fraunhofer IZFP AutomaTiQ), Michael Kirjanov und Benjamin Lang (Studiengang Fahrzeugtechnik an der htw saar) gemeinsam mit ihren Professoren Dr. Ahmad Osman und Dr. Jörg Hoffmann einen Spurwechselassistenten für Motorräder entwickelt. Ein wichtiges Sicherheitssystem, denn von 12611 Motoradunfällen im Jahr 2015 war bei 3150 der Spurwechsel Grund für den Unfall.

Der Spurwechselassistent wäre leicht nachzurüsten. Mit zwei Kameras kann das Sensorsystem den notwendigen Bereich überwachen.

Fahrbahn- und Autoerkennung bei Neigung

Herausfordernd für die technische Umsetzung ist die Tatsache, dass beim Motorradfahren die Straße nicht immer unten ist – zumindest für die Kamera. Entsprechend schwierig gestaltete sich die Entwicklung der Algorithmen, die es dem System erlauben, auch bei Neigung des Motorrades, denken Sie an eine Kurve, die Fahrbahn und die Abstände zu anderen Verkehrsteilnehmern korrekt zu erfassen. Die Bildverarbeitung basiert auf fortgeschrittenen Algorithmen, die Objekte auf der Fahrbahn und die Fahrbahnmarkierung an sich erkennen. Sobald der Sicherheitsabstand zwischen Motorrad und einem Auto zu klein ist, leitet das System entsprechende visuelle und haptische Warnsignale ein.