In dem von der EU geförderten Projekt L3Pilot untersucht das DLR-Institut für Verkehrssystemtechnik, wie das automatisierte Fahren als sichere und effiziente Transportlösung in Zukunft umgesetzt werden kann. Der Fokus liegt hierbei auf der Darstellung von Systemen der sogenannten L(evel)3-Automationsfunktionen, wobei auch einige L4-Automationsfunktionen im Realverkehr getestet werden. Generell wird zwischen fünf Stufen der Automation unterschieden. Level 0 steht dabei für “no automation”, also gar keine Form der Automatisierung. Level 4 bedeutet “full self-driving automation”, also die Vollautomatisierung. Der Fahrer kann die Fahrzeugführung komplett abgeben und wird zum Passagier. Level 3, das im Fokus des Projekts L3Pilot liegt, ist das hochautomatisierte Fahren. Fahrzeuge mit dieser Automationsstufe können bestimmte Fahraufgaben selbstständig und ohne menschlichen Eingriff bewältigen, allerdings nur für einen begrenzten Zeitraum und unter geeigneten, vom Hersteller vorgegebenen Bedingungen. Der Umfang der Situationen, die in L3Pilot getestet werden, erstreckt sich von Parken und Überholen bis hin zu Fahren auf städtischen Kreuzungen. Mit rund 1000 Testfahrern und 100 Fahrzeugen in 11 europäischen Ländern werden Daten zur Bewertung technischer Aspekte, der Nutzerakzeptanz, des Fahr- und Reiseverhaltens sowie des Einflusses der Automationsfunktionalitäten auf Verkehr und Gesellschaft erhoben.
Ziele des Projekts:
Im Rahmen des Projekts unterstützt das DLR das Testen von L3- und L4-Funktionen im urbanen Raum. Mit Hilfe der mobilen Sensorsysteme der Anwendungsplattform Intelligente Mobilität (AIM) des DLR werden im Projekt Daten an einem städtischen Kreisverkehr, wie auch an einer urbanen Kreuzung erhoben. Ziel ist es, anhand der erhobenen Trajektorien- und Videodaten die Manöver des automatisierten Fahrzeuges und den Einfluss der Automation auf die Interaktion mit anderen motorisierten und nicht-motorisierten Verkehrsteilnehmenden zu untersuchen und die Auswirkung auf die Verkehrssicherheit abzuleiten.
This project has received funding from the European Union's Horizon 2020 research and innovation programme under grand agreement no 723051.