Vehicle model validity in virtual testing of automated driving systems
a data-driven approach
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Das hochautomatisierte Fahren im Hub-to-Hub-Anwendungsfall bietet erhebliches Potenzial, den Fahrermangel im Lkw-Bereich zu entschärfen und Lkw-bedingte Unfälle zu verringern. Die Sicherheit solcher Systeme muss durch szenariobasiertes Testen in Simulationsumgebungen gewährleistet werden, da reale Tests aufgrund wirtschaftlicher und sicherheitstechnischer Bedenken oft unpraktikabel sind. Die Genauigkeit des Fahrzeugmodells, das Fahrbefehle in kinematische Zustande umwandelt, ist in diesen Simulationen entscheidend, da Ungenauigkeiten die Bewertung des Automatisierten Fahrsystems (ADS) gefä...
Das hochautomatisierte Fahren im Hub-to-Hub-Anwendungsfall bietet erhebliches Potenzial, den Fahrermangel im Lkw-Bereich zu entschärfen und Lkw-bedingte Unfälle zu verringern. Die Sicherheit solcher Systeme muss durch szenariobasiertes Testen in Simulationsumgebungen gewährleistet werden, da reale Tests aufgrund wirtschaftlicher und sicherheitstechnischer Bedenken oft unpraktikabel sind. Die Genauigkeit des Fahrzeugmodells, das Fahrbefehle in kinematische Zustande umwandelt, ist in diesen Simulationen entscheidend, da Ungenauigkeiten die Bewertung des Automatisierten Fahrsystems (ADS) gefährden können. Fahrzeugmodelle variieren in ihrer Komplexität, wobei komplexere Modelle in der Regel längere Rechenzeiten erfordern. Daher ist es entscheidend, für jedes konkrete Szenario das am wenigsten rechenzeitintensive Modell zu wählen, das dennoch genau und gültig ist.
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