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Providentia++ Basis der digitalisierten Autobahn der Zukunft: Highway Real-Time Digital Twin

Quelle: fortiss GmbH

Kurzbeschreibung des Projekts

Aufbauend auf den prototypischen Ergebnissen des Vorgängerprojektes Providentia (2017 – 2019) sollte das Testfeld von der Autobahn aus bis in den urbanen Bereich erweitert werden. Dabei sollten die KI-basierten Methoden für die präzise Erfassung und digitale Abbildung des Verkehrs weitererforscht und Lösungen für einen hochskalierbaren 24/7 Echtzeitbetrieb entwickelt werden.

Ergebnisse des Projekts

Das Testfeld wurde im Rahmen des Providentia++ Projektes um fünf neue vernetzte Stationen erweitert. Es wurden an der Autobahn, an der Landstraße und an einer urbanen Kreuzung insgesamt mehr als 75 Sensoren und fünf Hochleistungsrechner installiert und mit leistungsfähigen Glasfaser- und Funktechnologien vernetzt. Mit der eingebauten Klimatisierung und mit der robusten Peripherie-Elektrik/Elektronik sind die Hochleistungsrechner in der Lage, die anfallenden Sensorrohdaten – insgesamt ca. 20 Gbps – dezentral und in Echtzeit zu verarbeiten.

Die KI-basierten Algorithmen zur Verkehrserfassung und zur Abbildung der digitalen Zwillinge wurden weiter erforscht und weiterentwickelt. Dies betrifft die gesamte Softwarekette des digitalen Zwillings - die Erkennung von anonymisierten Verkehrsobjekten aus den Rohdaten, die zeitliche Verfolgung und Zuordnung einzelner Objekte, die Synchronisierung und Fusionierung der Daten aus unterschiedlichen Sensorquellen und -modalitäten, und die Verteilung der digitalen Zwillinge über eine Serviceschnittstelle. Der Livebetrieb aus ausgewählten Stationen wurde mit Hilfe von Videofeeds und virtuellen Umgebungen am Projektprotal für die breite Öffentlichkeit dargestellt. Es wurden weiterhin Ansätze für beispielhafte Mehrwertdienste basierend auf den digitalen Zwillingen erforscht und erprobt – u.a. für die Einbettung der Daten in die Fahrassistenzsysteme von Fahrzeugen zum vorausschauenden Fahren und für die präzise und differenzierte Vorhersage des Verkehrsaufkommens oder eines Staus.

Ausgewählte Daten aus dem Testfeld – unterschiedliche Datensätze im Umfang von insgesamt mehr als 17GB – wurden für die breite Öffentlichkeit zur Verfügung gestellt. (https://a9-dataset.de). Diese Daten beinhalten u.a. unterschiedliche Wetterszenarien und kritische Verkehrssituationen und werden in der Wissenschaft und Industrie bereits umfangreich eingesetzt.


VerbundkoordinatorTechnische Universität München (TUM)
Projektvolumen8,92 Mio.
(davon 4,98 Mio. € Förderanteil durch BMDV)
Projektlaufzeit01.01.2020 – 30.06.2022
Projektpartner
  • Cognition Factory GmbH
  • Elektrobit Automotive GmbH
  • Valeo Schalter und Sensoren GmbH
  • fortiss GmbH
  • Intel Deutschland GmbH

Assoziierte Projektpartner

  • Huawei Technologies Deutschland GmbH (assoziierter Partner)
  • 3D Mapping Solutions GmbH
  • Brighter AI Technologies GmbH
  • Siemens Mobility GmbH
  • VW AG
Ansprechpartner

Prof. Dr.-Ing. Alois Knoll
E-Mail: knoll@in.tum.de


Webseite
https://innovation-mobility.com/projekt-providentia/