Verbundprojekt: RoSSHAF - Robustheit von Sensoren und Sensorsystemen gegenüber Umweltbedingungen für HochAutomatisiertes Fahren

Abstract

Das Projekt RoSSHAF (Robuste Sensoren und Systeme für Hochautomatisiertes Fahren) hat sich zum Ziel gesetzt, die Robustheit von Sensoren und Sensorsystemen für das hochautomatisierte Fahren unter verschiedenen Witterungseinflüssen zu erhöhen. Im Rahmen des Projekts wurde ein umfassendes Kontextmodell entwickelt, das Störeinflüsse auf die Sensoren abbildet sowie Anforderungen an Rechenleistung und Schnittstellen festlegt. Es wurden Edge-Computing-Komponenten für die ML-gestützte Störklassifikation und Sensordatenfusion konzipiert, um die Datenübertragung für IoT-Anwendungen und Car-to-X-Kommunikation zu ermöglichen. Das Projekt umfasste mehrere Arbeitspakete, die die Entwicklung und Integration sowohl mobiler als auch stationärer Sensorplattformen, die Erfassung und Aufbereitung relevanter Messdaten, die Validierung von Klassifikationsverfahren sowie die Erstellung eines Simulationsframeworks zur Optimierung der Sensordaten beinhalteten. Datei-Upload durch TIB The RoSSHAF (Robust Sensors and Systems for Highly Automated Driving) project aims to increase the robustness of sensors and sensor systems for highly automated driving under various weather conditions. As part of the project, a comprehensive context model that maps interference influences on the sensors and defines requirements for computing power and interfaces was developed. Edge computing components for ML-supported interference classification and sensor data fusion were designed to enable data transmission for IoT applications and car-to-X communication. The project comprised several work packages that included developing and integrating mobile and stationary sensor platforms, acquiring and processing relevant measurement data, validating classification methods, and creating a simulation framework to optimize the sensor data.