Automotive Software: Mit allen Sinnen

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Auf dem Testgelände kann ich zeigen, was ich schon gelernt habe und neue Funktionen üben. Ich erkenne Ampeln und Verkehrszeichen und nehme Hindernisse wahr. Alles ganz ohne Fahrer.

HARRI

Damit HARRI selbstgesteuert fahren kann, benötigt er ein intelligentes Fahrsystem, das mittels Informationen aus dem Umfeld selbstständig reagieren und entscheiden kann. Dafür wurde er mit der notwendigen Sensorik ausgestattet: zwölf Kameras, vier laserbasierte Lidar-Systeme zur Abstands- und Geschwindigkeitsmessung sowie Ultraschall für zentimetergenaue Erkennung in großer Nähe. Hinzu kommen Sensoren für die Längs- und Querbeschleunigung und GPS.

Leistungsfähige Software

Die leistungsfähige Software wird eigens von unseren Softwarespezialisten auf Basis von AUTOSAR Classic und Adaptive entwickelt. Dabei beschäftigen sie sich mit den vielfältigen Problemstellungen, die HARRI auf der Straße begegnen werden: Umfelderkennung (Objekte bzw. Hindernisse), Lokalisierung und Positionierung des Fahrzeugs sowie Problemstrategieplanung. Hinzu kommen übergeordnete Funktionen, wie die Trajektorien- bzw. Bewegungspfadplanung oder die Längs- und Querführung des Fahrzeugs.

Komplexe Regelsysteme

Eine weitere Herausforderung besteht darin, die enormen Datenmengen aus Sensorik und GPS für die jeweiligen Funktionen sinnvoll auszuwerten und in Echtzeit in ein sicheres Gesamtbild zusammenzuführen. Beispiel Längs- und Querführung: Um HARRI sicher auf dem Bewegungspfad (Trajektorie) zu halten, müssen Lenkung, Antrieb und Bremse mit Sensorik und Navigation optimal zusammenspielen. Für dieses komplexe Regelsystem ist eine enorme Rechenleistung, aber auch Algorithmik auf sehr hohem Niveau gefragt.

Mit maschinellem Lernen in die Zukunft

HARRI wird sich noch eine Weile ausschließlich auf unserem Testgelände bewegen und dort für den öffentlichen Verkehr fit gemacht. Denn bis er Objekte nicht nur wahrnimmt, sondern eindeutig identifiziert und daraus das angemessene Fahrmanöver ableiten kann, sind noch etliche Lernschritte nötig. Maschinelles Lernen ist der Schlüssel, um ihn zu befähigen, auch unbekannte Daten zu beurteilen und Situationen sicher zu bewältigen.

Integrierte Lösungen:

  •  ADC (Autonomous Drive-Domain-Controller) mit selbst entwickelten Algorithmen
  •  KI-basierte Umfeld- und Objekterkennung
  •  Sensordatenfusion
  •  Trajektorienplanung
  •  Längs- und Querführung
  •  Lokalisierung