Acht Flächenkameras und acht Radare beobachten von zwei Schilderbrücken aus den Verkehr auf der Autobahn A9 (siehe oben im Video). Die lokal erfassten Daten werden noch vor Ort verarbeitet, Objekte identifiziert und anonymisiert. Durch eine Fusion der Sensordaten entsteht in Echtzeit ein digitaler Zwilling. Rechts sehen Sie in einer Grafik, wie hoch die Durchschnittsgeschwindigkeit genau in diesem Moment ist, wie viele Fahrzeuge von den Kameras erfasst werden und wie viele Fahrzeuge pro Stunde voraussichtlich die Sensorstationen passieren werden.

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erfasste Fahrzeuge


32.589 Fahrzeuge pro Stunde (Hochrechnung)

Wo steht Providentia?

Die erste Phase des Providentia-Projektes hat grundsätzlich gezeigt, dass die digitale Autobahn der Zukunft möglich ist. Die Herausforderung: Moderne Fahrzeuge, die mit Radar- und Lidarsensoren ausgestattet sind, vermessen zwar das Umfeld des Fahrzeugs, sind in ihrer Reichweite aber beschränkt. Zudem sind sie nicht in der Lage, hinter vorbeifahrende Fahrzeuge zu schauen. Providentia bietet ein „fahrzeugübergreifendes System“, das die Sensorik des eigenen Fahrzeugs ergänzt.

In den ersten drei Jahren wurde gezeigt, dass es technisch möglich ist, mithilfe von Schilderbrücken, die mit Radarsystemen und Kameras ausgestattet wurden, in Echtzeit einen digitalen Zwilling des Verkehrs auf der Autobahn A9 zu erstellen. Dieses virtuelle Abbild kann nun an jedes vernetzte Fahrzeug gesendet und so die Reichweite der Sensorik im Fahrzeug erhöht werden. Per App lassen sich diese fusionierten Daten zudem dazu nutzen, Spurempfehlungen zu geben oder vor Unfällen zu warnen.

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Kameras und Radare beobachten den Verkehr auf der Autobahn A9 bei Garching.

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WEITERE BEITRÄGE AUS DEM PROJEKT

14. September 2020

Vernetzung: Wie der Verkehr in Städten davon profitiert

Je besser die Vernetzung, umso lückenloser lässt sich der Verkehrsraum erfassen. Davon profitieren Autofahrer und alle anderen Verkehrsteilnehmern. Mobilitäts-Experte Prof. Alois Knoll und seine Vision von der Mobilität der Zukunft.

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13. September 2020

Mobilitäts-Services: Daten aus dem Verkehr für neue Dienste

Die Sensoren im eigenen Fahrzeug sind nur so gut, wie die Umstände dies erlauben. Eine Ergänzung der eigenen durch externe Informationen erhöht die Präzision und Sicherheit. Hier eine Übersicht über Sensoren, die derzeit in Fahrzeugen verbaut sind.

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18. September 2020

Sensoren, Perzeption, 5G: Welche Technologien sind essentiell?

Sensoren, die Perzeption (mit Objekterkennung, -verfolgung und Datenfusion) und die Funktechnologie 5G sind für Providentia++ entscheidend. Sie tragen dazu bei, den Verkehr digital darzustellen, Fahrzeuge zu erkennen und Daten in Echtzeit zu übermitteln.

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Warum Providentia?

Providentia ist ein Kürzel und steht für Proaktive Videobasierte Nutzung von Telekommunikationstechnologien in innovativen Autoverkehr-Szenarien. Providentia ist zudem die römische Göttin der Vorsehung und der Fürsorge, was gut zusammenpasst. Denn durch den digitalen Zwilling wird es vernetzten Fahrzeugen künftig möglich sein, Vorhersagen darüber zu treffen, auf welcher Spur das Fahrzeug unterwegs sein sollte, um möglichst optimal durch den Verkehr zu kommen und Staus zu vermeiden. Zudem trägt er dazu bei, Unfällen vorzubeugen, da die Sensorik in der Lage ist, Gefahren vorherzusehen.

Providentia ist ein Kürzel und steht für Proaktive Videobasierte Nutzung von Telekommunikationstechnologien in innovativen Autoverkehr-Szenarien. Providentia ist zudem die römische Göttin der Vorsehung und der Fürsorge, was gut zusammenpasst. Denn durch den digitalen Zwilling wird es vernetzten Fahrzeugen künftig möglich sein, Vorhersagen darüber zu treffen, auf welcher Spur das Fahrzeug unterwegs sein sollte, um möglichst optimal durch den Verkehr zu kommen und Staus zu vermeiden. Zudem trägt er dazu bei, Unfällen vorzubeugen, da die Sensorik in der Lage ist, Gefahren vorherzusehen.

Erste Phase: Erprobung des digitalen Zwillings auf der Autobahn

In der ersten Phase des Providentia-Projektes wurden auf einer Teststrecke an der Autobahn A9 (im Bild: grün gekennzeichnet) bereits hochauflösende Kameras und Radarsysteme auf zwei Schilderbrücken montiert, Sensordaten über 5G per Funk übertragen, künstliche Intelligenz eingesetzt, um Fahrzeugtypen und -klassen zu erkennen und die Daten „fusioniert“ – also ein digitaler Zwilling geschaffen. Ein autonomes Fahrzeug wurde entwickelt, das beispielsweise die Informationen aus dem digitalen Zwilling dafür nutzen kann, eigenständig die Spur auf der Autobahn zu wechseln oder das Tempo zu drosseln, um Staus aus dem Weg zu gehen oder Unfälle zu vermeiden.

In der ersten Phase des Providentia-Projektes wurden auf einer Teststrecke an der Autobahn A9 (im Bild: grün gekennzeichnet) bereits hochauflösende Kameras und Radarsysteme auf zwei Schilderbrücken montiert, Sensordaten über 5G per Funk übertragen, künstliche Intelligenz eingesetzt, um Fahrzeugtypen und -klassen zu erkennen und die Daten „fusioniert“ – also ein digitaler Zwilling geschaffen. Ein autonomes Fahrzeug wurde entwickelt, das beispielsweise die Informationen aus dem digitalen Zwilling dafür nutzen kann, eigenständig die Spur auf der Autobahn zu wechseln oder das Tempo zu drosseln, um Staus aus dem Weg zu gehen oder Unfälle zu vermeiden.

Zweite Phase: Von der Autobahn ins Wohngebiet

Nachdem bis Ende 2019 die Infrastruktur auf der Autobahn A9 aufgebaut und der digitale Zwilling des Autobahnverkehrs entwickelt wurde, geht es im nächsten Schritt darum, die eingesetzte Technik zu verfeinern, die Infrastruktur in den „urbanen Raum“ zu erweitern (im Bild: blau gekennzeichnet) und so genannte Mehrwertdienste zu entwickeln. Neue Sende- und Sensorikmasten sollen am Rande eines Autobahnzubringers bis hinein in bewohntes Gebiet aufgebaut werden. Das Besondere: Kreuzungen, Kreisverkehre, Bushaltestellen, Bahnhöfe und Park- und Ride-Parkplätze können anonymisiert durch die Sensorik erfasst werden.

Erstmals kommen Lidarsysteme zum Einsatz, die in der Regel einen größeren Winkel abdecken als Radare. Zudem werden „Mehrwertdienste“ für Fahrer, Autobahnbetreiber, Fahrzeughersteller und die Wissenschaft entstehen. Das Folgeprojekt Providentia++ ist Anfang des Jahres 2020 gestartet und zunächst auf zwei Jahre ausgelegt. Das laufende Projekt Providentia++ wird mit 9,16 Millionen Euro vom BMVI und industriellen Partnern gefördert. Als Industriepartner mit dabei sind die TU München als Konsortialführer, Cognition Factory, Elektrobit Automotive, Valeo, fortiss, und Intel Deutschland. Zusätzliche assoziierte Partner sind Huawei Technologies Deutschland, IBM Deutschland, brighter AI und 3D Mapping Solutions.

Welche Forschungsbereiche gibt es?

OBJEKTERKENNUNG in Multisensor-Szenarien

Allein auf zwei Schilderbrücken an der A9 sind acht Flächenkameras und acht Radare im Einsatz, die ständig Daten über die aktuelle Verkehrssituation erfassen. Pro Sekunde fallen bei einer Flächenkamera etwa 400 Megabit an – knapp 35 Gigabyte pro Tag. Da die Systeme letztlich möglichst echtzeitfähig sein sollen, reduziert ein Backend-Rechner diese Datenmenge auf das Wesentliche – die Informationen über das Objekt und die Klasse sowie deren Position. Letztlich fallen so pro Objekt nur noch einige hundert Bytes an. Gerade diese geringe Datenmenge macht es möglich, dass deren Übertragung in Echtzeit möglich ist.

 

DATENFUSION und digitaler Zwilling

Das Ziel ist, mit möglichst minimalem Aufwand Objekte eindeutig zu erkennen und deren Position zu ermitteln. Es gibt diverse Herausforderungen für die Fusion der Sensordaten: So nehmen Kameras und Radare Bilddaten in unterschiedlicher Frequenz auf – die Kameras mit 30 Frames pro Sekunde, die Radare mit 10 Frames pro Sekunde. Eine Synchronisierung ist nötig. Zudem werden Sensordaten nicht immer störungsfrei übertragen. Schwingungen auf den Schilderbrücken und schlechte Wetterbedingungen können die Datenqualität beeinträchtigen. Die Herausforderung besteht darin, die einzelnen Datenquellen zu bewerten und zu gewichten und damit die Basis für lokale digitale Zwillinge, die an den jeweiligen Messstationen entstehen, und globale Zwillinge zu legen, die letztlich alle verfügbaren Sensordaten mit berücksichtigen.

FEHLERTOLERANZ, Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit

Auch wenn einzelne Sensoren schlechte Daten liefern oder gar ausfallen, muss das Gesamtsystem in der Lage sein, dennoch zuverlässige Informationen liefern zu können. Das Ziel besteht darin, dass das Gesamtsystem autonom in der Lage ist, zu entscheiden, welche Systeme genutzt und welche nicht in die Berechnungen mit einbezogen werden. So wird der digitale Zwilling fehlertolerant und liefert zu jeder Zeit verwertbare Informationen für Fahrzeuge, die Mehrwertdienste aus dem digitalen Zwilling nutzen. Interessant ist auch, dass Assistenzsysteme in den Fahrzeugen in der Lage sind, ihre eigenen Sensordaten über die externe Infrastruktur auf Plausibilität hin zu überprüfen. Das macht den digitalen Zwilling noch einmal sicherer. Vor Kollisionsgefahr zu warnen, den Verkehrsfluss zu verbessern, den Verkehr zu steuern und eine Echtzeitanalyse des Verkehrs zu ermöglichen: Das sind Services, die für ganz unterschiedliche Interessengruppen interessant sind, vom Fahrzeughalter über Autobahnbetreiber bis hin zu Autoherstellern.

 

KOMMUNIKATIONSPROTOKOLL

Der Datenaustausch zwischen den Systemeinheiten und den Fahrzeugen in Echtzeit erfordert maßgeschneiderte Nachrichtenprotokolle, die die vorhandene Netzwerkkapazität an die jeweilige Situation anpassen und Aufgaben priorisieren. Jedes Fahrzeug, das in der Nähe der Schilderbrücken unterwegs ist, bekommt individuell aufbereitete Informationen – also seinen individuellen digitalen Zwilling. Fragen zwei Fahrzeuge zur gleichen Zeit aus der gleichen „Region of Interest“ einen digitalen Zwilling an, bekommen sie ihn per Broadcast, ansonsten per Unicast. Die Zuordnung muss stimmen.

Welche Vision steht hinter Providentia?

Je besser Sensoren aus Fahrzeugen und Infrastruktur vernetzt sind, umso lückenloser lässt sich der Verkehrsraum erfassen. Das dient letztlich nicht nur dem Autofahrer, sondern auch allen anderen Verkehrsteilnehmern. Der Leiter des Konsortiums Providentia++ und Mobilitäts-Experte Prof. Dr. Alois Knoll über seine Vision von der Mobilität der Zukunft.

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Je besser Sensoren aus Fahrzeugen und Infrastruktur vernetzt sind, umso lückenloser lässt sich der Verkehrsraum erfassen. Das dient letztlich nicht nur dem Autofahrer, sondern auch allen anderen Verkehrsteilnehmern. Der Leiter des Konsortiums Providentia++ und Mobilitäts-Experte Prof. Dr. Alois Knoll über seine Vision von der Mobilität der Zukunft.

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PROVIDENTIA-TEAM

Bernhard Blieninger, Wissenschaftler, fortiss

Christian Creß, Wissenschaftler, TU München

Markus Dillinger, Director 5G R&D, Huawei

Simon Gökstorp, Wissenschaftler, TU München

Ralf Gräfe, Program Manager, Intel Labs Europe

Dr.-Ing. Gunnar Gräfe, Geschäftsführer, 3D Mapping Solutions

Gereon Hinz, Gastwissenschaftler, STTech

Dr. Jens Honer, Senior Expert, Valeo

Annkathrin Krämmer, Wissenschaftlerin, fortiss

Juri Kuhn, Wissenschaftler, fortiss

Venkatnarayanan Lakshminarasimhan, Wissenschaftler, TU München

Dr. Claus Lenz, CEO, Cognition Factory

Andreas Mank, Team Manager, Elektrobit

Marie-Luise Neitz, Managerin Drittmittel-Projekte, TU München

Andreas Schmitz, PR und Kommunikation, TU München

Christoph Schöller, Wissenschaftler, fortiss

Leah Strand, Wissenschaftlerin, TU München

Thomas Strottner, Head of Business Development, brighter AI

Walter Zimmer, Wissenschaftler, TU München

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PARTNER

 

(Konsortialführer)

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ASSOZIERTE PARTNER

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