TESTS & SCIENCE

16.Mai 2018

Fraunhofer FOKUS testet RobustSENSE-Algorithmen


 Unabhängig von äußeren Bedingungen konnten die RobustSENSE-Algorithmen in vielen Wetter- und Verkehrssituationen in einem Vehicle-In-The-Loop-Prüfstand überprüft werden.

Unabhängig von äußeren Bedingungen konnten die RobustSENSE-Algorithmen in vielen Wetter- und Verkehrssituationen in einem Vehicle-In-The-Loop-Prüfstand überprüft werden. / (c) Fraunhofer FOKUS

Assistenzssysteme und automatisierte Fahrzeuge benötigen neben hochgenauen HD-Karten optische Sensor-Komponenten, um ihre Umgebung möglichst genau erfassen zu können. Spurhalteassistenten und die Erfassung kleinerer Hindernisse werden bereits von Kameras unterstützt. Allerdings sind diese im Hinblick auf die Objekterfassung und -erkennung noch sehr störanfällig. Daher haben die Forscher vom Fraunhofer FOKUS gemeinsam mit 14 Partnern, darunter Daimler und Bosch, in den vergangenen zwei Jahren im Rahmen des europäischen Projekt RobustSENSE eine Softwareplattform entwickelt.

Auf dieser Plattform werden verschiedene Sensordaten von Kameras, Laser, Radar und weitere Informationen kombiniert. Viele Wetter- und Verkehrssituationen, wie zum Beispiel Gegenlicht oder starker Schneefall, mit denen bisherige Systeme ihre Schwierigkeiten haben, können somit unabhängig von den äußeren Bedingungen überprüft werden.

Mit diesen RobustSENSE-Algorithmen und der virtuellen Simulationsumgebung VSimRTI wurde ein reales Forschungsfahrzeug in einen Vehicle-in-the-Loop-Prüfstand eingebunden. Zwar können Laserstrahlen und Radarwellen Hindernisse genauer erfassen, als die Berechnung auf der Grundlage von Kamerabildern, aber sie können nicht bestimmen, um was für ein Objekt es sich handelt. Um eine zuverlässige Wahrnehmung sowie den Witterungsbedingungen angepasste Fahrmanöver zu gewährleisten nutzen die Fraunhofer-Forscher daher Sensordaten aus verschiedenen Quellen.

„Es ist für einen Computer noch sehr anspruchsvoll, zwischen einem Gegenstand und einem Menschen zu unterscheiden. Bei schlechten Witterungsbedingungen, wie starkem Schneefall, hat das Fahrzeug durch die Sensorkombination aber den besseren Durchblick. RobustSENSE hat gezeigt, wie wichtig die virtuelle Erprobung ist. In den virtuellen Tests konnten wir verschiedene Wetter- und Straßenbedingungen kontrolliert und wiederholbar mit unseren intelligenten Algorithmen einspielen. Damit haben wir einen wichtigen Baustein für das automatisierte und vernetzte Fahren im Digitalen Testfeld Berlin validiert.“ sagt Dr. Ilja Radusch.

Editor: Tanja Lauch mit dem Pressematerial des Fraunhofer-Institut für Offene Kommunikationssysteme FOKUS

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