KEM Konstruktion Automobilkonstruktion 02.2018

FAHRERASSISTENZ

FAHRERASSISTENZ KARTENENTWICKLUNG Bild: Here Technologies Fahrzeug-Lokalisierung: Ein dreischichtiges Modell der Umgebung, basierend auf der cloudbasierte HD Live Map von Here Technologies, erlaubt es autonomen Fahrzeugen, sich dank der sich ständig aktualisierenden Karte präzise zu verorten. Der Anbieter profitiert dabei von seinem Zugang zum stetig wachsenden Pool an vernetzten Fahrzeugen seiner drei ursprünglichen Anteilseigner Audi, BMW und Daimler, die ihre Sensordaten in die Here-Cloud einspeisen. Bis Ende kommenden Jahres wird die Zahl der Fahrzeuge, die Daten an das Unternehmen liefern, auf eine zweistellige Millionensumme steigen Digitale Karte für das autonome Fahren erlaubt dem Fahrzeug vorausschauenden Blick Präzise – selbstheilend – global Ein autonomes Fahrzeug muss nicht nur in der Lage sein, seine Route vorausschauend zu planen. Es muss auch die lokalen Verkehrsregeln beherrschen, Änderungen in der Beschilderung verstehen und schnell auf plötzlich auftretende Hindernisse reagieren. Here Technologies bietet dafür mit der HD Live Map eine hochpräzise, digitale Karte, die sich während der Fahrt ständig selbst aktualisiert. Die cloudbasierte Lösung navigiert ein selbstfahrendes Auto zentimetergenau durch seine Umgebung. Dietmar Rabel, Direktor Produktmanagement Autonomes Fahren bei Here Technologies Für eine sichere und komfortable Fahrt benötigt ein selbstfahrendes Fahrzeug eine Vielzahl an Informationen. Neben überwiegend statischen Bedingungen wie dem Straßenverlauf, der Spurenaufteilung und den lokalen Verkehrsregeln sind es vor allem dynamische Faktoren wie aktuelle Fahrstreifensperrungen oder reduzierte Höchstgeschwindigkeiten, die echtzeitnah in der Karte dargestellt sein müssen. Erst das nahtlose Verschmelzen der statischen und dynamischen Informationen, in Kombination mit einer ausgereiften Selbstheilungsfunktion, ermöglichen vorausschauendes, autonomes Fahren – mit sanften Lenkbewegungen, allmählichem Abbremsen und kontrolliertem Spurwechsel. Präzision und Aktualität sind die beiden wichtigsten Kriterien der Karte für automatisiertes und autonomes Fahren. Um die höchste Genauigkeit der Kartendaten zu erreichen, arbeitet Here Technologies bei der HD Live Map mit einem Schichtenmodell: Die erste Schicht ist das so genannte Straßenmodell. Es enthält eine Kombination aus Straßenverlauf, Gefälle, Knotenpunkten und Points of Interest (POI). Das darüber angeordnete Fahrbahnmodell ergänzt eine hochaufgelöste Topologie der einzelnen Fahrbahntypen: Handelt es sich um eine Abbiege- oder eine Standspur? Wird die Spur je nach Verkehrsfluss oder Tageszeit freigegeben? Welche durchschnittliche Geschwindigkeit erreichen Autos auf dieser Spur? Karten-Updates von Autos für Autos Doch all diese Daten nützen nichts, wenn das Fahrzeug nicht exakt bestimmen kann, wo es sich befindet. Hier kommt die dritte Schicht, das Lokalisationsmodell, ins Spiel: Es setzt sich aus einer Vielzahl 24 K|E|M Konstruktion Automobilkonstruktion 02 2018

KARTENENTWICKLUNG FAHRERASSISTENZ Durch die Echtzeit-Sensordaten tausender Fahrzeuge, die denselben Punkt passieren, ergibt sich ein reichhaltiger Pool an Rohinformationen. Mittels Machine-Learning- Mechanismen in der Cloud werden diese Abweichungen analysiert, ausgewertet und echtzeitnah an die Flotte zurückgegeben. Alle Kartenaktualisierungen durchlaufen dabei einen Validierungsprozess Bild: Here Technologies von Funktionen für unterschiedliche Lokalisationsstrategien zusammen, mit denen das Fahrzeug seine aktuelle Position herstellerunabhängig präzise bestimmen kann. Die drei Schichten gemeinsam ergeben ein exaktes Abbild des Straßenbildes und ermöglichen dem autonomen Fahrzeug, sich in dieser Umgebung zu verorten. Die Milliarden von Daten über die Details im Straßenbild, die für die Erstellung der HD-Karte notwendig sind, erfasst Here in einem ersten Schritt mit seiner Flotte von 400 Erfassungsfahrzeugen, den so genannten Here-True-Cars. Durch das zentimetergenaue Scannen der Straßenzüge mittels mit hauseigener, auf Lidar basierender Technologie lässt sich ein maschinenlesbares Abbild der Straßenoberfläche erstellen. Diese enthält eine Fülle an Zusatzinformationen wie Verkehrszeichen, Laternenpfosten und Fahrbahnbegrenzungen. Diese hochpräzise Straßenkarte muss im nächsten Schritt um die dynamischen Informationen wie von Baustellen, anderen Verkehrsteilnehmern, Wetterbedingungen oder Hindernissen auf der Fahrbahn ergänzt werden. Einen Teil dieser Informationen erhält das Fahrzeug über die eigenen, integrierten Sensoren. Über Kameras, Radar, Lidar und viele weitere Technologien sammelt es Daten über seine unmittelbare Umgebung. Je höher der Grad der Automatisierung, desto wichtiger ist es jedoch, den Horizont des Fahrzeugs zu erweitern – es sozusagen um die Kurve, aber auch viele Kilometer in die Ferne schauen zu lassen. Dafür benötigt das Fahrzeug Informationen darüber, welche Beobachtungen andere Fahrzeuge mit ihren Sensoren auf derselben Route gemacht haben. Here profitiert dabei von seinem einzigartigen Zugang zum stetig wachsenden Pool an vernetzten Fahrzeugen seiner drei ursprünglichen Anteilseigner Audi, BMW und Daimler, die ihre Sensordaten in die Here- Cloud einspeisen. Bis Ende kommenden Jahres wird die Zahl der Fahrzeuge, die Daten an das Unternehmen liefern, auf eine zweistellige Millionensumme steigen. Durch die Echtzeit-Sensordaten tausender Fahrzeuge, die denselben Punkt passieren, ergibt sich ein reichhaltiger Pool an Rohinformationen. Da die vernetzten Fahrzeuge jedoch unterschiedlich groß und die Sensoren verschieden angeordnet sind, weisen die identifizierten Objekte starke Varianzen auf. Mittels Machine-Learning- Mechanismen in der Cloud werden diese Abweichungen analysiert, ausgewertet und echtzeitnah an die Flotte zurückgegeben. Alle Kartenaktualisierungen durchlaufen dabei einen Validierungsprozess, der innerhalb eines geschlossenen Kreislaufes Abweichungen von den bereits publizierten Kartendaten erkennt und meldet. Da die Aktualisierung der Karten mit der Übertragung großer Datenmengen einhergeht, gliedert Here die Karte in Kacheln. Während das Fahrzeug sich fortbewegt, lädt es ausschließlich die Kacheln für die aktuelle Route aus der Cloud. Dadurch bleibt die Karte immer verfügbar und hochaktuell. Selbstheilung durch Machine Learning Für das autonome Fahrzeug ist es wichtig zu wissen, wie aktuell die vorliegenden Kartendaten an jedem Punkt der Strecke sind. Dafür arbeitet Here mit dem so genannten Quality Index (QI). Für jede Straße und jede Strecke, die in der HD Live Map verzeichnet ist, vergibt der QI Punkte, der die Vorhersagequalität der Karteninformation bewertet. Auf Basis dieser Punkte und anderer erfasster Daten kann das Fahrzeug entscheiden, ob es autonom weiterfahren kann, die Geschwindigkeit reduzieren soll oder die Kontrolle ganz an den Fahrer zurückgeben muss. Anfang des Jahres erreichte Here mit der HD Live Map eine Abdeckung von 555.555 Straßenkilometern in Nordamerika und Westeuropa. Im Laufe des Jahres wird die Marke von 1 Million Kilometer erreicht werden. Zudem schloss sich Here im Mai 2018 mit den regionalen Kartographiepartnern Navinfo aus China, Increment P (IPC)/ Pioneer aus Japan und SK Telecom aus Korea zur One Map Alliance zusammen. Damit beabsichtigen die beteiligten Partner, ab 2020 eine globale, standardisierte und dynamische hochauflösende Karte (HD Karte) anzubieten. Diese Karte wird den für die HD Live Map entwickelten Spezifikationen entsprechen. Dadurch können Automobilhersteller auf Kartenmaterial zugreifen, das regionenübergreifend harmonisiert ist und Fahrzeugen in den USA dieselbe hohe Qualität bietet wie in Europa oder Asien. Der Zugriff auf einheitliches Kartenmaterial wird zudem die Entwicklungszeiten der Hersteller verkürzen und helfen, Kosten zu senken. www.here.com Direkt zu den Produkten für Highly Automated Driving des Anbieters:. hier.pro/xH2wY K|E|M Konstruktion Automobilkonstruktion 02 2018 25