GN2plus: Vernetztes, kooperatives Manövrieren in sicherheitskritischen Bereichen (GalileoNautic2+/GN2plus) - Abschlussbericht Teilvorhaben RWTH Aachen University

Abstract

Autonome und kooperative Schiffsführung erfordert robuste Umfeldsensorik, präzise Navigation und vernetztes Verkehrsmanagement. Während GALILEOnautic 2/GN2 automatisierte Manöver einzelner Schiffe demonstrierte, blieb das kooperative Manövrieren mehrerer Fahrzeuge weitgehend unerforscht. GN2plus/ GALILEOnautic 2+ baut ein integriertes System zur kooperativen Navigation in sicherheitskritischen Hafenbereichen auf. Das Teilvorhaben der RWTH Aachen fokussiert die Verkehrslagenerkennung: Zustandsschätzung, Nahfelderkennung und Kartierung statischer und dynamischer Objekte. Multimodale Sensorsysteme (LiDAR, Radar, GNSS, IMU, AIS) kamen auf drei Versuchsträgern zum Einsatz. Daten wurden in ROS2 verarbeitet, mittels Error-State-Kalman-Filter fusioniert und in Echtzeit bereitgestellt. Ein erweitertes PointPillars-Modell wurde für die Objekterkennung mit Gazebo-Simulationsunterstützung trainiert. Die Multi-LiDAR-Kalibrierung erfolgte mittels des neu entwickelten SIMPLE-C-Verfahrens. Systeme wurden über Precision Time Protocol für Kalman-Filter-basiertes Multi-Objekt-Tracking synchronisiert. Erprobungen fanden im Hafen Rostock statt. Sensorintegration, Kalibrierung und Zustandsschätzung wurden erfolgreich validiert. Die LiDAR-Objekterkennung funktionierte im Nahbereich, war jedoch durch sicherheitsbedingte Abstände und hohe Inferenzzeiten eingeschränkt. Das Objektverfolgen wurde konzeptionell umgesetzt, aber nicht real validiert. Die Synchronisation über alle Schiffe gelang. Die statische Kartierung mittels Occupancy-Grid war robust und echtzeitfähig. Die Systeme wurden erfolgreich in kooperativen Tests mit Deneb, Messin und simulativ integrierter BeLa eingesetzt. Die Architektur ermöglicht multimodale Wahrnehmung für kooperative Manöver. Optimierungsbedarf besteht bei der Echtzeitfähigkeit der Objekterkennung. Die Ergebnisse bilden eine Basis für autonome Hafenassistenzsysteme, kooperative Kollisionsvermeidung und maritime MASS-Technologien.