Digitale Umgebungsdaten für die Fahrzeugentwicklung

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Foto der realen Szene (Trippstadter Straße, Kaiserslautern).
Automatische semantische Segmentierung und Klassifikation der Laserscanndaten.
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Automatische semantische Segmentierung und Klassifikation der Laserscanndaten.
Geo-referenzierter 3D-Laserscan der Umgebung. Digitale Umgebungsdaten: Bild 3/3
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Geo-referenzierter 3D-Laserscan der Umgebung.

Vor dem Hintergrund einer stetig steigenden Komplexität der in Fahrzeugen eingesetzten Assistenz- und Automatisierungsfunktionen kommen klassische Erprobungs- und Auslegungsverfahren jedoch zunehmend an ihre Grenzen.

Aktuelle Ansätze, etwa zur Beschreibung der Logik eines Straßennetzes, versagen oft bei der Erfassung komplexer Randfälle, wie sie in der Realität allgegenwärtig sind. Darunter fallen z.B. unvollständige Fahrbahnmarkierungen oder schadhafter Asphalt. Reale Assistenzsysteme müssen allerdings in der Lage sein, auch bei einer fehlenden Fahrbahnmarkierung einen sicheren Fahrzustand zu erreichen. Dies gilt es bereits früh im Entwicklungsprozess zu berücksichtigen.

Das derzeit als Teil der Software-Suite »Virtual Measurement Campaign« (VMC®) entwickelte Softwarepaket »VMC® Road and Scene Generator« ermöglicht die virtuelle Entwicklung und Erprobung von Automatisierungssystemen auf Basis realer Umgebungsdaten.

Leistungsbeschreibung

  • Virtuelle Entwicklung und Erprobung von Automatisierungssystemen auf Basis realer Umgebungsdaten
  • Ableitung einer repräsentativen Stadt oder Region bzgl. ausgewählter Kriterien (bestimmte Steigungs- oder Kurvigkeitscharakteristik etc.)
  • Geo-referenzierter 3D-Laserscan der Umgebung
  • Automatisierte Identifikation und Klassifikation verkehrsrelevanter Objekte (Fahrzeuge, Fahrspuren, Fahrbahnmarkierungen, Gebäude etc.) aus 3D-Punktewolke
  • Generierung und Export verkehrsrelevanter Umgebungsdaten im OpenDrive®-Format

 

Weiterführende Informationen

Digitale Umgebungsdaten [Fraunhofer ITWM]

VMC® Road-and-Scene-Generator [Fraunhofer ITWM] Konzept zur statistischen Analyse von geo-referenzierten Daten