Sicherer Einsatz von automatisierten Shuttle-Fahrzeugen im städtischen Verkehr durch unterstützende Infrastruktur-Vernetzung (Shuttle2X)

Abstract

Im Rahmen des Vorhabens Shuttle2X wurde eine skalierbare, hybride Systemarchitektur zur infrastrukturseitigen Hinderniserkennung für autonome Fahrzeuge entwickelt. Der Fokus lag auf der Implementierung ressourceneffizienter Edge-Inferenz-Modelle (MobileNetV2), die eine Echtzeit-Detektion ohne kostenintensive Hardware-Beschleuniger ermöglichen. Die Ergebnisse wurden erfolgreich an den Teststandorten Karlsruhe und Bad Wimpfen validiert. Durch die Überführung der Detektionsdaten in standardisierte Collective Perception Messages (CPM) wurde die Grundlage für eine kooperative Wahrnehmung zur Erhöhung der Verkehrssicherheit und zur Vermeidung von Gridlocks im urbanen Mischverkehr geschaffen. Development of a scalable hybrid system architecture (Edge/Cloud) for obstacle detection. Implementation of resource-efficient Edge inference using MobileNetV2 for real-time detection on low-power hardware. Validation at test sites in Karlsruhe and Bad Wimpfen, including V2X integration and Collective Perception Messages (CPM).