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Technische Universität München (TUM), Konsortialführer: Echtzeitzwilling auch für das Stadtgebiet
Einen hochpräzisen und hochverfügbaren digitalen Echtzeitzwilling zu schaffen, der auch in der Nacht und unter widrigen Umweltbedingungen tadellos funktioniert – und zwar nicht ausschließlich auf der Autobahn, sondern künftig auch im Stadtgebiet: Das ist das Ziel der TU München.
fortiss: Robustheit, Echtzeit und Praxistauglichkeit im Mittelpunkt
Das Zusammenspiel von Fahrzeugen und Infrastruktur näher betrachten und als Gesamtsystem begreifen: Das ist das Ziel des Landesforschungszentrums des Freistaats Bayern fortiss in der zweiten Phase des Forschungsprojektes und setzt dabei auf robuste Perzeption, Echtzeit-Datenverarbeitung und Feldtests mit Messfahrzeug Fortuna.
Valeo: Validierungsplattform für hochautomatisierte Fahrfunktionen aufbauen
Autozulieferer Valeo wird den digitalen Zwilling dazu nutzen, eine umfassende Validierungsplattform für hochautomatisierte Fahrfunktionen bzw. deren Komponenten aufzubauen. Die entwickelten Algorithmen sollen in einem „Valeo-Versuchsträger“, dem Fahrzeug Valeo Cruise4U, integriert und in Live-Versuchen getestet und evaluiert werden.
Intel: Das Gesamtsystem robuster und leistungsfähiger machen
Intel nutzt die in Providentia++ weiterentwickelten Algorithmen, um Leistungsparameter zukünftiger Produkte zu ermitteln. Dabei geht es besonders darum, das Gesamtsystem zuverlässiger zu machen. Als weltweit führender Prozessorhersteller besitzt Intel die erforderliche Technologiegrundlage in Hard- und Software, um die Projektpartner bei Forschungsarbeiten sowie Vermarktung der entwickelten Technologie zu unterstützen.
Cognition Factory: Kommerzielle Plattform für Visualisierung und Analyse
In der ersten Phase des Projekts hat Cognition Factory bereits mithilfe von Algorithmen in Echtzeit Fahrzeuge detektiert und klassifiziert und einen Plattformprototypen für die Visualisierung und Analyse der Daten entwickelt. Nun geht es dem Sensordatenspezialisten unter anderem darum, die Hard- und Software zu skalieren, den Einsatz von Edge-Devices als Ersatz für komplexe Serverhardware zu evaluieren, bildgebende Sensor-Sets weiter zu entwickeln und nicht zuletzt darum, den bisherigen Prototypen in ein vermarktbares Produkt weiterzuentwickeln.
Elektrobit: Cloud-basierter Datenpool für neue Services
Ein Cloud-basierter Datenpool wird die Aufgabe übernehmen, komplexe reale Verkehrsszenarien mit einer Vielzahl von Verkehrsteilnehmern abzuspeichern und zu verwalten. Dieser Datenpool soll zudem eine automatisierte Kategorisierung der Fahrszenen unterstützen, so das Ziel von Softwarespezialist und Continental-Tochter Elektrobit.
ASSOZIERTE PARTNER
Huawei: Anforderungen für Funktechnologien definieren
Huawei hatte in Providentia eine 5G-Basisstation und Modems eingebracht. Huawei wird in der Definition von neuen Anforderungen – perspektivisch auch für 5. und 6. Generation (5G bis 6G) – mitarbeiten. Zudem wird das Telekommunikationsunternehmen die Partner im Hinblick auf den Einsatz von 5G bis 6G (Latenzzeiten, Verlässlichkeit, Durchsatzraten etc.) beraten.
3D-Mapping Solutions: HD-Karten für präzise digitale Zwillinge
3D Mapping Solutions ist auf die hochauflösende Kartierung von Straßennetzen spezialisiert und erstellt hochpräzise Referenzkarten als Grundlage für anwenderspezifische Entwicklungen, für fortgeschrittene ADAS oder Fahrentwicklungs-, Test- und Validierungsanwendungen für das autonome Fahren. In Providentia++ soll diese Karte eingesetzt werden, um die Genauigkeit des digitalen Zwillings zu verbessern und virtuelle Mehrwertdienste in virtuellen Umgebungen (CARLA Simulator) zu entwickeln.
brighter AI: Bilddaten natürlich anonymisieren
brighter AI bringt ihre Software in das Projekt ein, mit deren Hilfe Bilddaten, die über die Endgeräte generiert werden, anonymisiert werden. Die Software kann als Docker-Container auf den Servern der TU München laufen oder einfach via Cloud API integriert werden.
Siemens: Nutzung von Providentia++ Daten als Grundlage für Digitalisierung der Straße
Als Marktführer in intelligenter Straßenverkehrstechnik, nutzt Siemens Mobility die Algorithmen von Providentia++, um die Digitalisierung der Straße voranzutreiben. Die Technik wird sowohl in Steuergeräten, als auch anderen Modulen verwendet, die mittels übergeordnetem Managementsystem die Straße und Ihre Infrastruktur mit den Fahrzeugen verbindet.
BEITRÄGE MIT PARTNERN
Plausibilitäts-Checks von Sensoren: In Netzwerken besonders effizient
Je mehr Sensoren in einem Netzwerk wie etwa bei Providentia++ eingebunden sind, umso besser lassen sich Fehler finden. Intel-Forscher Dr. Florian Geißler über die Kunst, schlechte Messungen zu identifizieren und auszuschließen.
Wie künstliche Intelligenz Objekte erkennt und in die Zukunft schaut
Um welches Fahrzeug handelt es sich, wo wird es voraussichtlich hinfahren und wann die Spur wechseln: KI durchforstet in Bruchteilen einer Sekunde gigantische Datenmengen, schafft neue Erkenntnisse über den Verkehr und legt die Basis für Mehrwertdienste.
Hochauflösende Straßenkarten: HD Map für autonomes Fahren
Hochauflösende Straßenkarten sind für automatisiertes und autonomes Fahren essentiell. Sie geben den Fahrzeugen den Rahmen vor, in dem sie sich bewegen dürfen. 3D Mapping Solutions erstellt HD Maps für Providentia++.