Echtzeit-Vorausschau auf den Verkehr durch hochautomatisierte Flottenkommunikation

Bei der Auffahrt auf die Autobahn schon wissen, wie zähflüssig der Feierabendverkehr sein wird oder ob sich der zweistündige Stau in dieser Minute auflöst und die freie Fahrt wieder garantiert ist. Im Forschungsprojekt „Providentia – Proaktive Videobasierte Nutzung von Telekommunikationstechnologien in innovativen Autobahn-Szenarien“ wird die Vorausschau auf den Autobahnverkehr in Echtzeit mittels entsprechender Sensoren und Big Data getestet. Durch die im System stattfindende hochgenaue Lokalisierung von Verkehrsobjekten werden Fahrer und selbstfahrende Fahrzeuge mit Informationen unterstützt und der Verkehr wird sicherer, effizienter und komfortabler.

Echtzeit-Vorausschau auf den Verkehr durch hochautomatisierte Flottenkommunikation. Bild: IPG Automotive

Echtzeit-Vorausschau auf den Verkehr durch hochautomatisierte Flottenkommunikation. Bild: IPG Automotive

Das Bundesministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur (BMVI) fördert das Projekt „Providentia“ mit 6,1 Millionen Euro im Rahmen des Forschungsprogramms „Automatisierung und Vernetzung im Straßenverkehr“ in der Förderrichtlinie „Automatisiertes und Vernetztes Fahren auf digitalen Testfeldern in Deutschland“. Weitere Partner im Projekt sind die BMW Group, Cognition Factory, Elektrobit, fortiss, Huawei sowie Rohde & Schwarz.

Grundidee des Projekts ist es, Fahrern und hochautomatisierten Fahrzeugen einen möglichst umfassenden Vorausblick auf die Strecke zu geben. Dies geschieht mittels entsprechender Sensorik wie Kameras und Radarsensoren an der Fahrbahn sowie in den vernetzten Fahrzeugen. Weitere Grundlagen für eine erfolgreiche Umsetzung sind ein Mobilfunknetz der modernsten Generation für die Datenübertragung sowie Car2X-Empfänger, die die gewonnenen Daten verarbeiten und die relevanten Daten übermitteln. Der so erzeugte, jederzeit aktuelle „digital twin“ der Infrastruktur lässt zuverlässig, in Echtzeit und auch unter widrigen Umweltverhältnissen Ableitungen aller relevanten Informationen für jedes Fahrzeug zu. Es wird für jeden einzelnen Verkehrsteilnehmer ein hochzuverlässiges Abbild der Realität im „Backend“ durch Sensorfusion erzeugt und zur Verfügung gestellt, wobei Informationsüberfrachtung vermieden wird. „Neben der Verkehrslage können beispielsweise auch Aussagen zum Wetter gemacht sowie situationsangepasste Hinweise für eine sichere und komfortable Fahrweise in Echtzeit gegeben werden. Dabei entscheidet der Fahrer jederzeit selbst, welche Informationen er in seinem Fahrzeug angezeigt bekommt. Warnhinweise werden jedoch immer aus- und weitergegeben“, erläutert Martin Herrmann, Business Development Manager Fahrerassistenz & Automatisiertes Fahren bei IPG Automotive.

Als wichtige Unterstützung in der Entwicklung des Systems kommt die IPG Automotive Simulationssoftware CarMaker zum Einsatz. Praktische Tests auf der Straße im digitalen Testfeld auf der Autobahn A9 werden mit CarMaker realitätsgetreu in die virtuelle Welt übertragen. Es werden reale Verkehrssituationen und Objekte in Echtzeit virtuell nachgebildet, die realitätsnahe Tests des Gesamtsystems im virtuellen Fahrversuch unter Berücksichtigung von Unsicherheiten ermöglichen. Funktioniert das Zusammenspiel von Sensoren, Car2X-Komponenten und Fahrerassistenzsystemen in den Szenarien, geht es im nächsten Schritt um die Echtzeitvisualisierung im Fahrzeug. Dann werden real gewonnene Daten im Auto während der Fahrt auf einem Laptop abgebildet und die Informationsversorgung der vernetzten Fahrzeuge in tatsächlichen Verkehrsszenarien auf der Teststrecke getestet.

Das Forschungsprojekt läuft noch bis Mitte des Jahres 2019. Gelingt das erforderliche Zusammenspiel verschiedener Informationsflüsse in hochautomatisierten Fahrzeugen und der Kommunikations- sowie Backendinfrastruktur auf dem Abschnitt des digitalen Testfeldes auf der A9, soll der entwickelte Live-Vorausblick zum Treiber für den raschen Aufbau einer Sensorinfrastruktur und darüber hinaus für die rasche Einführung des hochautomatisierten Fahrens in Deutschland werden.

[Quelle: IPG Automotive]

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