{"id":7867,"date":"2019-04-01T16:55:07","date_gmt":"2019-04-01T14:55:07","guid":{"rendered":"https:\/\/www.l3s.de\/?page_id=7867"},"modified":"2023-01-27T12:33:21","modified_gmt":"2023-01-27T11:33:21","slug":"autonomous-driving-under-adverse-conditions","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.l3s.de\/de\/magazine\/binaire-articles\/autonomous-driving-under-adverse-conditions\/","title":{"rendered":"Autonomes\nFahren unter\nwidrigen\nBedingungen\u00a0"},"content":{"rendered":"
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Foto: \u00a9whykei \u2013 unsplash.com<\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n

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Ausgabe 01\/2019<\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n

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Mobilit\u00e4t von morgen<\/span><\/a>\n <\/span>\n <\/div>\n <\/div>\n
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Autonomes\nFahren unter\nwidrigen\nBedingungen<\/h1>\n <\/div>\n <\/div>\n
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Das autonome Fahren hat in den letzten Jahren enorme Fortschritte gemacht. Etliche Unternehmen arbeiten zurzeit an der Serienreife. Damit das selbststeuernde Fahrzeug sicher unterwegs ist, m\u00fcssen Sensoren die Umwelt zuverl\u00e4ssig erfassen. Zum Einsatz kommen Laser-, Radar- und Kamerasysteme. Aus den Daten der Sensoren entsteht ein digitales Modell der Fahrzeugumgebung. Anhand dieses Modells wird das Fahrzeug in einer hochgenauen Karte lokalisiert, jedes statische und dynamische Hindernis extrahiert und darauf basierend die Fahrtroute geplant. Die Routenplanung ber\u00fccksichtigt auch die pr\u00e4dizierten Bahnen anderer Verkehrsteilnehmer, um Kollisionen zu verhindern.<\/p>\n

Noch ist das System nicht zuverl\u00e4ssig: In der Vergangenheit ist es bereits zu Unf\u00e4llen gekommen, wenn sich die Umgebungsmodelle, die die einzelnen Sensoren erstellen, widersprechen. Au\u00dferdem ist eine Fahrt bei widrigen Wetterbedingungen und (Teil-)Sensorausf\u00e4llen zurzeit nur eingeschr\u00e4nkt m\u00f6glich, da noch nicht alle Informationen der redundanten Sensoren kombiniert werden.<\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n

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Was tun bei schlechtem Wetter?<\/strong><\/p>\n

Im BMWi-gef\u00f6rderten Verbundprojekt ifuse<\/a> erforschen Prof. Dr. Holger Blume und sein Team Datenstrukturen, Algorithmen und Architekturen f\u00fcr eine effiziente Fusion von Sensorrohdaten. Im Vergleich zu bisherigen Fusionsverfahren auf Objektlistenebene erm\u00f6glicht die Fusion von Rohdaten eine robustere Objektklassifikation und Umfelderfassung, auch wenn einzelne Sensoren beeintr\u00e4chtigt sind. Grundlage f\u00fcr die Sensordatenfusion auf Rohdatenebene sind die Signale aktiver und passiver Fahrzeugsensoren, die nach einer minimalen Vorverarbeitung in einem gemeinsamen Koordinatensystem fusioniert werden. F\u00fcr jeden Sensorwert wird zus\u00e4tzlich ein Vertrauensma\u00df berechnet. Des Weiteren wird die Messungenauigkeit jedes Messwertes im inversen Sensormodell explizit modelliert und somit der gr\u00f6\u00dftm\u00f6gliche Informationsgehalt genutzt. Die nachfolgenden KI-basierten Algorithmen erkennen und klassifizieren diejenigen Objekte, die f\u00fcr die Planung der Fahrt notwendig sind. Anhand der Bewegung eines Objektes wird der zuk\u00fcnftige Bewegungspfad gesch\u00e4tzt und der Bahnplanung zur Verf\u00fcgung gestellt. Am Ende der Projektlaufzeit werden die Forschungsergebnisse in einem Versuchstr\u00e4ger pr\u00e4sentiert, der autonom \u00fcber eine komplexe Forschungskreuzung in Braunschweig fahren wird.<\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n

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Forschungsfahrzeug erzeugt Trainingsdaten<\/strong><\/p>\n

Mit Hilfe des eigenen Forschungsfahrzeugs PANDA (\u201ePlAtform for the Development of Next-gen Driver Assistance\u201c) werden Datensequenzen erzeugt, um die Algorithmen des maschinellen Lernens zu trainieren und zu validieren. Im Versuchstr\u00e4ger werden zuk\u00fcnftige Hardware-Architekturen emuliert, um eine sichere und echtzeitf\u00e4hige Verarbeitung gro\u00dfer Datenmengen garantieren zu k\u00f6nnen.<\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n

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Vorgestellte Projekte<\/h6>\n <\/div>\n <\/div>\n
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Kontakt<\/h6>\n <\/div>\n <\/div>\n
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Prof. Dr. Holger Blume<\/h6>\n <\/div>\n <\/div>\n
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blume@l3s.de<\/span><\/a>\n <\/span>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n
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L3S-Mitglied Holger Blume leitet das Fachgebiet Architekturen und Systeme des Instituts f\u00fcr Mikroelektronische Systeme der Leibniz Universit\u00e4t Hannover und ist Projektleiter von ifuse.<\/em><\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n

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Nicolai Behmann, M.Sc.<\/h6>\n <\/div>\n <\/div>\n
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behmann@ims.uni-hannover.de<\/span><\/a>\n <\/span>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n
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Nicolai Behmann ist wissenschaftlicher Mitarbeiter im Projekt ifuse<\/em> project. <\/em>Er besch\u00e4ftigt er sich mit der Fusion und Interpretation vieler Sensordaten mit Hilfe K\u00fcnstlicher Intelligenz.<\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Foto: \u00a9whykei \u2013 unsplash.com Issue: 01\/2019 Mobilit\u00e4t von morgen Autonomous driving under adverse conditions Autonomous driving has made enormous progress in recent years. A number of companies are currently working on series maturity. Sensors must reliably detect the environment so that the self-controlling vehicle can travel safely. Laser, radar and camera systems are used. A […]<\/p>","protected":false},"author":7,"featured_media":7868,"parent":2750,"menu_order":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"page-templates\/full-width-page.php","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[],"tags":[28,86],"class_list":["post-7867","page","type-page","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","tag-binaire","tag-binaire-2019-01"],"acf":[],"aioseo_notices":[],"publishpress_future_action":{"enabled":false,"date":"2026-05-26 03:28:01","action":"category","newStatus":"draft","terms":[75],"taxonomy":"category","extraData":[]},"publishpress_future_workflow_manual_trigger":{"enabledWorkflows":[]},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.l3s.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/7867","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.l3s.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/pages"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.l3s.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/page"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.l3s.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/7"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.l3s.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=7867"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.l3s.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/7867\/revisions"}],"up":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.l3s.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/2750"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.l3s.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/7868"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.l3s.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=7867"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.l3s.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=7867"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.l3s.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=7867"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}