TESTS & SCIENCE

22.März 2017

Verbundprojekt MEC-View: Intelligente Infrastruktur für Autopiloten


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Hochautomatisierte Fahrzeuge werden in Zukunft auch im innerstädtischen Verkehr unterwegs sein. Videokameras und Radarsensoren helfen den Autos dabei, die Verkehrssituation zu erfassen. Doch was ist, wenn Verkehrsteilnehmer durch Hindernisse verdeckt sind? Abhilfe leistet hier womöglich eine intelligente Verkehrsinfrastruktur, die dem Fahrzeug stationäre Sensordaten zuarbeitet. Das von Bosch koordinierte Projekt „MEC-View“, an dem unter anderem die Universität Ulm und die Firma Nokia beteiligt sind, will herausfinden, wie mit Hilfe von Mobilfunkservern mobile und stationäre Daten in Echtzeit verrechnet und dem Fahrzeug zur Verfügung gestellt werden können.

Nicht nur auf der Autobahn, sondern auch im innerstädtischen Verkehr sollen in Zukunft hochautomatisierte Systeme den Fahrer unterstützen, beispielsweise beim Einfädeln auf eine stark befahrene Straße oder beim Abbiegen an einer schwer überschaubaren Kreuzung. Mithilfe von Videokameras und Radarsensoren können sich diese hochentwickelten Fahrzeuge zwar einen Rundumblick verschaffen. Doch wenn Gegenstände oder Personen von Hindernissen verdeckt sind, bleiben sie für die Technik des Fahrzeugs „unsichtbar“. Ein umfassenderes Bild der aktuellen Verkehrslage versprechen hier die Daten von Sensoren, die fest installiert sind in der Verkehrsinfrastruktur, zum Beispiel an Straßenleuchten. Das Bundeswirtschaftsministerium fördert nun mit „MEC View“ ein dreijähriges Verbundprojekt, das die lokale Verarbeitung solcher Sensordaten aus der Verkehrsinfrastruktur in Echtzeit ermöglichen soll, und zwar durch den Einsatz von lokalen Servern, die im Mobilfunknetz integriert sind. Das von Bosch koordinierte Projekt, trägt den Titel „Mobile Edge Computing basierte Objekterkennung für hoch- und vollautomatisiertes Fahren“ (MEC-View).

Getestet und prototypisch aufgebaut wird das System an einer Straßenkreuzung in Ulm, wo die Sensoren an Lichtmasten befestigt werden. Die Stadt unterstützt das Verbundprojekt als assoziierter Partner. Das intelligente Herzstück der Anlage bildet ein so genannter „Multi-Access Edge Computing“- Server von Nokia, der direkt ins Mobilfunknetz integriert ist und aufgrund der lokalen Datenverarbeitung Echtzeit-Kommunikation möglich macht. Der MEC-Server verrechnet die Daten der Videokameras und Radarsensoren mit Hilfe hochgenauer digitaler Karten aus einem Cloudserver zu einem lokalen Umfeldmodell, das über Funk an das hochautomatisierte Fahrzeug übermittelt wird.

Der Arbeitsschwerpunkt der Ulmer Uni-Wissenschaftler liegt in der „latenzarmen“ Fusion der Daten, die von Seiten der Infrastruktur über Sensoren gewonnen werden. Dabei geht es darum, möglichst ohne Zeitverzug Informationen zur Position und zum Verhalten von Verkehrsteilnehmern zu gewinnen, die dem automatisierten Fahrzeug die zeitnahe Handlungsplanung erlauben. Verrechnet werden dafür die Bilddaten von Videokameras sowie die Daten von sogenannten LiDAR-Sensoren. Diese Abkürzung steht für Light Detection And Ranging und bezeichnet ein laserbasiertes Messverfahren zur optischen Abstandserfassung. Die Ingenieure und Informatiker vom Institut für Mess-, Regel- und Mikrotechnik (MRM) arbeiten zudem an der Entwicklung eines Referenzmesssystems, mit dessen Hilfe die Ergebnisse des Systems evaluiert werden können. Außerdem stellen sie eines ihrer hochautomatisierten Fahrzeuge zur Verfügung, mit dessen Hilfe die erfolgreiche Datenfusion im Straßenverkehr getestet werden kann. Für ihr Teilprojekt stehen den Ulmer Forschern gut 650 000 Euro aus dem Fördertopf zur Verfügung.

Zu den weiteren Projektpartnern gehören auch die Universitäten Duisburg-Essen und Ulm sowie die Unternehmen Daimler, Nokia, Osram, TomTom und die Firma IT-Designer. Assoziierter Partner ist die Stadt Ulm.

Editor: Jens Stoewhase mit Pressematerial der Universität Ulm

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