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PressClub Deutschland · Artikel.

Führende Unternehmen aus dem Automobil- und Mobilitätsbereich veröffentlichen erstmals Rahmenbedingungen zur Sicherheit von automatisierten Fahrzeugen SAE Level 3 und 4.

Das “Safety First for Automated Driving” (SaFAD) “white paper” betont die Wichtigkeit von “safety by design” für automatisierte Fahrzeuge.

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Automatisiertes Fahren
 

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Elf führende Unternehmen aus der Automobilbranche bzw. dem Bereich automatisiertes Fahren haben heute das Dokument „Safety First for Automated Driving“, (SaFAD) veröffentlicht. Das Dokument stellt den Rahmen für Entwicklung, Test und Validierung von sicheren, automatisierten Personenkraftfahrzeugen dar.

Diese 11 führenden Unternehmen: Aptiv, Audi, Baidu, BMW, Continental, Daimler, Fiat Chrysler Automobiles, HERE, Infineon, Intel und Volkswagen repräsentieren einen weiten Bereich der Industrie, und haben heute den bisher umfassendsten Bericht zur Entwicklung, Test und Betrieb von sicheren automatisierten Fahrzeugen veröffentlicht.

Das Ziel des SaFAD white paper ist es zu betonen, wie wichtig „safety by design“ zusammen mit Verifizierung und Validierung ist, wenn es darum geht als Industrie einen Standard für das automatisierte Fahren zu schaffen.

Erstmals bietet SaFAD Entwicklern und Betreibern automatisierter Fahrzeuge ein System klarer Nachvollziehbarkeit, von der grundsätzlichen Anforderung „sicherer als der durchschnittliche Fahrer“ bis zu den im Fahrzeug und Backend verwendeten Komponenten wie zum Beispiel Kameras oder Lenksysteme.

Es stellt außerdem erstmals eine Zusammenfassung der „safety by design“, Verifizierungs- und Validierungs- Methoden von Level 3 und Level 4 nach SAE (J3016) automatisierten Fahrzeugen dar.

Die Grundlage des SaFAD white papers stellen die 12 Grundprinzipien dar,  welche weiter verfeinert die Eigenschaften („capabilities“) automatisierter Fahrzeuge definieren. Die Komponenten im Fahrzeug und Backend („elements“) die diese „capabilitites“ ermöglichen, werden durch eine generische Architektur vernetzt.

“Safety First for Automated Driving” kombiniert die Expertise von Schlüsselunternehmen, indem  Hersteller, Zulieferer und Unternehmen der Tech-Branche Sicherheitsmethoden des Gesamtsystems automatisierter Fahrzeuge zusammenfassen.

Das Interesse an, und die Entwicklung von Technologien zum automatisierten Fahren hat in den vergangenen Jahren dramatisch zugenommen – getrieben von dem Ziel die Anzahl schweren Unfälle im Straßenverkehr zu reduzieren, den Verkehrsfluss zu optimieren, sowie der Einführung neuer Mobilitätskonzepte. Dieses schnelle Wachstum bringt eine große Bandbreite an Entwicklungsmethoden von etablierten Unternehmen und der wachsenden Zahl neuer Unternehmen.

Nach der Veröffentlichung von  “Safety First for Automated Driving,” werden Autoren und Experten der beteiligten Partner, das Ergebnis der gemeinsamen Arbeit bei Industrie – und Tech-Konferenzen weltweit während der nächsten Monate vorstellen.

Hinweis: Im Sinne der Zusammenarbeit veröffentlichen die beteiligten Unternehmen eine gemeinsame Pressemeldung. Journalisten, die an mehr Details interessiert sind, können sich gerne an die im Dokument aufgeführten Kontakte wenden.

Dokumente als Download.

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Die Angaben zu Kraftstoffverbrauch, CO2-Emissionen, Stromverbrauch und Reichweite werden nach dem vorgeschriebenen Messverfahren VO (EU) 2007/715 in der jeweils geltenden Fassung ermittelt. Sie beziehen sich auf Fahrzeuge auf dem Automobilmarkt in Deutschland. Bei Spannbreiten berücksichtigen die Angaben im NEFZ Unterschiede in der gewählten Rad- und Reifengröße, im WLTP die Auswirkungen jeglicher Sonderausstattung.

Alle Angaben sind bereits auf Basis des neuen WLTP-Testzyklus ermittelt. Aufgeführte NEFZ-Werte wurden gegebenenfalls auf das NEFZ-Messverfahren zurückgerechnet. Für die Bemessung von Steuern und anderen fahrzeugbezogenen Abgaben, die (auch) auf den CO2-Ausstoß abstellen, sowie gegebenenfalls für die Zwecke von fahrzeugspezifischen Förderungen werden WLTP-Werte zugrunde gelegt. Weitere Informationen sind hier www.bmw.de/wltp und hier www.dat.de/co2/ zu finden.

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