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Ziel des Projektes ist es, wiederkehrende Fahrten in bekannten Gebieten zu automatisieren und insbesondere Lösungsansätze für kooperative Manöver in solchen Gebieten zu präsentieren. Hierzu arbeiten die Kooperationspartner an der Umsetzung in einem anwendungsnahen Testfeld. [36]
Projektakronym | OPA3L | |
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Projektpartner | AG Optimierung und Optimale Steuerung, Universität Bremen AG Kognitive Neuroinformatik Universität Bremen, AG Computergrafik und Virtuelle Realität Universität Bremen, LRT 9.3 Navigation Universität BW München, LRT 9.1 Raumfahrttechnik Universität BW München, IAV - Ingenieurgesellschaft Auto und Verkehr GmbH, ANavS - Advanced Navigation Solutions | |
Internetpräsenz | http://www.math.uni-bremen.de/zetem/cms/detail.php?id=19184 | |
Kontakt | http://www.math.uni-bremen.de/zetem/cms/detail.php?template=ag_kontakt&id=4381 | |
Beginn | 01.03.2019 | |
Ende | 14.02.2023 | |
Projektlaufzeit | 47,5 | |
Projektvolumen [Mio. €] | 5,317 | |
Kernthemen | Automatisierung | |
Untersuchungsgegenstände | Uni Bremen: Das Ziel des Projektes OPA3L ist es, wiederkehrende Fahrten in bekannten Gebieten zu automatisieren und insbesondere Lösungsansätze für kooperative Manöver in solchen Gebieten zu präsentieren. Hierzu arbeiten die Kooperationspartner an der Umsetzung in einem anwendungsnahen Testfeld. Das Projekt baut auf dem bereits geförderten Projekt „AO-Car“ auf und erweitert die Forschungsfragen durch Einbeziehung von Industriepartnern auf reale Anwendungsszenarien: Unter anderem verfolgt OPA3L das Ziel einer prototypischen Implementierung eines autonomen Vehicle on Demand Konzeptes in einem Vorstadtbereich Bremens. Dafür werden neue Verfahren zur Sensorfusion, Regelung und Künstlichen Intelligenz des Fahrezuges erforscht und umgesetzt. Um die entwickelten Algorithmen möglichst effizient und unter verschiedenen Anforderungsprofilen evaluieren zu können, wird im Projekt OPA3L ein dreistufiges Testsystem implementiert. In der ersten Stufe wird das Gesamtsystem oder auch Teilsysteme in einer digitalen Umgebung innerhalb des CARLA Simulators verifiziert. Darauf aufbauend werden die Algorithmen in einer realen Umgebung auf Miniaturfahrzeugen eingesetzt. Hier lassen sich besonders auch kooperative Manöver gezielt evaluieren. Ist die Sicherheit der verwendeten Methoden durch die ersten beiden Stufen sichergestellt, folgen Tests auf dem Forschungsfahrzeug selbst. Dieses ist mit einer Vielzahl an Sensoren, wie Kameras, Radar, Ultraschall- und Laserscannern ausgestattet, um autonom agieren zu können. BW: Im Projekt OPA3L wird zudem eine Navigationsengine auf der Basis des hauseigenen GNSS Software Empfängers MuSNAT (Multi-Sensor Navigation and Analysis Tool) mit zusätzlicher Sensorfusion entwickelt. Gemessene GNSS Signale, IMU Daten und LiDAR Punktwolken werden darin verarbeitet, und die daraus gewonnene Information wird zu einer Positionslösung verschmolzen | |
Forschungsschwerpunkt 1 | Vernetztes Fahren,Automatisiertes Fahren | |
Forschungsschwerpunkt 2 | Fahrzeugseite | |
Forschungsziel | Weiterentwicklung | |
Funktionskategorie | Sicherheit,Komfort,Ressourcenoptimierend,Effizienzsteigernd | |
Verkehrswegkategorie | Landstraße,Stadtstraße | |
Straßencharakteristika | Landstraße, Stadtstraße | |
Roaduserausstattung | Das im Projekt verwendete Hybridfahrzeug ermöglicht eine effektive und umweltfreundliche Wahl zwischen elektrischem und konventionellem Antrieb. Des Weiteren ist das Forschungsauto mit einer Vielzahl an Sensoren, wie Kameras, Radar, Ultraschall- und Laserscannern ausgestattet, um autonom agieren zu können. Mit diesen Sensordaten kann das Auto seine Umgebung erkennen. Ein im Computer erzeugtes Abbild des realen Testfahrzeugs und der erkannten Umgebung erlauben dann die Umsetzung optimaler, schneller, komfortabler, sicherer und kraftstoffsparender Fahrmanöver.[72] | |
Standort 1 | [53.123474, 8.914418] Katrepeler Landstraße in Bremen-Borgfeld | |
Standort 2 | [53.103531, 8.851927] Universität Bremen | |
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