Beteiligung der ASAP Gruppe am Forschungsprojekt SAVe

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Die ASAP Gruppe, Entwicklungspartner der Automobilindustrie, beteiligt sich bereits seit 2018 am Forschungsprojekt SAVe (Funktions- und Verkehrssicherheit im Automatisierten und Vernetzten Fahren). Das Verbundprojekt wird vom Bundesministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur (BMVI) mit 3,89 Millionen Euro unterstützt. Im Fokus: die Steigerung der gesellschaftlichen Akzeptanz für Autonomes Fahren sowie der Aufbau eines virtuellen Testfelds in Form eines virtuellen Regionsmodells der Stadt Ingolstadt inklusive geometrischer, statischer sowie dynamischer Daten. ASAP bringt dabei nicht nur sein Know-how aus den Bereichen Autonomes Fahren und Künstlicher Intelligenz mit ein, sondern greift auch auf Erkenntnisse aus einem eigenen internen Forschungsprojekt rund um die Entwicklung neuer Mobilitäts-Services zurück.

Die Absicherung autonomer Fahrfunktionen stellt die Automobilindustrie vor neue Herausforderungen – mindestens eine Million Testkilometer müssen mit ihnen zurückgelegt werden, bevor eine Freigabe erteilt werden kann. Als Projektpartner der ersten Stunde unterstützt die ASAP Gruppe zusammen mit neun weiteren Unternehmen und Institutionen deshalb das Forschungsprojekt SAVe. „Bei ASAP stehen die zukunftsorientierten Technologien der Automobilindustrie seit jeher im Fokus – so auch das Autonome Fahren“, erläutert Robert Werner, COO bei ASAP am Standort Ingolstadt. „Mit unserer Beteiligung am SAVe-Projekt wollen wir das Autonome Fahren gemeinsam mit unseren Projektpartnern einen entscheidenden Schritt voranbringen.“ Im Projekt soll dafür unter anderem ein virtuelles Testfeld in Form eines Regionsmodells der Stadt Ingolstadt entstehen, das für die Absicherung autonomer Fahrfunktionen sowie die Entwicklung der künftigen Fahrzeug- und Verkehrsinfrastruktur genutzt werden kann. Darüber hinaus wird im Projekt auch untersucht, wie sich der Verkehrsfluss optimieren und bedarfsgerecht steuern lässt. ASAP ist dabei zum einen im Bereich der Erfassung realer Umgebungsdaten tätig: So werden auf bestimmten Streckenabschnitten in Ingolstadt neben dem Umfeld auch Bewegungsdaten der Verkehrsteilnehmer – beispielsweise die Fahrtrichtung von Autos und Fahrrädern – sowie Abweichungen vom Normalverhalten, wie das Fahren auf der falschen Straßenseite, erfasst. Zum anderen ist ASAP an der Erstellung der für das virtuelle Testfeld benötigten Umgebungsmodelle beteiligt, für welche wiederum die gesammelten realen Daten genutzt werden. 
 

Internes Forschungsprojekt zur Entwicklung neuer Mobilitäts-Services 
Bei ihrer Arbeit im Rahmen des SAVe-Projekts greifen die Entwickler auch auf Erkenntnisse aus dem ASAP internen Forschungsprojekt ‚Digital Automotive Services‘ (DIAS) zurück, das sich mit dem Einsatz von Methoden Künstlicher Intelligenz, Big Data- und Cloud Computing-Technologien in der Entwicklung neuer Mobilitäts-Services auseinandersetzt. Für die Umsetzung des Projektes hat ASAP die eigene Fahrzeugflotte an den Standorten Ingolstadt und München mit intelligenten Sensoren ausgestattet und die benötigte IT-Infrastruktur aufgesetzt. Mit den auf diese Weise gewonnenen Schwarmdaten wird Wissen über sinnvolle Anwendungsmöglichkeiten von Algorithmen im Bereich Machine Learning sowie in der Objekterkennung erlangt. Zusätzlich lassen sich damit Big Data Technologien evaluieren und hinsichtlich möglicher Einsatzzwecke für Kundenprojekte analysieren. Ziel von DIAS ist es, digitale Services und Funktionen rund um das Fahrzeug kundenspezifisch anbieten zu können. Das Entwicklungsprojekt liefert hierfür Entscheidungsgrundlagen für Algorithmen und IT-Infrastrukturen im Bereich Connected Cars. Im Entwicklungsprojekt wird sich mit verschiedenen Forschungsbereichen auseinandergesetzt: zum einen zählt hierzu die Analyse der Einsatzmöglichkeiten von Technologien wie Big Data oder Cloud Computing. Der Gewinn neuer Erkenntnisse bei der Zusammenführung der Daten aus unterschiedlichen Fahrzeugen, beispielsweise das Ableiten eines realistischen Fahrermodelles aus Geschwindigkeitsprofilen verschiedener Fahrer, stellt einen weiteren Bereich dar. Zudem wird an der Entwicklung von Location Based Services gearbeitet, indem Kartendaten mit gewonnenen Fahrzeug- und Umfelddaten angereichert werden. Das DIAS-Projekt beschäftigt sich darüber hinaus mit dem Einsatz von Methoden Künstlicher Intelligenz, damit das Fahrzeug Objekte wie beispielsweise Schilder, andere Fahrzeuge oder Fußgänger sowie komplexe Verkehrssituationen erkennen kann. Dadurch können neue ‚Points of Interest‘ (POI) automatisch kartographiert und in geeigneten Anwendungen wie einem Flottenmanagement angezeigt werden. Dabei wird auch untersucht, welche Konfidenz den erkannten POIs zugeteilt werden kann, also wie vertrauenswürdig die gewonnene Information ist: hierfür wird etwa festgelegt, wie oft eine Baustelle erkannt worden sein muss, um die automatische Kartographierung beziehungsweise das Entfernen des POI auszulösen. 

 

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