Problemstellung

Autonome Fahrzeuge nutzen spezielle hochgenaue (HD) Karten. Für einen sicheren Betrieb müssen diese Karten kontinuierlich validiert werden. Momentan werden dafür teure Messfahrten durchgeführt. Der Betrieb autonomer Fahrzeuge ist aufgrund der hohen Validierungskosten nur in Bereichen mit hohem Kundenaufkommen profitabel. Ländliche Gebiete werden trotz Defizit an Mobilitätsangeboten nicht kartiert. Folglich besteht Innovationsbedarf an skalierbaren Kartenvalidierungsverfahren.

Projektziel

Es soll ein skalierbares Kartenvalidierungssystem entwickelt werden, damit autonome Fahrzeuge auch in ländlichen Gebieten profitabel und sicher eingesetzt werden können. Für die Kartendatenvalidierung sollen preiswerte Sensordaten von Serienfahrzeugen anstatt teurer hochgenauer Daten von speziellen Messfahrzeugen genutzt werden. Zudem soll der Hauptteil der Validierung zur Echtzeit im Fahrzeug („on edge“) stattfinden, um die benötigte Datenrate möglichst gering – und damit skalierbar – zu halten.

Durchführung

Es werden Sensorrohdaten über 200 km aufgenommen. 75 km der Fahrten werden hochgenau kartiert. Mit dieser Datengrundlage werden neuartige KI Architekturen basierend auf vektorisierten Repräsentationen und generativen Modellkomponenten erforscht und für die Kartenvalidierungsaufgabe weiterentwickelt und rechenzeittechnisch optimiert. Bestehende Referenzkarten aus anderen Forschungsprojekten werden zur Evaluation verwendet. Der erzeugte Kartendatensatz wird in die Mobilithek hochgeladen.