Autonomes Fahren

Simulationswelten für Fahrassistenten automatisch erzeugen

13. Juni 2022, 12:08 Uhr | Kathrin Veigel
dSpace autonomes Fahren virtuelle Simulation
In der Simulationswelt, die der realen Umgebung nachempfunden ist, können automatisierte Fahrsysteme, beispielweise Abstands- oder Spurhalteassistenten, getestet werden.
© dSpace

Mit virtuellen Umgebungen lassen sich Straßen- und Wetterverhältnisse gezielt steuern und autonome Fahrzeuge umfänglich testen. Diese manuell zu erstellen ist aber zeitaufwendig und teuer. Forscher haben nun mit dSpace Algorithmen zur automatischen Erzeugung von 3D-Simulationswelten entwickelt.

Parkassistent, Abstandsregler, Müdigkeitswarner – die Komplexität von automatisierten Fahrfunktionen nimmt stetig zu. Damit steigen auch die Anforderungen an die Test- und Entwicklungsmethoden. Virtuelle Umgebungen bieten den Vorteil, äußere Bedingungen gezielt steuern und autonome Fahrzeuge ausführlich testen zu können. Solche Landschaften von Hand zu bauen ist jedoch oft zeitraubend und kostspielig. Wissenschaftler des Heinz-Nixdorf-Instituts, des Instituts für Informatik und des Software Innovation Campus Paderborn der Universität Paderborn haben nun gemeinsam mit dSpace Algorithmen entwickelt, mit denen sich diese dreidimensionalen Simulationswelten automatisch erzeugen lassen. 

3D-Landschaften für Fahrzeugsimulatoren

Das Projekt »Open Simulation Interface (OSI) goes 3D« startete 2019 mit dem Ziel, Methoden, die bereits für die Entwicklung von Fahrassistenten im Einsatz sind, gleichzeitig zur Erstellung von 3D-Landschaften für Fahrzeugsimulatoren zu nutzen. Unter Anwendung des OSI-Standards entwickelte das Forschungsteam eine Softwarelösung, die sowohl die Bewegungs- als auch Umgebungsdaten eines Fahrzeugs an einen 3D-Simulator überträgt. Algorithmen erzeugen währenddessen auf Basis der reinen Straßendaten verschiedene realistische Simulationswelten.

»Solche Simulationsumgebungen sind vor allem in der Entwicklung und in Testverfahren von autonom fahrenden Autos von großer Bedeutung, da diese nicht in der realen Welt getestet werden können«, erläutert Sascha Brandt, der im Projekt als wissenschaftlicher Mitarbeiter der Fachgruppe »Algorithmen und Komplexität« des Heinz-Nixdorf-Instituts beteiligt war. Um die künstliche Intelligenz autonomer Fahrzeuge hinreichend anlernen zu können, sind Algorithmen gefordert, die möglichst vielfältige und realitätsnahe Fahrszenarien erzeugen. Nur so ist es möglich, sie auf die reale Welt und jegliche Geschehnisse im Straßenverkehr vorzubereiten.

Prototyp im Praxistest bei dSpace

Im Rahmen des Projekts »OSI goes 3D«, das Ende vergangenen Jahres erfolgreich abgeschlossen wurde, gelang es dem Forschungsteam, einen Prototyp zu entwickeln. Er ist in der Lage, durch die mit Straßendaten gefütterten Algorithmen automatisiert Simulationsumgebungen zu erzeugen, die dazu geeignet sind, vielfältige, realitätsnahe Situationen zu simulieren.

»Mit Hilfe des Projektes ist es uns gelungen, zum einen auf Basis von Informationen über Straßennetzwerke automatisiert 3D-Landschaften zu generieren, und zum anderen Fahrzeugbewegungen auf Basis des OSI-Standards an unseren Sensorsimulator zu übertragen. Die Zusammenarbeit mit dem SICP war sehr professionell und hat eindrucksvoll gezeigt, wie sowohl Hochschulen als auch Unternehmen von derartigen Kooperationen profitieren können«, beschreibt Dr. Matthias Gehrke, Projektleiter bei dSpace.


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Heinz Nixdorf Institut, Universität Paderborn, dSPACE GmbH