Autonomes Fahren

AuRoRaS entwickelt Radarsensoren für autonomes Fahren

AuRoRaS DFKI autonomes Fahren
Beispielhafte Darstellung der Fahrzeug-Umfelderfassung mittels Lidar (links oben), Radar (rechts oben) und Kamera (unten). Bild: DFKI
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Um das autonome Fahren überhaupt möglich zu machen, müssen automatisierte und vollautomatisierte Fahrzeuge ihre Umgebung selbständig erfassen und verstehen. Das Problem: Bei widrigen Bedingungen wie etwa starkem Regen oder Schneefall sind Sensoren sowie Kameras und Laser blind. Die Lösung: Radarsysteme, die bei solchen Witterungsbedingungen erheblich besser und robuster sind. Das DFKI, die Astyx GmbH und BIT Technology Solutions wollen in den nächsten zwei Jahren ein solches System realisieren.

Das Forschungsvorhaben trägt den Titel AuRoRaS, was für Automotive Robust Radar Sensing (auf Deutsch etwa: Robuste Radarabtastung im Automobil-Bereich) steht. Im Rahmen von AuRoRaS sollen neue Simulationsverfahren und Methoden der Künstlichen Intelligenz entwickelt werden. Die beiden Unternehmen und das Forschungszentrum erhoffen sich dadurch effizientere Radarsysteme, die das autonome Fahren sicherer machen, schreibt das DFKI in einer Pressemitteilung. Gefördert wird das Projekt vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF).

Künstliche Intelligenz soll Radarsensorik verbessern

Die Projektkoordination des auf zwei Jahre angelegten Projekts obliegt der Astyx GmbH. Zusammen mit der BIT Technology Solutions GmbH und dem Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) wird so ein Radarsystem für Automotive für den Einsatz in den Leveln 4 (hochautomatisiertes Fahren) und 5 (autonomes Fahren) realisiert. Die Qualität der Messdaten des sogenannten Dauerstrichradars soll signifikant erhöht werden. Bei dieser Radartechnologie werden während der Messung ununterbrochen Radarsignale ausgestrahlt und die Reflektionen gemessen.

Radarsensoren sind in der Automobilindustrie bereits stark verbreitet. Neben der bereits erwähnten Robustheit gegenüber den Witterungsbedingungen ist der große Vorteil die direkte Messung der Objektgeschwindigkeit. Dies können kamerabasierte Verfahren oder Laser-Sensoren (Lidar) nicht leisten. Ein großer Nachteil sind mögliche Fehler bei der Signalverarbeitung von Radarsystemen. Diese können durch Geschwindigkeitsmehrdeutigkeiten oder die sogenannte Mehrwegeausbreitung – beispielsweise aufgrund der reflektierenden Straßenoberfläche – entstehen. Bei automatisierten oder autonomen Fahrfunktionen ist jedoch eine sehr hohe Genauigkeit und Robustheit zwingend erforderlich. Deshalb sollen im Projekt die physikalisch bedingten Nachteile von Radar-Sensoren durch KI-Methoden erkannt und beseitigt werden.

Hochauflösende Radargeräte und Software-gestützte Objekterkennung

Die Astyx GmbH steuert hochauflösende Radargeräte und ihr Wissen in der Software-gestützten Objekterkennung bei. Außerdem entwickelt Astyx die synchronisierte Datenaufzeichnung, die geometrische Kalibrierung der Sensoren und die Entwicklung der Datenschnittstellen und Werkzeuge zum Annotieren der realen Trainings- und Testdaten. Von der BIT Technology Solutions GmbH kommen eine synthetische, physikalisch basierende Simulation der Radarsensordaten und die benötigten Referenzdaten (Ground Truth). Diese Simulationsumgebung dient als Basis für ein effizientes Training der KI und das Absichern der KI-Algorithmen. Aufgrund seiner Erfahrungen im Bereich maschinelles Lernen übernimmt das DFKI einen Großteil der Verbesserung der Datenqualität durch neu zu erforschende Signalverarbeitungsschritte mittels tiefer Neuronaler Netze. (wag)


Kontakt zu DFKI, Astyx und BIT

Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH
Trippstadter Str. 122
67663 Kaiserslautern
Tel.: +49 631 2057 50
E-Mail: info@dfki.de
Website: www.dfki.de

Astyx GmbH
Lise-Meitner-Str. 2a
Gebäude 10.4
85521 Ottobrunn
Tel.: +49 89 2018 040
E-Mail: info@astyx.de
Website: www.astyx.de

BIT Technology Solutions GmbH
Gewerbering 3
83539 Pfaffing
Tel.: +49 89 5505 4715
E-Mail: info@bit-ts.de
Website: www.bit-ts.de

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