Fahrzeugsimulation mit Hilfe von 3D-Landschaften Automatische Erzeugung von Simulationswelten für Fahrassistenten

In der Simulationswelt, die der realen Umgebung nachempfunden ist, können automatisierte Fahrsysteme, beispielsweise Abstands- oder Spurhalteassistenten, getestet werden.

Bild: dSpace
09.06.2022

Parkassistent, Abstandsregler, Müdigkeitswarner – die Komplexität von automatisierten Fahrfunktionen nimmt stetig zu. Damit steigen auch die Anforderungen an die Test- und Entwicklungsmethoden. Virtuelle Umgebungen bieten den Vorteil, äußere Bedingungen wie Straßen- und Wetterverhältnisse gezielt steuern und autonome Fahrzeuge umfänglich testen zu können. Das manuelle Erstellen solcher Landschaften ist jedoch oft sehr zeitaufwendig und kostspielig.

Wissenschaftler des Heinz Nixdorf Instituts, des Instituts für Informatik und des SICP – Software Innovation Campus Paderborn der Universität Paderborn haben nun gemeinsam mit dem Technologieunternehmen dSPACE Algorithmen zur automatischen Erzeugung von dreidimensionalen Simulationswelten entwickelt. Das Gesamtvolumen des Forschungsauftrags von dSPACE an die Universität Paderborn beträgt rund 220.000 Euro.

3D-Landschaften für Fahrzeugsimulatoren

Das Projekt „Open Simulation Interface (OSI) goes 3D“ startete 2019 mit dem Ziel, Methoden, die bereits für die Entwicklung von Fahrassistenten im Einsatz sind, gleichzeitig zur Erstellung von 3D-Landschaften für Fahrzeugsimulatoren zu nutzen. Unter Anwendung des OSI-Standards entwickelte das Forschungsteam eine Softwarelösung, die sowohl die Bewegungs- als auch Umgebungsdaten eines Fahrzeugs an einen 3D-Simulator überträgt. Algorithmen erzeugen währenddessen auf Basis der reinen Straßendaten verschiedene realistische Simulationswelten.

„Solche Simulationsumgebungen sind vor allem in der Entwicklung und in Testverfahren von autonom fahrenden Autos von großer Bedeutung, da diese nicht in der realen Welt getestet werden können“, erläutert Sascha Brandt, der im Projekt als wissenschaftlicher Mitarbeiter der Fachgruppe „Algorithmen und Komplexität“ des Heinz Nixdorf Instituts beteiligt war. „Um die Künstliche Intelligenz autonomer Fahrzeuge hinreichend anlernen zu können, sind Algorithmen gefordert, die möglichst vielfältige und realitätsnahe Fahrszenarien erzeugen. Nur so ist es möglich, sie auf die reale Welt und jegliche Geschehnisse im Straßenverkehr vorzubereiten“, führt er weiter aus.

Prototyp im Praxistest bei dSPACE

Im Rahmen des Projekts „OSI goes 3D“, das Ende vergangenen Jahres erfolgreich abgeschlossen wurde, gelang es dem Forschungsteam, einen Prototyp zu entwickeln. „Unser Prototyp ist nun in der Lage, durch die mit Straßendaten gefütterten Algorithmen automatisiert Simulationsumgebungen zu erzeugen, die dazu geeignet sind, vielfältige, realitätsnahe Situationen zu simulieren“, erklärt Dr. Matthias Fischer vom Heinz Nixdorf Institut.

„Mit Hilfe des Projektes ist es uns gelungen, zum einen auf Basis von Informationen über Straßennetzwerke automatisiert 3D-Landschaften zu generieren und zum anderen Fahrzeugbewegungen auf Basis des OSI-Standards an unseren Sensorsimulator zu übertragen. Die Zusammenarbeit mit dem SICP war sehr professionell und hat eindrucksvoll gezeigt, wie sowohl Hochschulen als auch Unternehmen von derartigen Kooperationen profitieren können“, beschreibt Dr. Matthias Gehrke, Projektleiter bei dSPACE, den Mehrwert für das Paderborner Unternehmen, das Automobilhersteller und -zulieferer weltweit dabei unterstützt, Innovationen für die Mobilität der Zukunft zu entwickeln.

Für Projektkoordinator Dr. Stefan Sauer, Geschäftsführer am SICP, unterstreicht dieses Ergebnis eindrucksvoll die Stärke und Anwendungsorientierung der Partnerschaften am SICP, zu dessen 23 Mitgliedsunternehmen auch dSPACE zählt. „Es ist uns gelungen, Algorithmen und Methoden aus der Forschung gemeinsam mit den Entwicklern von dSPACE in eine praxistaugliche Lösung zu überführen, die das Unternehmen nun seinen Kunden in der Automobilbranche anbieten kann“, sagt Sauer.

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