Fusion von Sensordaten für autonomes Fahren

Autonome Systeme

Die Herausforderung

Der Weg zur vollen Einsatzfähigkeit selbstfahrender Autos ist durch die Komplexität der Anforderungen noch weit. Besonders die Erfassung komplexer Verkehrssituationen bleibt eine Herausforderung und ist fehleranfällig. Vielschichtige Szenarien mit wechselnden Verkehrsteilnehmern, unübersichtlichen Kreuzungen und sich verändernden Sicht- und Umgebungsbedingungen machen es autonom agierenden Autos immer wieder unmöglich, selbstständig richtig zu agieren.

Wie wir helfen werden

Gemeinsam mit den Projektpartnern schafft XITASO ein robustes Sensorsystem, welches äußere Einflüsse wirkungsvoll berücksichtigt und somit die Sicherheit autonomer Fahrzeuge in anspruchsvollen Verkehrssituationen erhöht. Hierfür werden Sensordaten des Fahrzeugs mit Sensordaten der Infrastruktur in einem innovativen Gesamtsensorsystem über schnelle, sichere und zuverlässige V2X-Kommunikation (vehicle-to-everything) zusammengeführt.

Technologien

Computer Vision Sensor Fusion Deep Learning V2X GAIA-X

Innovative Sensortechnologie für sicheres autonomes Fahren an Kreuzungen

Für den Erfolg des Projekts VALISENS (Valides innovatives Gesamtsensorsystem für kooperativ-automatisiertes Fahren) werden die Kombination von Infrarot-Kameras und deren Daten mit anderen Sensoren wie klassischen RGB-Kameras, LiDAR und Radaren für die Entwicklung einer zuverlässigen und vertrauenswürdigen sensorischen Umfeldwahrnehmung für autonome Fahrzeuge im Kreuzungsverkehr erforscht.

Der Schwerpunkt liegt auf der Entwicklung von KI-basierten multiperspektivischen und multimodalen Fusionsverfahren sowie der Objekterkennung und deren Übertragung in Fahrszenarien. Besondere Aufmerksamkeit gilt dabei der Robustheit unter verschiedenen äußeren Bedingungen bei der Fusionierung der IR-Bilder mit klassischen Kamerabildern.

GAIA-X für fortschrittliches Datenmanagement

Darüber hinaus erforscht XITASO die Anwendung von GAIA-X als Plattform für Datenhaltung und -management für Sensor- und fusionierte Daten. Die Expertise von XITASO in Softwarearchitekturen für hybrides Edge/Cloud-Datenmanagement wird in das Projekt eingebracht, um innovative Lösungen zu entwickeln und das Potenzial von autonomer Mobilität weiter voranzutreiben.

Datenfusion für automatisiertes Fahren: Effiziente Gesamtlage-Analyse in Testfeldern

Mittels neuartiger Verfahren der Datenfusion und -verarbeitung wird so das umfassende Gesamtlagebild detektiert, analysiert und bewertet. Dieses Vorgehen schafft die Grundlagen zur Realisierung der Automatisierungsfunktionen Level 3+ und ermöglicht die Anwendung umfassender angepasster Test- und Validierungsverfahren für automatisiert vernetztes Fahren. Die Effizienz des Gesamtsensorsystems wird innerhalb der öffentlichen Testfelder Dresden und Ingolstadt präsentiert werden.

Zur offiziellen Projekt Webseite

Projektbeteiligte und Förderung

Projektpartner

LiangDao GmbH
LiangDao ist ein weltweit führender Systemanbieter von LiDAR-Sensoren, der Industriekunden ein umfassendes Angebot zur Verfügung stellt.

Fraunhofer IVI
Das Fraunhofer-Institut für Verkehrs- und Infrastruktursysteme IVI befasst sich mit verkehrsbezogenen Forschungsarbeiten zu Fahrzeug- und Antriebstechnik, Disposition, Logistik, digitale Geschäftsprozesse und intelligente Verkehrssysteme.

NXP Semiconductors N.V.
NXP ist ein globales Halbleiterunternehmen, das Lösungen entwickelt, die sichere Verbindungen für eine intelligentere Welt ermöglichen.

s.m.s – smart microwave sensors GmbH
smartmicro entwirft, entwickelt und fertigt Radarlösungen für das Verkehrsmanagement sowie für Anwendungen in der Automobil- und Luftfahrtindustrie.

Projektförderer

Förderprogramm

Neue Fahrzeug- und Systemtechnologien

Projektträger

TÜV Rheinland Consulting GmbH

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