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Autonomes Fahren - Chancen und Risiken für körperlich beeinträchtigte und…
Autonomes Fahren - Chancen und Risiken für körperlich beeinträchtigte und Senioren?
Chancen :check:
weniger Unfallrisiko (vor allem bei Senioren)
Abbildung 1
(siehe Word Dokument) [1]: Verunglückte Senioren im Alter von 65 Jahren und älter bei Straßenverkehrsunfällen [2019] --> Hohe Zahlen in Bundesländern, in dem das Durchschnittsalter höher ist
S.6
[2] Risiko der Senioren in einem PKW zu verunglücken, ist seit 1980 um 25,8% gestiegen
S.5
Auswertung in Verkehrsunfall-forschung gab an, dass menschliches Versagen Hauptunfallursache ist
--> zunehmendes Autonomes fahren, enorme Unfallreduktion
S. 367
[4] 67,6% der über 64-jährigen, die an einem Unfall verwickelt waren, trugen die Hauptschuld
S.9
Mobilität für körperlich beeinträchtigte
Sehbehinderte sind unabhängiger von Familie und Dienstleistern
Durch Unabhängigkeit, verbessert sich das Sozialleben, da diese auch nicht mehr von Öffentlichen Verkehrsmitteln und ihren Uhrzeiten abhänig sind
Arbeitsplätze können gedeckt werden, die vorher durch Probleme des Erreichens nicht angenommen werden konnten
Entstehungsgeschichte :explode:
1958: Tempomate in Fahrzeuge
Ende des zweiten Weltkrieges: Ralph Teetor entwickelt Fahrassistenten
1977: erstes selbstfahrendes Auto
1980er: Entwicklung der Roboterautos
PROMOTHEUS PROJEKT
Sprint Review :tada:
Herzlich Willkommen zu unserer Mindmap und dem Ergebnis der letzten fünf Wochen (20.05.2021- 24.06.2021)
Clara Nickel, Dung Nguyen & Hanin Atwi
5. Worauf sind wir stolz?
Einhaltung des wöchentlichen Meetings zur Absprache über ZOOM bzw. Whatsapp
To-Do’s in die Whatsapp Gruppe geschickt und bei Fertigstellung als erledigt markiert
3. Was planen wir im nächsten Sprint?
Überarbeitung unserer einzelnen Themenbereiche
Gliederung unserer Präsentation erstellen
Fertigstellung & Aufnahme unserer PowerPoint- Präsentation (Abgabe bis zum 16.07.2021)
2. Was haben wir im letzen Sprint nicht geschafft? Und warum?
Aufgrund dessen, dass der Abgabetermin für die Mindmap um eine Woche nach hinten verschoben wurde, haben wir uns eindringlich mit der Erstellung unserer Mindmap befasst. Wir konnten leider nicht, wie geplant XMind nutzen und die Suche nach Mindmap- Programmen hat sehr viel Zeit in Anspruch genommen, da viele nicht unseren Anforderungen entsprochen haben bzw. kostenpflichtig sind.
1. Ziel des letzten Sprints
Aufbau unserer Mindmap (geschafft am 20.05.2021)
Suche nach einem Programm zur Mindmap- Erstellung (geschafft am 17.06.2021, 23.59 Uhr)
Weitere Literaturrecherche
7. Unser Fazit
Wir sind auch an diese Aufgabe als Team engagiert herangegangen, um ein gutes Ergebnis zu erzielen. Trotz der Schwierigkeiten rund um die Suche bzw. Erstellung der Mindmap sind wir zufrieden mit unserer fertigen Mindmap.
4. Vorgehensweise
wichtigsten Aspekte auswählen
Einpflegen in ''Coggle'' & Verbesserungen vornehmen
Funktionsweise verschiedener Mindmap Programme ausprobieren
6. Was hätten wir besser machen können?
Schneller bzw. früher ein passendes Programm für die Erstellung finden
Risiken
:warning: (mögliche Risiken, da noch nicht ausreichender Einsatz autonomer Fahrzeuge)
Verkehr
Verkehrsablauf
: Einschränkungen oder Behinderungen des Mischverkehrs
unbekannte Straßen nicht vermerkt
Verkehrssicherheit
: Verschlechterung der Verkehrssicherheit
falsche Einschätzung anderer Verkehrsteilnehmer
Rad -und Fußverkehr
: höheres Verkehrsaufkommen
Wege, welche mit dem Fahrrad oder zu Fuß bewältigt wurden nun mit dem Fahrzeug
Verkehrsflächen
: Vemehrte Nutzung von Fahrzeugen
gesteigerter Bedarf an Verkehrsflächen & Abgrenzung von Rad- und Fußgängerwegen
Vermeidung von Unfällen
individuelle Fahrverhalten
öffentlicher Verkehr
: Rückgang im Bereich der Nutzung von öffentlichen Verkehrsmitteln
durch höhere Flexibilität
Unfall
technologische Mängel
unvorbereitete Situation für Technik, welche vom Menschen möglicherweise nicht eintreten würden
Fahrer des Autos entscheiden selbst über Nutzung & Risiken bekannt
andere Verkehrsteilnehmer ebenfalls gefährdet
Abhängigkeit
Systeminstabilitäten
technisches Versagen
Total oder Teilausfall der Systeme
Cyber- Terrorismus
Störsoftware oder Systemzusammenbruch durch Außenstehende
Verlernen von Kompetenzen
ungenügende Fahrkenntnisse bei Nutzung nicht autonomer Fahrzeuge
Rechtliche Grundlage – Autonomes Fahren erlaubt? Wer haftet bei Unfällen?
:pen:
noch kein offizielles Gesetz fürs autonomes Fahren
lediglich nur, Gesetz zum hoch- und vollautomatisierten Fahren, am
21. Juni 2017
in Kraft getreten
Bundesrat hat am Freitag,
28.05.2021
, in verkürzter Frist einem Gesetzesbeschluss des Bundestages zugestimmt fürs autonome fahren , Haftung noch unklar
Wie weit sind wir schon heute? :checkered_flag:
im Jahr
2021 aktuell Stufe 4
Ziel
ist es laut Bundesregierung : autonome Fahrzeuge der sogenannten Stufe 4 in festgelegten Bereichen im öffentlichen Straßenverkehr im Regelbetrieb fahren zu lassen, und zwar ab dem Jahr
2022
Studie des Prognos-Forschungsinstitut :
ab 2030, PKW
mit Citypilot, also der Fähigkeit, sowohl auf der Autobahn als auch in der Stadt allein zu fahren. , ab
2040 Autos
die völlig autonom fahren
Motivation
:star:
aktuelles Thema, welches immer wichtiger wird & worin viel Forschung betrieben wird
interessant, da es noch relativ am Anfang
Unsicherheiten bzw. Vorteile gegenüber der Nutzung von autonomen Fahrzeugen
https://www.presseportal.de/pm/32053/3619734
(Abbildung siehe Word-Datei)
viele Möglichkeiten
siehe Chancen
Reflexion
:smiley:
Unser persönlicher Eindruck
Was gefällt uns an dem Thema?
Aktualität, Relevanz für die Gesellschaft und Relevanz für Wirtschaft, da es eine neue Richtung für die Automobilwirtschaft, die vor allem in Deutschland stark ausgeprägt ist, eröffnet
Was gefällt uns nicht an dem Thema?
Wir haben das Gefühl, dass die Politik das Thema nicht genug diskutiert, obwohl es sehr gesellschaftsrelevant ist und für viele Menschen eine deutliche erhöhte Lebensqualität schafft
Entscheiden
durch gesammelten Daten in der Lage sein zu entscheiden Gebe ich Gas ? Wann bremsen ? Nach Links oder rechts fahren ?
AI
wichtige Rolle, Auto lernt wie ein Mensch aus dem bereits gefahrenen Kilometer und dies nicht nur von sich selbst, sondern von allen gefahrenen Kilometern eines Herstellers von autonomen Autos
Verstehen
alle autonomen Autos lernen bei jeder zurückgelegten Strecke die Dinge voneinander zu unterscheiden, gesammelt , Algorithmus hilft dabei
mithilfe von
Maschine Learning
,
3D Punktwolke
wird erstellt von Autos, Fahrräder, Ampel, Gebäude uws. , Auto lernt diese kennen
Auto probiert die Daten zu verstehen, was ist ein Auto, was ist ein Fahrradfahrer etc., fährt das Auto auf eine grüne oder rote Ampel zu?
Wie funktioniert es? :fire: :
Sehen
durch verschiedenste
Sensoren
Hauptsensor:
LIDAR Sensor
(Light Defection and Ranging)
durch
Kameras
, die Straßenschilder und Ampeln lesen können
All diese Daten werden gesammelt und mit GPS (Global Postioning System)Daten zusammengesetzt und mit der vorgespeicherten Umgebungskarte abgeglichen