Zukunftstechnologie für Zweiräder hilft Leben retten

Jungingenieure des htw-saar-Studiengangs Engineering und Management entwickeln kamerabasierten Spurwechselassistent für Motorräder

 

Die Zahl der im Straßenverkehr Getöteten und Verletzten ist in den letzten Jahren stark rückläufig. Vor allem moderne Fahrerassistenzsysteme leisten dazu einen wertvollen Beitrag. Sie helfen Unfälle zu vermeiden und Leben zu retten. Während die Anzahl der Assistenzsysteme im Auto stetig zunimmt, fahren Motorräder den PKW in Sachen Sicherheit deutlich hinterher.

Für das Zweirad mit seinem stark limitierten Platzangebot und Gewicht war entscheidend, dass die Leistungselektronik fortlaufend kleiner und leistungsfähiger wurde und weniger Bauraum benötigt wird. Als BMW 1988 das Antiblockiersystem (ABS) für Motorräder auf den Markt brachte, wog das System noch mehr als 11 Kilogramm und hatte einen beträchtlichen Raumbedarf. Inzwischen wiegt ein leistungsfähigeres ABS kaum mehr als 500 Gramm und ist etwa so groß wie zwei Zigarettenschachteln. Seither rüsten Hersteller auch die Zweiräder optional mit einem elektronischen Fahrwerk, Traktionskontrolle, Kurvenfahrlicht und weiteren Sicherheitssystemen aus.

Spurwechsel als Unfallursache

Das sichere Wechseln der Spur stellt den Zweiradfahrer vor eine anspruchsvolle Aufgabe: Er muss unter Beibehaltung der Balance über die Schulter blicken und bei eingeschränkter Sicht durch den Helm sowohl die Geschwindigkeit als auch den Abstand der Fahrzeuge hinter ihm richtig einschätzen. Dass dies nicht trivial ist, belegt die Unfallstatistik: Rund 25 Prozent aller Motorrad-Unfälle wurden 2015 durch einen Spurwechsel verursacht. „Damit war unsere Motivation geweckt“, erklärt Michael Kirjanov, Fahrzeugtechnikingenieur im Masterstudium Engineering and Management. „Für PKW und LKW gibt es solche Assistenten bereits in Serie. Diese sind aber aufgrund ihrer Größe und ihrer Technik nicht für Motorräder geeignet.“

So funktioniert der Spurwechselassistent

Der Spurwechselassistent aus dem htw saar-Labor verfügt neben Sensoren zusätzlich über eine Mono- und eine Weitwinkelkamera am Heck des Motorrads. Die Kameras erfassen Abstände zu Fahrbahnmarkierungen und registrieren sowohl Fahrzeuge, die sich im toten Winkel des Motorrads befinden als auch Fahrzeuge, die sich aus größerer Entfernung nähern. Akustische, optische und haptische Signale weisen den Fahrer auf den sich annähernden Verkehr hin. Sie werden nacheinander, in Eskalationsstufen, eingesetzt und geben damit dem Fahrer einen Hinweis darauf, wie kritisch die Situation des beabsichtigten Spurwechsels ist.

Was zunächst simpel klingt, erfordert neben der Hardware auch komplexe Bildverarbeitungsmethoden. Sie berechnen und korrigieren empfangene Bildsignale. Korrekturen sind – anders als beim Auto – immer dann erforderlich, wenn sich das Motorrad zur Seite neigt (Rollwinkel) oder in die Vordergabel eintaucht (Nickwinkel). Neigt sich das Motorrad beispielsweise zur linken Seite, zeichnen die Kameras ein Bild auf, auf dem sich die Straße nicht mehr unten, sondern weiter rechts auf dem Bild befindet. Bremst der Motorradfahrer seine Geschwindigkeit und taucht dabei die Gabel vorne tief ein, verschiebt sich die Bildperspektive Richtung Himmel. Algorithmen sorgen dafür, dass diese Bilder in Echtzeit korrigiert werden und Abstände zu den anderen Verkehrsteilnehmern korrekt erfasst werden.

Sieg beim ESV-Studentenwettbewerb

„Der Spurwechselassistent entstand im Rahmen unserer Forschungsarbeit im Masterstudium Engineering und Management“, berichtet Benjamin Lang. „Unsere Professoren Jörg Hoffmann und Ahmad Osman haben uns dabei stets sehr unterstützt. Die größte Bestätigung für unsere Arbeit erhielten Michael Kirjanov, Philipp Grzyb und ich dann im letzten Sommer. Nachdem wir uns europaweit qualifiziert hatten, haben wir den Spurwechselassistenten auf der weltweit wichtigsten Konferenz zum Thema Fahrzeugsicherheit und automatisiertes Fahren in Detroit, USA, vorgestellt. Auf dieser Konferenz sind die Entscheider aller großen Automarken vertreten sowie verschiedene Behörden für Straßenwesen. Ausgerichtet wird die Konferenz von der National Highway Traffic Safety Administration, der zivilen US-Bundesbehörde für Straßen- und Fahrzeugsicherheit, vergleichbar mit unserer Bundesanstalt für Straßenwesen. Dort haben wir die starken Teams der Michigan State University und der Stanford University auf die Plätze zwei und drei verweisen können und den ersten Platz belegt. Das war unglaublich.“

Wie geht es weiter?

Die Jungingenieure arbeiten weiter an der Perfektion des Spurwechselassistenten. „Je präziser der Algorithmus, desto präziser auch das Ergebnis“, erklärt Michael Kirjanov. „Neben realen Fahraufnahmen trainieren wir die Algorithmen mit Hilfe neuronaler Netze. Neuronale Netze lernen in einer virtuellen Umgebung aus den verschiedensten Szenarien. Wir simulieren gute und weniger gute Wetter- und Sichtverhältnisse, verschiedene Geschwindigkeiten, variieren Position und Orientierung der Kameras und erweitern den Bestand an Fahrzeugen. Durch das sogenannte Reinforcement-Learning ist das neuronale Netz in der Lage, zu lernen und sich stetig zu verbessern.“

„Anwendungsnahe Forschung heißt, dass wir uns nicht mit dem Forschungserfolg zufriedengeben“, bestätigt Benjamin Lang. „Wir wollen nicht nur die Lücke zum Markt schließen, unser Spurwechselassistent ist auch die Basis für weitere sinnvolle Assistenzsysteme, die das Motorradfahren sicherer machen wie zum Beispiel ein Abstandsregeltempomat, ein Kollisionswarner oder ein Spurverlassungswarner.“