Impulsprojekt 10 (IP 10): Lokalisierung und Steuerung in kombinierten Indoor- und Outdoor-Szenarien (KASINO)

Abstract

Mit dem steigenden Automatisierungsgrad moderner Fahrzeuge wächst die Anforderung, dass Fahrzeuge ihre eigene Position in allen Fahrsituationen zuverlässig bestimmen können. Während im Außenbereich satellitengestützte Systeme eingesetzt werden, sind in Innenbereichen wie Tunneln oder Parkgaragen alternative Positioniersysteme notwendig. Das erste Teilprojekt (TP) untersucht daher die durchgängige Positionierung, insbesondere in kritischen Übergangsbereichen zwischen Außen- und Innenumgebungen. Hierfür wurde besonderer Fokus auf die Fusion von GNSS/IMU mit Ultrabreitband-basierter (UWB) Innenraumpositionierung gelegt. Nach erfolgreicher Integration beider Systeme in bestehende Infrastrukturen der THI wurden Fahrversuche auf dem Testgelände des Projektpartners AVL durchgeführt, wo die zuvor genannte Kombination mit einem GNSS/IMU-basierten Referenzsystem, einer LiDAR- sowie kamerabasierten Lokalisierungslösung verglichen wurde. Dabei stellte sich die LiDAR-basierte Lokalisierung als durchgängig genaueste Positionslösung heraus, wohingegen die Lokalisierung mithilfe von GNSS/IMU und UWB noch konfigurationsbedingt Schwächen in den kritischen Übergangsbereichen aufwies. Die steigende Komplexität moderner Fahrfunktionen erhöht den Aufwand für Testszenarien mit variablen, realen und virtuellen Komponenten, deren störungsfreie Interaktion durch heterogene Schnittstellen und begrenzte Realitätsabbildung von Simulationen erschwert wird. Das zweite TP adressiert diese Herausforderungen durch die Analyse verschiedener Realitätsgrade hinsichtlich Fahrverhalten und Objektgeometrien. Hierfür wurde eine Testumgebung für szenarienbasierte Realtests eines Projektpartners so erweitert, damit sich ergänzend zu realen auch virtuelle Entitäten zentral und automatisiert steuern lassen. Unterschiedliche Fahrszenarien für die Evaluierung der Unterschiede in der Fahrtrajektorie sowie Objektgeometrien wurden real, rein virtuell sowie gemischt real-virtuell (Mixed-Reality) durchgeführt. Die Analyse zeigte Abweichungen im Fahrverhalten, die auf modellbasierte Vereinfachungen realer Komponenten zurückzuführen sind. Der Vergleich der Objektgeometrien zeigte eine hohe Übereinstimmung zwischen realen und gemischten Fahrversuchen, während rein virtuelle Objekte größere Abweichungen aufwiesen, unter anderem aufgrund der abstrahierten Repräsentation mittels 2D-Bounding-Boxen.