Hochgenaue digitale Verkehrserfassung als Grundlage zukünftiger Mobilitätsforschung – Aufbau mobiler und modularer Messstationen
Dabei werden insbesondere innovative Algorithmen aus dem Bereich des Machine Learnings erarbeitet und eingesetzt. Um derartige Algorithmen effizient abzubilden, werden weiterhin Programmier- und Verifikationsmethoden, u. a. auf Virtual-Prototyping basierend, entwickelt. Zum Abschluss des Projektes werden die erarbeiteten und implementierten Algorithmen in einem Demonstratorfahrzeug in einer realen Fahrsituation präsentiert.
Dieses Vorhaben zielt auf einen derzeit fehlenden, aber sehr entscheidenden Baustein zur Adressierung von wichtigen Herausforderungen im Bereich des vernetzten und automatisierten Fahrens auf öffentlichen Straßen ab. Ziel ist es, das Verkehrsgeschehen an verschiedenen relevanten Stellen hochgenau zu erfassen und Daten als Grundlage für die Entwicklung und Absicherung aktueller und künftiger Sensortechnologien sowie automatisierter Fahrfunktionen zu erheben. Die aufgezeichneten Daten sollen zentral auf einem Datenserver abgelegt und ausgewählten Forschungseinrichtungen und -partnern zur Verfügung gestellt werden. Sie dienen somit auch als Grundlage für die Forschungsfelder Big Data und Maschinelles Lernen im Fahrzeugbereich.
Zudem soll der Baustein als Grundlage für das ortsungebundene Testen von Intelligenten Transportsystemen (ITS) im Realverkehr dienen. Hierzu gilt es, ein Konzept für einen mobilen modularen Baukasten von Messstationen zur hochgenauen Verkehrsdatenerfassung und Vehicle-to-X (V2X)-Kommunikation zu entwickeln, das eine temporäre Installation einer Kommunikations- und Sensorinfrastruktur an unter schiedlichen Standorten ermöglicht. Auf diese Weise entsteht eine wert volle Grundlage für die Forschung und Entwicklung an wegweisen den Systemen und Funktionen.
Kontakt
Laurent Benedikt Klöker, M.Sc.
Institut für Kraftfahrzeuge (ika)
+49 241 80 26713
Projektdauer
07/2018 – 06/2021
Beteiligte Institute
Institut für Kraftfahrzeuge (ika), Lehrstuhl für Informatik (I8)
Projektpartner
Neurosoft GmbH
Gefördert durch
Europäische Union (Europäischer Fonds für regionale Entwicklung)