Problemstellung

Autonome Fahrzeuge nutzen spezielle hochgenaue (HD) Karten. Für einen sicheren Betrieb müssen diese Karten kontinuierlich validiert werden. Momentan werden dafür teure Messfahrten durchgeführt. Der Betrieb autonomer Fahrzeuge ist aufgrund der hohen Validierungskosten nur in Bereichen mit hohem Kundenaufkommen profitabel. Ländliche Gebiete werden trotz Defizit an Mobilitätsangeboten nicht kartiert. Folglich besteht Innovationsbedarf an skalierbaren Kartenvalidierungsverfahren.

Ergebnisse und Wirkungen

Im Projekt wurden über 200 Kilometer Fahrstrecke aufgenommen und davon rund 75 Kilometer hochgenau kartiert. Auf dieser Basis entstand ein KI-basiertes Modell zur Kartenvalidierung, das gegenüber bestehenden Ansätzen eine deutlich höhere Leistungsfähigkeit aufweist. Die neu entwickelte, vektorisierte Methode ermöglicht eine kontinuierliche 3D-Vorhersage von Straßenelementen und ist für den Einsatz mehrerer Kameras in Echtzeit ausgelegt. Die dabei entstandenen Kartendaten wurden in die Mobilithek integriert und stehen interessierten Nutzerinnen und Nutzern zur Verfügung. Die Ergebnisse bieten vielfältige Anwendungsmöglichkeiten – von der Weiterentwicklung von Offline-Kartierungsverfahren bis hin zu Online-Wahrnehmungssystemen für autonome Fahrzeuge. Damit leistet das Projekt einen Beitrag zu einer wirtschaftlicheren und sichereren Nutzung autonomer Mobilität, insbesondere in bisher unerschlossenen ländlichen Gebieten.