StartseiteLänderEuropaEuropa: Weitere LänderVerbundprojekt: Robust and Reliable Environment Sensing and Situation Prediction for Advanced Driver AssistanceSystems and Automated Driving – RobustSENSE -; Teilvorhaben: robuste Sensorplattform zum automatisierten oder autonomen Fahren

Verbundprojekt: Robust and Reliable Environment Sensing and Situation Prediction for Advanced Driver AssistanceSystems and Automated Driving – RobustSENSE -; Teilvorhaben: robuste Sensorplattform zum automatisierten oder autonomen Fahren

Laufzeit: 01.07.2015 - 31.05.2018 Förderkennzeichen: 16ESE0027K
Koordinator: Daimler AG -Group Research & Advanced Engineering - RD/FFU - 059 - U044

Ziel ist eine robuste Sensorplattform, die zukünftige Assistenzsystemen befähigt, mit allen Wetter- und Sichtbedingungen zurecht zu kommen. Dazu müssen alle Sensoren Selbstüberwachungsfähigkeit besitzen. Abhängig von der momentanen Erkennungsleistung der Einzelkomponenten verteilt die RobustSENSE Plattform die Erfassungsaufgabe zwischen den Sensoren und entscheidet, ob die gegebene Sensorleistung ausreicht, um Assistenzfunktionen in vollem Umfang zu betreiben, oder ob der Funktionsumfang eingeschränkt werden muss. Damit erlaubt die RobustSENSE Plattform, Assistenzfunktionen unter widrigen Umgebungsbedingungen länger zu betreiben, als dies mit konventionellen Sensorkonzepten der Fall wäre. In RobustSENSE wird diese Plattform entwickelt und im Labor sowie im Fahrzeug im realen Verkehr unter allen Witterungs- und Sichtbedingungen getestet. Dies beinhaltet auch die beschriebene Funktionsanpassung von Assistenzfunktionen an die zur Verfügung stehende Erfassungsleistung. Das Projekt ist auf drei Jahre angelegt. In den ersten 5 Monaten werden System und die Systemarchitektur spezifiziert. Auch die Metriken für die Sensor-Selbstüberwachung und für die Evaluierung der RobustSENSE Sensorplattform werden hier definiert. Danach beginnt die Entwicklung der Soft- und Hardwarekomponenten, die 21 Monate dauert. Für jeden Sensor sind notwendige Anpassungsarbeiten zu identifizieren und durchzuführen und es sind geeignete Algorithmen zur Selbstüberwachung, Datenerfassung und Datenfusion zu entwickeln. Parallel dazu werden die zur Darstellung von hochautomatisierten und autonomen Fahrfunktionen erforderlichen Algorithmen zum Umgebungsverstehen, zur Verhaltensprädiktion und zur Trajektorienplanung realisiert. Alle Soft- und Hardwarekomponenten werden nach Fertigstellung und Funktionsnachweis unter Laborbedingungen und im Testfahrzeug unter Realbedingungen validiert. Über die gesamte Projektlaufzeit sind geeignete Maßnahmen zur Ergebnisverbreitung geplant.

Verbund: Robust and Reliable Environment Sensing and Situation Prediction for Advanced Driver AssistanceSystems and Automated Driving Quelle: Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) Redaktion: DLR Projektträger Länder / Organisationen: Österreich Spanien Finnland Italien Themen: Förderung Information u. Kommunikation

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