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Lokales Umfeldmodell für das kooperative, automatisierte Fahren in komplexen Verkehrssituationen [LUKAS]

LUKAS nutzt innovative Ansätze mit dem übergeordneten Ziel, das automatisierte Fahren in komplexen urbanen Verkehrsräumen sicher und effizienter zu gestalten und damit die bereits entwickelten L2/L3 automatisierten Fahrsyste-me für hochautomatisierte Mobilitätskonzepte gemäß L4/L5 vorzubereiten. Dabei fokussiert LUKAS auf das kooperative, vernetzte und automatisierte Fahren im Mischverkehr urbaner Verkehrssituationen. Sowohl die abstrahierten Objektdaten, einerseits von sensorbestückten Sensor-Processing-Units und andererseits von vernetzten automatisierten Fahrzeugen (VAF-Fahrzeuge) als auch Informationen von Nomadic Devices (Smartphones, Tablets) nicht-automatisierter Verkehrsteilnehmer werden in die Umfeldmodellierung einbezogen. Diese Daten werden über ein 4G/5G Mobilfunknetz einem Edge-Server übermittelt. Mit Methoden der künstlichen Intelligenz (Deep Learning) werden ein vollständiges Umfeldmodell, die Prädiktion des kooperativen Verhaltens aller Verkehrsteilnehmer sowie entsprechende Trajektorien berechnet. Informationen dieser Verarbeitungsebenen werden mittels geeigneter HMI-Konzepte nicht-automatisierten Verkehrsteilnehmern und automatisierten Fahrzeugen zur strategischen Fahrplanung über das Mobilfunknetz und ein zusätzliches ad hoc Funknetz zur Verfügung gestellt. Die im MEC-View Projekt aufgebaute Pilotanlage Ulm-Lehr wird erweitert, der Nutzen kooperativer Fahrfunktionen an realen Anwendungsfällen demonstriert und mit Verkehrssimulationen auf der Basis der Drei-Phasentheorie verifiziert.

ProjektakronymLUKAS
ProjektpartnerRobert Bosch Mercedes-Benz IT-Designers Nokia InMach Intelligente Maschinen Universität Duisburg-Essen Universität Ulm Stadt Ulm (Unterauftragnehmer) Ingenieurbüro Spies (Unterauftragnehmer)
Beginn01.07.2020
Ende30.06.2023
Projektlaufzeit36
Projektvolumen [Mio. €]10,4
KernthemenAutomatisierung,Vernetzung,Mischverkehr und verkehrliche Wirkung
UntersuchungsgegenständeInfrastrukturunterstützung (V2X) für automatisiertes Einfädeln, Kooperatives Verhalten, Einbindung verletzlicher Verkehrsteilnehmer, latenzminimale Anbindung der Infrastruktur über Mobilfunknetz und Mobile-Edge-Computing-(MEC)-Server, Verkehrssimulation
Forschungsschwerpunkt 1Vernetztes Fahren,Automatisiertes Fahren
Forschungsschwerpunkt 2Fahrzeugseite,Infrastrukturseite
ForschungszielWeiterentwicklung
FunktionskategorieSicherheit,Komfort,Effizienzsteigernd,Grundlagen,Unterstuetzend
VerkehrswegkategorieStadtstraße
StraßencharakteristikaVorfahrt-Achten-Kreuzung mit Sichtverdeckung
RoaduserausstattungCommunication Control Unit (CCU), OBU, Sensorik, Rechner, D-GPS, … (teilweise)
Anzahl Roaduser5 vernetzte (teilweise automatisierte) Fahrzeuge + weitere Fahrzeuge, Fußgänger, Radfahrer
Spezielles ForschungsequipmentPrototypische vernetzte und automatisierte Fahrzeuge, Infrastruktursensorikanlage mit MEC-Server
Standort 1[48.432361, 9.968750] Ulm-Lehr, Keuzung Mähringer Str./Loherstr.
Genutztes TestfeldTestfeld Ulm
Vorgängerprojekte

Mobile Edge Computing basierte Objekterkennung für hoch- und vollautomatisiertes Fahren [MEC-View]

Projektbeziehungen

ICT Infrastructure for Connected and Automated Road Transport [ICT4CART]

Ergänzende Informationenhttps://www.uni-due.de/ptt/projekte/lukas.php
Kommunikationen-Übersicht
Kommunikation 1
Übertragungstechnologie802.11p,5G,4G(LTE)
NachrichtentypenMAP,SPAT,DENM,CAM,CPM,Sonstige
Karten-Übersicht
Karte 1
FormatEigene Formate, Lanlet2, OSM