témavezető: Szalay Zsolt
társ-témavezető: Tihanyi Viktor Roland
helyszín (magyar oldal): Gépjárműtechnológia Tanszék helyszín rövidítés: GJT
A kutatási téma leírása:
a) Előzmények:
A jelenlegi sorozatgyártott autókba szerelt vezetéstámogató rendszerek vizsgálatait leíró szabványos tesztesetek még viszonylag kezdetleges folyamatok, a vizsgálatok alatt kisszámú (jellemzően maximum 1 darab mozgó „target”) szereplőkre korlátozott, egyszerű szituációkat definiálnak. A jelenleg alkalmazott tesztesetek által leírt manőverek során a vizsgált jármű egyenes pálya mentén halad, melynek útját vagy merőlegesen keresztezi a „target” szereplő (jelenleg még csak gyalogos vagy kerékpáros), vagy a tesztelt jármű előtt, párhuzamosan halad. Azonban a való életben jóval bonyolultabb szituációkban történnek a balesetek, melyekre szükséges tesztelni és fel kell készíteni az automatikus járműveket elősegítve azok fejlesztési folyamatait. Személygépjármű és motorkerékpárosok közötti interakcióra épülő tesztelések egyelőre még nincsenek és az ipari trendeket figyelembe véve 2022 előtt nem is várható.
b) A kutatás célja:
A kereskedelemben kapható legújabb járművekben található balesetek megelőzéséért felelős asszisztens rendszerek még csak korlátozott körülmények között tudnak megbízhatóan működni. Validált tesztelésüket csak néhány tipikus szereplőre és forgatókönyvre végzik el. A kutatás célja, hogy a leggyakoribb/legsúlyosabb sérülékeny úthasználókkal (motorosokra különös tekintettel) történő balesetek megelőzésére fejlesztett rendszerek tesztelésére új forgatókönyvek és eljárás kerüljön kidolgozásra, beleértve a többszereplős baleseteket is. Ezeknek megfelelően a kutatás az alábbi téma területekre fókuszál:
-Motorkerékpár és személygépjármű interakciójával kapcsolatos közútibalesetek vizsgálata, releváns forgatókönyvek realizálása
-10 leggyakoribb motoros és személygépjármű között megtörtént baleseteknek ADAS-al történő detektálhatóságának, továbbá detektálásra adott beavatkozások vizsgálata (vizsgálatok száma: iparágban elterjedt teszteket alapul véve). Ezen felül a vizsgálat eredményeiből kerüljenek meghatározásra azon manőverek, melyek során a motorosok detektálása és/vagy a baleset elkerülése korlátozott mértékben valósul meg, vagy sikertelen.
-Jelenleg ipari alkalmazásban álló tesztforgatókönyvek vizsgálata, majd szükségszerű módosításával saját protokoll rendszer definiálása.
-A kiválasztott baleseteken alapuló új forgatókönyvekben használt state of the art eszközök vizsgálata, továbbá a vizsgálat eredményéből a teszteszközre vonatkozó fejlesztési javaslat kidolgozása, mely realisztikusabb motoros képet, illetve motoros mozgást eredményez.
-Új forgatókönyvek részletes kidolgozása, motorkerékpáros és többszereplős forgatókönyvek szerinti tesztelések előkészületét és megvalósíthatóságát elősegítő automatikus (szoftveres) rendszer létrehozása.
c) Az elvégzendő feladatok főbb elemei:
• Irodalom kutatás: Jelenleg alkalmazás alatt álló hivatalos tesztesetek feldolgozása, megismerése. Motorkerékpáros közúti balesetek feltárása, osztályozása, ezek alapján új releváns baleseti szituációk kiválasztása
• Új belső (tesztpálya) protokollokat leíró rendszer definiálása, meglévő protokollok elemzése alapján
• Az autóiparban jelenleg alkalmazott sérülékeny úthasználókra definiált forgatókönyvek megvalósítása a tesztpályán rendelkezésre álló eszközparkkal
• A kutatás során realizált protokollok kidolgozása a kutatás során kiválasztott új baleseti szituációkra az új, belső protokoll keretrendszer alapján
• Valamennyi napjainkban autóipari fejlesztők által alkalmazott továbbá kutatás eredményeként meghatározott új tesztestek szimulációs környezetben történő megvalósítása.
• Az új definiált tesztesetek tesztelése és validálása a ZalaZone tesztpályán történő megvalósítás és szoftveres szimulációk segítségével.
• Tesztek és kutatások eredményeire támaszkodó motorost reprezentáló teszteszköz fejlesztése.
d) A kutatáshoz biztosított HW, SW:
• EuroNCAP eszközpark (platformok, dummy-k, lokalizációs eszközök, kontroll szoftver és hardver)
• PC,
• MATLAB, PreScan, Vires, IPG CarMaker, Virtual Crash
e) Minimálisan várható tudományos eredmények:
• 3 cikk referált, nemzetközi SCI index-szel rendelkező folyóiratban (ebből min. 1 impakt faktoros)
• 3 nemzetközi konferencia kiadványban megjelenő közlemény
f) Irodalom:
• ACEM position paper - Detection of motorcycles by advanced driver assistance systems (ADAS); 11 December 2017
• Eric A. Westerband: Adaptive Cruise Control & Motorcycle Recognition; RDW 19 January 2018
• Automotive Testing technology International: VRU accident research; September 2018
előírt nyelvtudás: angol további elvárások: • Irányítástechnikai és járműgépészeti alapismeretek
• Haladó informatikai ismeretek: Microsoft Office, alapvető programozási képesség (pl. C/C#/Python), Matlab
Bejelentkezés
