AutoNOMOS - Autonomie- und Fahrerassistenzsysteme für PKW und LKW - Berlin

Erprobungsfahrt des MiG

Das ForMaT-Vorhaben

 

 

Das Projekt „Autonomie- und Fahrerassistenzsysteme für Pkw und Lkw“ soll einen entscheidenden Beitrag zur Entwicklung einer unfallfreien, effizienten und umweltgerechten Mobilität leisten.

AutoNOMOS ist ein „Baukastensystem“ von Autonomie- und Fahrerassistenzfunktionen mit Komponenten der Laser- und Kamerasensorik, satellitenbasierter Navigation und Verfahren für autonomes und vorausschauendes kognitives Fahrverhalten. Die Funktionen werden so entwickelt, dass sie für unterschiedliche Fahrzeugtypen (Pkw, Lkw, Sonderfahrzeuge) konfigurierbar sind und bezüglich ihrer Leistung und ihrer Anwendungsbereiche skaliert werden können. Mithilfe von AutoNOMOS können dann drohende Gefahren auf Straßen, Autobahnen und Kreuzungen (Spurwechsel, Staus, Vorfahrtsregeln) frühzeitig erkannt und so Unfälle vermieden werden.

Bei entsprechender Technologiereife soll das System zunächst schrittweise auf Privatgeländen und schließlich im öffentlichen Verkehr eingeführt werden. 

Die Ziele

Ziel ist es, die Entwicklung intelligenter Technologien im Bereich Fahrerassistenz und Fahrzeugsteuerung bis hin zu universell einsetzbaren Autonomiefunktionen voranzutreiben und diese Technologien in einem konfigurierbaren Gesamtsystem kommerziell anzubieten.
 

Die thematischen Schwerpunkte

Das Innovationslabor setzt sich aus drei Forschungsgebieten zusammen:
 

  • Forschungsgruppe Computer Vision
    Die Forschungsgruppe Computer Vision wird alle kamerabasierten Module für das Baukastensystem entwickeln. Automobile der Zukunft werden über mehrere Kameras verfügen (sog. Camera-Arrays), deren Sensoren sehr sparsam, klein und dennoch leistungsstark sind. Die Kameras können so die vielen Informationen aus der Umgebung parallel aufnehmen. Die Herausforderung besteht darin, die notwendigen Informationen in Echtzeit für den Bordcomputer zur Verfügung zu stellen.
  • Forschungsgruppe Umwelterfassung und 3D-Sensorik
    Laser- und Radarsensoren spielen eine sehr wichtige Rolle für die Entwicklung zukünftiger Fahrerassistenzsysteme, da die autonome Navigation ohne den Einsatz von Lidar und traditionellen Radars undenkbar ist. Die Forschungsgruppe wird mithilfe der Lasertechnologie neue Verfahren zur präzisen räumlich-zeitlichen Umfelderfassung der Fahrzeugumgebung entwerfen. Insbesondere in Kombination mit satellitengestützter Ortsmessung und auf der Basis von Merkmalskarten ist eine präzise und verlässliche Positionsbestimmung möglich. Damit schafft diese Abteilung die Voraussetzungen für die lernende virtuelle Spurführung.
  • Forschungsgruppe Kognitive Navigation
    Die Entwicklung neuartiger intelligenter Navigationstechnologien basiert auf der Kombination von satellitengestützter Positionsbestimmung mit Laser- und Kamerasensordaten. Mittels dieser drei Technologien lassen sich Verfahren der verlässlichen Fahrzeugnavigation und der lernenden virtuellen Spurführung entwickeln. Die satellitengestützte Positionsbestimmung (GPS, Galileo etc.) dient der Bestimmung der eigenen Position in der Welt. Erst die Kombination mit einer Straßenkarte ermöglicht die eigentliche Navigation und Routenplanung. Neben statischem Kartenmaterial kann über eine telematische Anbindung der Zugriff auf aktuelle Karten- und Verkehrsinformationen ermöglicht werden. Für das Ziel der „verlässlichen autonomen Navigation und lernenden virtuellen Spurführung“ spielt neben der globalen Routenplanung auch die lokale Navigation, also das Planen von kleinen Manövern, eine entscheidende Rolle. Hierfür wiederum sind Laser- und Kamerasensordaten nötig. Die Integration der drei Technologien soll dann ein verlässliches und sicheres Fahrzeugverhalten ermöglichen.

Die Partner

An der Umsetzung des Vorhabens sind mehrere führende Unternehmen, Forschungseinrichtungen und Beratungsinstitutionen beteiligt.
 

Kontakt

Prof. Dr. Raúl Rojas 
Arnimallee 7/Raum 019
14195 Berlin
Tel.: 030 83875-130
Fax: 030 83875-193
E-Mail: media[at]autonomos-labs.de
Internet: www.autonomos-labs.de


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