Hochautomatisiertes Sehen auf dem Prüfstand
Bild: Fraunhofer FokusIm Rahmen des Projekts Robust-Sense haben Forscher von Fraunhofer Fokus gemeinsam mit 14 weiteren Partnern in den vergangenen zwei Jahren eine Softwareplattform entwickelt und getestet, mit deren Hilfe die robuste und zuverlässige Wahrnehmung beim hochautomatisierten Fahren verbessert werden soll. Für hochautomatisiertes Fahren ist die zuverlässige Wahrnehmung der Umgebung von großer Bedeutung. Das Ziel ist daher eine robuste und zuverlässige Wahrnehmung der Straßensituation zu ermöglichen. Diese Wahrnehmung haben Forscher des Geschäftsbereichs Smart Mobility am Fraunhofer Fokus gemeinsam mit dem Fachgebiet Kraftfahrzeuge der TU Berlin sowie dem Daimler Center for Automotive IT Innovations (DCAITI) geprüft. Die Wissenschaftler haben dafür ein Fahrzeug in einen Vehicle-in-the-Loop-Prüfstand mit der virtuellen Simulationsumgebung VSimRTI und den Robust-Sense-Algorithmen eingebunden. So war es möglich, unabhängig von äußeren Bedingungen die Robust-Sense-Algorithmen in vielen Wetter- und Verkehrssituationen zu überprüfen. Damit eine robuste Erfassung möglich wird, benötigen Assistenzsysteme und Fahrzeuge neben hochgenauen HD-Karten vor allem optische Sensor-Komponenten, die bereits in verschiedenen Formen zum Einsatz kommen. Kameras unterstützen beispielsweise das automatische Halten der Spur. Doch sie können bei der Objekterfassung störanfällig sein. Um diese Nachteile auszugleichen, haben die Forscher die Sensordaten der Kamera mit der Positionsbestimmung von Laser- und Radarsystemen kombiniert. Diese können Hindernisse oder Verkehrsteilnehmer genauer erfassen, jedoch nicht bestimmen, um was für ein Objekt es sich handelt. Die Forscher nutzen daher Sensordaten aus unterschiedlichen Quellen, um eine robuste und zuverlässige Wahrnehmung sowie den Witterungsbedingungen angepasste Fahrmanöver zu gewährleisten. Das Projekt wird von der EU sowie dem Bundesforschungsministerium mit 10,5 Millionen Euro gefördert.
Bild: Fraunhofer FokusIm Rahmen des Projekts Robust-Sense haben Forscher von Fraunhofer Fokus gemeinsam mit 14 weiteren Partnern in den vergangenen zwei Jahren eine Softwareplattform entwickelt und getestet, mit deren Hilfe die robuste und zuverlässige Wahrnehmung beim hochautomatisierten Fahren verbessert werden soll. Für hochautomatisiertes Fahren ist die zuverlässige Wahrnehmung der Umgebung von großer Bedeutung. Das Ziel ist daher eine robuste und zuverlässige Wahrnehmung der Straßensituation zu ermöglichen. Diese Wahrnehmung haben Forscher des Geschäftsbereichs Smart Mobility am Fraunhofer Fokus gemeinsam mit dem Fachgebiet Kraftfahrzeuge der TU Berlin sowie dem Daimler Center for Automotive IT Innovations (DCAITI) geprüft. Die Wissenschaftler haben dafür ein Fahrzeug in einen Vehicle-in-the-Loop-Prüfstand mit der virtuellen Simulationsumgebung VSimRTI und den Robust-Sense-Algorithmen eingebunden. So war es möglich, unabhängig von äußeren Bedingungen die Robust-Sense-Algorithmen in vielen Wetter- und Verkehrssituationen zu überprüfen. Damit eine robuste Erfassung möglich wird, benötigen Assistenzsysteme und Fahrzeuge neben hochgenauen HD-Karten vor allem optische Sensor-Komponenten, die bereits in verschiedenen Formen zum Einsatz kommen. Kameras unterstützen beispielsweise das automatische Halten der Spur. Doch sie können bei der Objekterfassung störanfällig sein. Um diese Nachteile auszugleichen, haben die Forscher die Sensordaten der Kamera mit der Positionsbestimmung von Laser- und Radarsystemen kombiniert. Diese können Hindernisse oder Verkehrsteilnehmer genauer erfassen, jedoch nicht bestimmen, um was für ein Objekt es sich handelt. Die Forscher nutzen daher Sensordaten aus unterschiedlichen Quellen, um eine robuste und zuverlässige Wahrnehmung sowie den Witterungsbedingungen angepasste Fahrmanöver zu gewährleisten. Das Projekt wird von der EU sowie dem Bundesforschungsministerium mit 10,5 Millionen Euro gefördert.
Fraunhofer FOKUS
Dieser Artikel erschien in IT&Production Juni 2018 - 19.06.18.Für weitere Artikel besuchen Sie www.it-production.com
