(Lokales Umfeldmodell für das kooperative, automatisierte Fahren in komplexen Verkehrssituationen)

Dieses Projekt endete im September 2023. Die Seiten des Projektes werden nicht mehr aktualisiert.

Die rasanten Entwicklungen der Technologiebereiche Big-Data, Künstlichen Intelligenz (z.B. Deep Learning), innovative Rechnerarchitekturen (GPUs), Vernetzung von Sensoren mit Rechner-Infrastrukturen (Internet of Things) über hoch performante 5G-Netze sind im Begriffe eine technische Revolution auszulösen, die Auswirkungen auf alle Bereiche des Lebens, auf alle Industrie-Sparten und Geschäftsfelder, insbesondere auch auf den Mobilitätssektor haben wird. Die Situation ist durchaus vergleichbar mit der Einführung von Personal-Computern in den 80 Jahren, dem World Wide Web in den 90ern oder der Smartphones vor etwa 15 Jahren und wird zu disruptiven Änderungen der Wertschöpfungsketten und damit verbunden zu Umbrüchen in den bis dato etablierten ECO-Systemen führen. Um die Wettbewerbsfähigkeit auf längere Sicht gewährleisten zu können, müssen die Unter-nehmen der deutschen Industrie, insbesondere der Automobilbranche, hohe Risiko-Investitionen tätigen, um Ihre Geschäftsfelder gemäß diesen neuen Gegebenheiten zu restrukturieren. Das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) hat mehreren Initiativen gestartet und Programmen aufgelegt, um in diesem technisch und auch ökologisch volatilen Umfeld die Weichen für die Siche-rung des Industriestandortes Deutschland zu stellen.  

Im Rahmen des Programm BMWi-Programms „Neue Fahrzeug- und Systemtechnologien“ hat sich das LUKAS-Konsortium, bestehend aus Unternehmen der Großindustrie, KMUs, Universitäten und Organisationen der öffentlichen Hand konstituiert, um in einem vorwettbewerblichen Forschungsprojekt die Potenziale und Auswirkungen dieser Innovationen auszuloten und für die spätere Produktentwicklung verfügbar zu machen. LUKAS nutzt innovative Ansätze aus den oben skizzierten Technologiefeldern, mit dem übergeordneten Ziel, das automatisierte Fahren in komplexen urbanen Verkehrsräumen sicher und effizienter zu gestalten und damit die bereits entwickelten L2/L3 automatisierten Fahrsyste-me für hochautomatisierte Mobilitätskonzepte gemäß L4/L5 vorzubereiten.  

Dabei fokussiert LUKAS auf das kooperative, vernetzte und automatisierte Fahren im Mischverkehr urbaner Verkehrssituationen. Sowohl die abstrahierten Objektdaten, einerseits von sensorbestückten Sensor-Processing-Units und andererseits von vernetzten automatisierten Fahrzeugen (VAF-Fahrzeuge) als auch Informationen von Nomadic Devices (Smartphones, Tablets) nicht-automatisierter Verkehrsteilnehmer werden in die Umfeldmodellierung einbezogen. Diese Daten werden über ein 4G/5G Mobilfunknetz einem Edge-Server übermittelt. Mit Methoden der künstlichen Intelligenz (Deep Learning) werden ein vollständiges Umfeldmodell, die Prädiktion des kooperativen Verhaltens aller Verkehrsteilnehmer sowie entsprechende Trajektorien berechnet. Informationen dieser Verarbeitungsebenen werden mittels geeigneter HMI-Konzepte nicht-automatisierten Verkehrsteilnehmern und automatisierten Fahrzeugen zur strategischen Fahrplanung über das Mobilfunknetz und ein zusätzliches ad hoc Funknetz zur Verfügung gestellt. Die im MEC-View Projekt aufgebaute Pilotanlage Ulm-Lehr wird erweitert, der Nutzen kooperativer Fahrfunktionen an realen Anwendungsfällen demonstriert und mit Verkehrssimulationen auf der Basis der Drei-Phasentheorie verifiziert.

Die Aktivitäten des Gesamtvorhabens gliedert sich nach thematischen Scherpunkten in fünf Arbeitspakten, in denen sich die Konsortialpartner gemäße ihrer fachlichen, wirtschaftlichen und technischen Ausrichtungen organisieren. Die Robert Bosch GmbH übernimmt die Rolles des Vorhabenkoordinators und leitet bzw. moderiert im Rahmen vertraglicher Konsortialvereinbarungen den Arbeitspakete-übergreifenden Dialog der Partner, um die Vorhabenziele zu erreichen.