Die Sensortechnologie ist ein Schlüsselfaktor für die Entwicklung von ADAS. ADAS und autonome Fahrfunktionen speisen sich aus einem kontinuierlichen Strom von Informationen über die Umgebung des Fahrzeugs, und es ist die Aufgabe der Sensoren, diese Informationen bereitzustellen.
Der Sensor muss nicht nur alles erkennen, was der Fahrer sehen kann, sondern auch das, was der Fahrer nicht sehen kann - oder nicht bemerkt hat. Es gibt bereits eine Reihe verschiedener Arten von Sensoren, die jeweils ihre eigenen Vor- und Nachteile in Bezug auf Leistungsfähigkeit, Kosten und Verpackung haben, und es kommt immer häufiger vor, dass für jede ADAS-Funktion mehr als ein Sensortyp verwendet wird. Jeder Sensortyp hat anerkannte Stärken und Schwächen, so dass es durch die Kombination verschiedener Technologien möglich ist, die ADAS-Funktionen zu verfeinern. Diese Verschmelzung der Sensortechnologie wird rasch zur Norm - die Aufgabe besteht dann darin, den Zustrom von Daten aus mehreren Quellen genau und schnell zu verarbeiten.
Ein weiterer zu berücksichtigender Faktor ist die Robustheit und Langlebigkeit der Sensoren. Während sich einige Sensoren in der Fahrzeugkabine befinden können, müssen viele Sensoren außen am Fahrzeug angebracht werden, in gefährdeten Bereichen wie den Ecken von Stoßfängern und hinter dem Kühlergrill, und dies können für High-Tech-Ausrüstung feindliche Umgebungen sein. Die Kfz-Versicherungs- und -Reparaturbranche hat auch Bedenken hinsichtlich des teuren Austauschs oder der Neukalibrierung von Sensoren geäußert, wenn das Fahrzeug in einen Unfall verwickelt wird.
Die zunehmende Verbreitung von ADAS und die fortschreitende Entwicklung autonomer Fahrzeuge treibt den Fortschritt der Sensortechnologie in beschleunigtem Tempo voran. Was die Objekterkennung und -klassifizierung anbelangt, so arbeiten viele bereits im Einsatz befindliche Systeme noch auf einem relativ einfachen Niveau, und es ist noch ein langer Weg zurückzulegen, bis die ADAS-Funktionalität den Sprung zu vollständig autonomen Anwendungen schaffen kann. Gegenwärtige Systeme können zum Beispiel Schwierigkeiten haben, Fußgänger über eine ganz bestimmte Form hinaus zu identifizieren. Es kann sein, dass sie eine Person nicht erkennen, die Kleidung trägt, die ihre Kontur erheblich verändert, wenn sie einen großen Gegenstand trägt oder wenn sie sich unterhalb einer bestimmten Höhe befindet. Mit der Weiterentwicklung der Technologie werden diese Einschränkungen jedoch unweigerlich angegangen werden.
Die aktuelle ADAS-Sensortechnologie lässt sich in vier Hauptkategorien unterteilen, die wir uns etwas genauer ansehen werden.
Von allen Technologien, die derzeit für ADAS-Sensoren eingesetzt werden, ist Radar vielleicht die bekannteste. Radar - ein Akronym für Radio Detection and Ranging - ist eine etablierte Technologie, die Objekte erkennt, indem sie die Zeit misst, die es dauert, bis die gesendeten Funkwellen von den Objekten auf ihrem Weg zurückreflektiert werden. Radar wurde zuerst im Vorfeld des Zweiten Weltkriegs von mehreren Nationen gleichzeitig für die militärische Nutzung entwickelt, doch heute findet es zahlreiche Anwendungen zu Lande, zu Wasser, in der Luft und im Weltraum. Radar wird bereits seit einigen Jahren in Automobilsystemen eingesetzt, so dass die Hardware gut entwickelt und relativ erschwinglich ist, was sie für Automobilhersteller attraktiv macht.
Für ADAS-Anwendungen kann Radar in drei Kategorien eingeteilt werden: Kurzstreckenradar (SRR), Mittelstreckenradar (MMR) und Langstreckenradar (LRR).
SRR-Systeme nutzten traditionell Mikrowellen im Bereich von 24 GHz, aber es gab eine Verlagerung der Industrie in Richtung 77 GHz, unter anderem aufgrund der begrenzten Bandbreite der 24-GHz-Frequenz und sich ändernder regulatorischer Anforderungen. SRR haben eine nutzbare Reichweite von etwa 10 Metern, aber bis zu 30 Metern, so dass sie sich für die Erkennung des toten Winkels, Spurwechselassistenten, Parkassistenten und Querverkehrs-Überwachungssysteme eignen.
MRR- und LRR-ADAS-Funktionen verwenden bereits die 77-GHz-Frequenz, die eine höhere Auflösung (relativ gesehen) und eine größere Genauigkeit für Geschwindigkeits- und Entfernungsmessungen bietet. MRR arbeitet zwischen 30 m und 80 m, während LRR-Systeme eine Reichweite von teilweise bis zu 200 m haben, so dass sie sich für Systeme wie den adaptiven Tempomat, die Vorwärtskollisionswarnung und die automatische Notbremsung eignen. Einer der Nachteile von LRR ist, dass sein Messwinkel mit der Reichweite abnimmt, so dass einige Funktionen, wie der adaptive Tempomat, Eingänge von sowohl SRR- als auch LRR-Sensoren kombinieren.
Abgesehen davon, dass es sich um eine bewährte Technologie handelt, liegen die weiteren Hauptvorteile des Radars für den ADAS-Einsatz in seiner Fähigkeit, bei schlechtem Wetter, wie Regen, Schnee und Nebel, und bei Nacht effektiv zu funktionieren. Seine Grenzen werden jedoch von der Industrie ebenso anerkannt, nämlich dass Radar keine ausreichende Auflösung bietet, um zu erkennen, was ein Objekt ist, nur um zu sagen, dass es da ist. Außerdem hat es in Automobilanwendungen ein begrenztes Sichtfeld, so dass eine Reihe von Sensoren am Fahrzeug erforderlich sind, um eine angemessene Abdeckung zu gewährleisten. Außerdem hat die SRR, die die 24-GHz-Frequenz verwendet, Schwierigkeiten, zwischen mehreren Zielen zu unterscheiden.
Ultraschallsensoren verwenden reflektierte Schallwellen zur Berechnung der Entfernung zu Objekten. Von allen ADAS-Sensortechnologien ist Ultraschall die älteste und am weitesten verbreitete - Fledermäuse nutzen sie seit rund 50 Millionen Jahren - und Ultraschallsysteme haben generell ein enormes Anwendungsspektrum sowohl in der Industrie, der wissenschaftlichen Forschung als auch in der Medizin.
Ultraschallsensoren, die auch als Ultraschallwandler bezeichnet werden, haben eine relativ kurze effektive Betriebsreichweite - etwa 2 Meter - und werden daher typischerweise in Systemen mit niedriger Geschwindigkeit eingesetzt. Ihre Verwendung in Parksensoren ist seit einiger Zeit weit verbreitet, aber sie haben auch einen Platz in komplexeren ADAS-Funktionen wie Parkassistent, Selbsteinparken und einigen Anwendungen zur Überwachung des toten Winkels gefunden. Ultraschallsensoren sind kostengünstig und relativ robust und zuverlässig, außerdem sind sie unbeeinflusst von der Nacht oder anderen schwierigen Lichtverhältnissen, wie z.B. hellem, schwachem Sonnenlicht.
Angesichts der begrenzten Reichweite der etablierten Ultraschallsensoren geben einige Hersteller diese jedoch zugunsten des Kurzstreckenradars auf. Dies gilt insbesondere für die neuesten rückwärtigen Querverkehrs-/Fußgängeralarmsysteme, die die vorhandene Parksensorik mit einer zusätzlichen Totwinkelerkennung kombinieren, obwohl die Reichweite einiger Sensoren durch die jüngsten Entwicklungen in der Ultraschalltechnologie auf etwa 8-10 Meter erweitert wurde und sie damit für solche Anwendungen geeignet sind.
Lidar (eine Kurzform von "Laser" und "Radar" oder eine Abkürzung für "Light detection and ranging" oder "Laser imaging, detection and ranging" - suchen Sie sich etwas aus) funktioniert im Wesentlichen nach dem gleichen Prinzip wie Radar, tauscht jedoch elektromagnetische Wellen gegen Laser aus, um ein hochauflösendes 3D-Bild der Umgebung zu erzeugen. Lidar wurde zuerst in den 1960er Jahren für meteorologische, vermessungstechnische und kartographische Anwendungen entwickelt, wurde aber in jüngerer Zeit für ADAS und Anwendungen in der Entwicklung autonomer Fahrzeuge übernommen. Im Großen und Ganzen geht die Automobilindustrie - mit Ausnahme von Tesla - davon aus, dass Lidar die beste Lösung für ADAS- und autonome Anwendungen ist.
Es gibt zwei Grundtypen von Lidar, aber beide beruhen auf dem gleichen Grundprinzip der Messung von reflektiertem Laserlicht. Im ersten Fall wird ein gepulster Laser auf einen rotierenden Spiegel emittiert, der den Laserstrahl in mehrere Richtungen ausstrahlt. Diese Systeme sind mit einer Reichweite von 300 Metern oder mehr äußerst effektiv und bieten, wenn sie auf dem Dach montiert sind, ein klares Sichtfeld von 360°. Aufgrund ihrer Größe können sie jedoch nicht für ADAS-Funktionen in Serienfahrzeugen eingesetzt werden und sind zudem teuer. Eine kompaktere und ADAS-freundlichere Variante desselben Themas verwendet eine mikroelektromechanische Systeme (MEMS) technologiebasierter rotierender Spiegel zur Abstrahlung des Laserstrahls.
Der zweite Typ ist als Festkörper-Lidar bekannt, von dem derzeit einige Varianten entwickelt werden. Die eine feuert einen einzelnen Laser durch ein optisches Phased Array, um den Strahl in mehrere Richtungen zu lenken, während die andere, das so genannte Flash-Lidar, einen einzelnen Laserpuls oder Blitz verwendet, um sein Bild zu erzeugen.
Jedes der beiden Hauptsysteme hat seine Vor- und Nachteile. Festkörper-Lidar ist für den Einsatz in Kraftfahrzeugen nicht zuletzt wegen der höheren Robustheit vorzuziehen - aber in jedem Fall wird der emittierte Laser von Objekten in Reichweite zurückreflektiert und von einem hochempfindlichen Photodetektor empfangen, wonach die Informationen in ein 3D-Modell der unmittelbaren Umgebung umgewandelt werden.
Es sind der Detailreichtum und die Auflösung dieses 3D-Modells, die Lidar das Potenzial zu einem so leistungsfähigen Werkzeug verleihen. Mit den entsprechenden analytischen Algorithmen ist ein Lidar-System in der Lage, Objekte zu erkennen, zwischen ihnen zu unterscheiden und sie genau zu verfolgen, alles in hochauflösendem 3D. Lidar funktioniert auch gut bei Regen und Schnee, obwohl es durch Nebel beeinträchtigt werden kann und seine Funktion bei Nacht nicht beeinträchtigt wird.
In der Vergangenheit war Lidar für den Einsatz in der Automobilproduktion unerschwinglich teuer, aber es wird in der ADAS-Entwicklung mit der Verfeinerung der Technologie und den sinkenden Kosten immer häufiger eingesetzt. Vollständig autonome Prototyp-Fahrzeuge haben die sperrigen, auf dem Dach montierten Lidar-Systeme bereits gut genutzt, aber ein solcher Aufbau ist für kommerzielle ADAS-Anwendungen unpraktisch und unerschwinglich teuer. Gegenwärtig haben die Lidar-Systeme, die kompakt genug - und erschwinglich genug - sind, um außer Sichtweite auf Serienfahrzeuge verpackt werden zu können, eine relativ begrenzte Reichweite, gemessen in Dutzenden statt Hunderten von Metern, und sind daher nur bei niedrigeren Geschwindigkeiten wirksam.
Kamerabasierte Lösungen haben als die Sensortechnologie der Wahl des ADAS-Entwicklers an Zugkraft gewonnen. Sie haben ihre Grenzen - nämlich ihre Anfälligkeit für Leistungseinbußen bei schlechtem Wetter und schwachen oder schwierigen Lichtverhältnissen - aber die Technologie ist zwar relativ neu im Vergleich zu z.B. Radar- oder Ultraschallsensoren, aber bereits leistungsfähig und vielseitig. Im Gegensatz zu den anderen Sensoren hier sind Kameras die einzigen, die in der Lage sind, Farb- und Kontrastinformationen zu erkennen, wodurch sie ideal für die Erfassung von Verkehrszeichen und Straßenmarkierungen geeignet sind, und sie bieten auch die Auflösung zur Klassifizierung von Objekten wie Fußgängern, Radfahrern und Motorradfahrern. Die Kameras sind zudem äußerst kostengünstig, was sie besonders für Volumenhersteller von Fahrzeugen attraktiv macht. Aufgrund der Einschränkungen der Technologie werden die Daten von Kamerasensoren zunehmend mit Radar kombiniert, um einen robusteren und zuverlässigeren Datenstrom unter einer größeren Vielfalt von Bedingungen zu liefern.
Kameras werden sowohl in monokularen als auch zunehmend in binokularen ADAS-Anwendungen eingesetzt. Vorwärtsgerichtete monokulare Kamerasysteme haben mittel- bis weitreichende Funktionen wie Spurhalteassistenz, Querverkehrswarnung und Verkehrszeichenerkennung. Nach hinten gerichtete Kameras haben sich vor allem als Rückfahrhilfe für den Fahrer durchgesetzt. Eine spiegelbildliche Ansicht des Bereichs hinter dem Fahrzeug wird auf einem am Armaturenbrett montierten Bildschirm angezeigt, in einigen Fällen ergänzt durch Positionsgrafiken relativ zur Lenkradbewegung, um eine Einparkhilfe zu bieten.
Nach vorn gerichtete Binokular- oder Stereokameras sind eine neuere Entwicklung. Ein Kamerapaar ist in der Lage, ein im Wesentlichen dreidimensionales Bild darzustellen, das die erforderlichen Informationen zur Berechnung komplexer Tiefeninformationen wie z.B. die Entfernung zu einem sich bewegenden Objekt liefert, so dass sie für Anwendungen mit aktiver Geschwindigkeitsregelung und vorwärtsgerichteter Kollisionswarnung geeignet sind.
Ein weiterer Zweig der Kameratechnologie, der in der ADAS-Entwicklung Fuß gefasst hat, ist die Wärmebildtechnik. Anstatt sichtbares Licht oder das wenige verfügbare Licht zu verwenden, eignen sich Wärmebildkameras ideal zur Erkennung von Menschen und Tieren, insbesondere bei schlechter Sicht oder bei Nacht oder einfach in einer ansonsten geschäftigen und unübersichtlichen Fahrumgebung. Auch hier ist die Technologie gut etabliert und in der gesamten Automobilindustrie weit verbreitet. Vor etwa 10 Jahren tauchte sie erstmals als passives Nachtsicht-Assistenzsystem in Premium-Markenmodellen auf.
Wärmebildkameras haben eine Reichweite von bis zu 300 Metern oder so und sind unbeeinflusst von Nebel, Staub, Blendung durch tiefstehende Sonne und natürlich völliger Dunkelheit, und sie spielen eine wertvolle Rolle im Arsenal der Sensortechnologien der ADAS-Entwickler.
Dieser Artikel ist Teil der 'Was ist ADAS?' Reihe.
