Auto

Datensammeln für das fahrerlose Fahren

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  • 8. November 2018, 17:31 Uhr
  • Mirko Stepan
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mid Groß-Gerau - Beim Projekt "Providentia" geht es um das Zusammenspiel verschiedener Informationsflüsse in automatisierten Fahrzeugen und dem digitalen Testfeld Autobahn. fortiss

Das autonome Fahren rückt näher, derzeit laufen zahlreiche Praxistests, um den Autopiloten auf die Straße zu bringen. Entscheidende Faktoren für die Mobilität der Zukunft werden Künstliche Intelligenz (KI) und der Mobilfunkstandard 5G sein.

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Das autonome Fahren rückt näher, derzeit laufen zahlreiche Praxistests, um den Autopiloten auf die Straße zu bringen. Entscheidende Faktoren für die Mobilität der Zukunft werden Künstliche Intelligenz (KI) und der Mobilfunkstandard 5G sein.

Im Rahmen des Projekts "Providentia" unter Leitung des Forschungsinstituts des Freistaats Bayern für softwareintensive Systeme und Services (fortiss) erforschen Wissenschaftler und Verkehrsexperten unter anderem aus der Telekommunikations- und Automobilindustrie derzeit, wie es für hochautomatisierte und autonome Fahrzeuge ermöglicht werden kann, dass diese den vor ihnen liegenden Streckenabschnitt in den Blick nehmen können. Denn die Erfassung der entsprechenden Ist-Situation in Echtzeit ist entscheidend für den Verkehrsfluss und dafür, Unfälle zu vermeiden. KI-Technologien zur Objekterkennung und der zukünftige Mobilfunkstandard 5G spielen dabei eine wichtige Rolle.

Um die notwendige Datenbasis zu erhalten, nutzen die Wissenschaftler das "Digitale Testfeld Autobahn" auf der A9. Messstationen schicken Sensoren-Daten von Nah- und Fernbereichskameras, Radar und Lidar wie Internetverbindung an einen Hochleistungsrechner, wo sie anonymisiert gespeichert werden. Im weiteren Projektverlauf sollen automatisierte und autonome Fahrzeuge mit ihren Vehicle-to-X-(V2X)-Empfängern Informationen der Messstellen in Echtzeit verarbeiten und den Nutzern zur Verfügung stellen.

Zunächst aber arbeitet die Forschungsgruppe an der notwendigen Softwareumgebung, um zunächst die realen Verhältnisse in einem digitalen Modell abzubilden, um in diesem digitalen Zwilling die Eigenschaften und Fähigkeiten der digitalen Infrastruktur zu simulieren. So könne man herausfinden, welche Daten und Datenmengen benötigt würden.

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