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EU-Projekt "AUTOPILOT" Autonom parken mit Drohnen-Unterstützung

| Redakteur: Jürgen Schreier

Wie lässt sich autonomes Fahren durch das Internet der Dinge voranbringen? Im EU-Projekt "AUTOPILOT" hat das Deutsche Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) Partner aus Forschung und Industrie erfolgreich zusammengebracht. Der Beitrag stellt ein Teilprojekt vor.

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Eine spezielle Drohne scannt die Parkflächen und sucht einen freien Platz.
Eine spezielle Drohne scannt die Parkflächen und sucht einen freien Platz.
(Bild: DLR)

Im Fokus des EU-Projekts "AUTOPILOT" (Automated Driving Progresses by the Internet Of Things) hat das Deutsche Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) gemeinsam mit mehr als 40 europäischen Partnern aus Forschung und Industrie die Zukunftstechnologien autonomes Fahren und Internet der Dingen erfolgreich zusammengebracht.

Im Fokus des Projekts standen Entwicklung, Test und Bewertung neuer Fahrfunktionen und Fahrdienstleistungen sowie die dazu notwendigen IT-Architekturen und IT-Plattformen. Denn diese sorgen dafür, dass die unterschiedlichen Bestandteile des Internets der Dinge – von Smartphones über Drohnen bis hin zu Ampeln, Kameras und weiteren Sensoren – und die automatisierten Fahrzeuge miteinander kommunizieren können.

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Drohne fliegt unabhängig von Satellitennavigationsdaten

Im Teilprojekt "Automated Valet Parking" haben Forschende des DLR-Instituts für Verkehrssystemtechnik ein Konzept entwickelt, das dem lästigen Parkplatzsuchen und Einparken ein Ende bereiten kann: Der Fahrer gibt sein Auto an einem festgelegten Punkt ab und sendet es dann mittels App zum Einparken. Das dahinter stehende System weiß, wo sich freie Parkplätze befinden, navigiert das Fahrzeug entsprechen dort hin und parkt es ein. Mittels App ruft der Nutzer sein Fahrzeug auch wieder ab.

Die Informationen zu freien Parkplätzen stammen von einer vernetzten und vollautonom fliegenden Drohne – einem Bestandteil des Internets der Dinge. Sie fliegt einen festgelegten Kurs in einer Höhe von zwei oder drei Metern ab und sammelt mit ihren vier Kameras Daten. Mit diesen Informationen kann das System Aussagen dazu treffen, wo sich freie Parkplätze befinden, ermittelt die optimale Route und entdeckt Hindernisse.

Das DLR-Institut für Robotik und Mechatronik hat die Drohne "ARDEA" ursprünglich für die Erkundung von Planeten und den Einsatz in Katastrophengebieten entwickelt, um beispielsweise Personen in nicht sicher betretbaren oder schon teilweise eingestürzten Gebäuden aufzuspüren. Deshalb fliegt sie relativ tief und unabhängig von Satellitennavigationsdaten. "Anders als stationäre Kameras ist die Drohne flexibel einsetzbar, zum Beispiel bei Parkflächen ohne Infrastruktur oder nur temporär genutzten Parkflächen, wie ein Feld bei einem Festival", erläutert DLR-Wissenschaftler Marcus Müller.

Vielzahl von Geräten muss miteinander kommunizieren

"Das Neue und Herausfordernde in unserem Teilprojekt war die Vielzahl der eingebundenen Geräte, die alle miteinander kommunizieren, also eine gemeinsame Sprache sprechen müssen", fasst Projektleiter Robert Kaul vom DLR-Institut für Verkehrssystemtechnik zusammen.

Dazu hat das Team um Kaul eine übergeordnete IT-Plattform geschaffen: Sie ermöglicht die Einbindung und Zusammenarbeit aller Elemente über entsprechende Schnittstellen, verwaltet den Datenverkehr und ist als Open-Source-Lösung unabhängig von einzelnen Anbietern. Dass sämtliche Komponenten virtuell und real miteinander funktionieren, haben die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler im Praxisversuch am DLR-Standort Braunschweig erfolgreich gezeigt.

Erwartungen und Akzeptanz der Nutzer

Ob autonomes Fahren oder Internet der Dinge – beide Technologien stehen noch am Anfang ihrer Entwicklung und ihrer Möglichkeiten, die individuelle Mobilität und das Verkehrssystem als Ganzes zu verbessern. Erwartungen und Akzeptanz der Nutzer spielen eine wichtige Rolle, um Hightech und Menschen erfolgreich zusammenzubringen.

Expertinnen und Experten des DLR-Instituts für Verkehrsforschung haben deshalb bei den im Projekt "AUTOPILOT" entwickelten und getesteten Anwendungen untersucht, welche Anforderungen, Erwartungen und Bedenken auf Seiten der Nutzerinnen und Nutzer bestehen. Dazu führten sie eine Online-Umfrage durch, begleiteten Praxistest vor Ort und befragten die Pilotnutzerinnen und -nutzer nach ihren Erfahrungen.

"Generell war die Resonanz positiv. Wichtig ist, dass die Angebote einfach zu buchen beziehungsweise zu bedienen sind – und mehr Informationen, wie die Technik dahinter funktioniert, steigern das Vertrauen", resümiert DLR-Forscherin Viktoriya Kolarova. Zu den Hauptbedenken zählen neben der technischen und digitalen Sicherheit, die Zuverlässigkeit und der Datenschutz. Beim autonomen Einparken wünschten sich die Befragten zum Beispiel zusätzlich die Möglichkeit, jederzeit Informationen zu erhalten, wo sich ihr Fahrzeug befindet.

Autonomes Shuttle setzt Fahrt bei technischen Ausfällen im System fort

Besucher von der Straßenbahnhaltestelle zum Messegelände befördern, den öffentlichen Nahverkehr ergänzen, Container mit Paketen im Logistikzentrum transportieren: All das sind mögliche Einsatzgebiete für fahrerlose Shuttle-Fahrzeuge. Voraussetzung ist, dass sie sicher von A nach B kommen: gefahrlos und zuverlässig. Hier hat das Projekt 3F „Fahrerlose und fehlertolerante Fahrzeuge im Niedriggeschwindigkeitsbereich“ angesetzt und den Fokus auf Ausfallsicherheit gelegt.

Konkret ging es darum, dass im Falle eines Fehlers das System nicht komplett ausfällt, sondern das Fahrzeug weiterfahren kann. An dem Projekt waren neben Bosch als Konsortialführer drei weitere Unternehmen, eine Hochschule und eine Forschungseinrichtung beteiligt: die StreetScooter GmbH, RA Consulting GmbH, das FZI Forschungszentrum Informatik, die Finepower GmbH und die RWTH Aachen.

Shuttle-Fahrzeuge können nur dann ohne (Sicherheits-) Fahrer zum Einsatz kommen, wenn sie selbstständig ihr System überwachen – also Diagnoseaufgaben durchführen und erkannte technische Störungen bewältigen und weiterfahren können. Zugleich müssen sie bei kritischen Fehlern das System in einen sicheren Zustand überführen und beispielsweise stoppen.

Ein Lösungsansatz: Redundanz, also das Vorhandensein sicherheitsrelevanter Funktionen in doppelter Ausführung. So haben die Forscher beispielsweise redundante Systeme zur Stromversorgung entwickelt, damit Elektroantrieb und Bordnetz zuverlässig abgesichert sind und die Sensorik auf die Bauform der Fahrzeuge abgestimmt und verfeinert. Um Hindernisse zuverlässig erkennen zu können, wurden mehrere Lidar- und Radarsensoren an unterschiedlichen Fahrzeugstellen positioniert. Das ermöglicht, das Umfeld aus verschiedenen Positionen zu beobachten, eine 360-Grad-Rundumsicht zu erreichen, tote Winkel zu vermeiden und so gewissermaßen ein 3D Schutzfeld zu erzeugen.

Ein weiterer Lösungsansatz: Fehlertoleranz, also die zumindest stückweise Kompensation eines Teilsystemausfalls durch andere Funktionen. Das funktioniert ähnlich wie bei Menschen. Wenn in einem geschlossenen Raum plötzlich das Licht ausgeht, tasten sie sich langsam weiter statt in Starre zu verfallen. Vergleichbar verhält sich das Shuttle-Fahrzeug. Ist es in einem Teilbereich blind, weil Blätter vor dem Sensor kleben oder ein großes Objekt wie ein Müllcontainer die Sicht in eine Richtung komplett versperrt, verlangsamt es seine Fahrt oder spart die nicht mehr erkennbaren Bereiche auf der Route aus.

Daten über die aktuelle Fahrt und den technischen Zustand können aus dem Fahrzeug heraus und an das Fahrzeug zurück übertragen werden. Dabei gehen Informationen hinsichtlich drei Funktionen hin und her: Diagnose, Überwachung, Steuerung. Telemetrie, also Übertragung von Messwerten, hoch drei sozusagen, und deshalb: Teletrimetrie. Auf der Basis kann künftig per Leitstelle ein ganzer Fuhrpark an automatisierten Shuttle-Bussen aus der Ferne kontrolliert, bei Bedarf repariert oder gesteuert werden, um beispielsweise Türen zu öffnen.

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