KonSensData

Im Projekt KonSensData des Fraunhofer Cluster of Excellence Cognitive Internet Technologies CCIT wird ein Sensorsystem entwickelt, das der flexiblen und wetterfesten Verkehrsanalyse dient, sowie die Sicherheit von Fahrerassistenzsystemen verbessert. Mit einem mobilen Sensorsystem können Verkehrsdaten an beliebigen Orten entlang der Straße gesammelt sowie KI-basiert zusammengeführt und analysiert werden. Die Ergebnisse lassen sich beispielsweise für die Verkehrsoptimierung bei der Ampelsteuerung nutzen und können mithilfe der V2X-Kommunikation an automatisierte Fahrsysteme zur Erweiterung des Sichtfeldes des Fahrzeugs übermittelt werden. 

Verkehrsoptimierung ist ein kontinuierlicher Prozess. Um bessere Entscheidungen treffen zu können, werden Verkehrsdaten zu unterschiedlichen Zeiten und Orten benötigt. Diese müssen auf datenschutzkonforme, wetter- und beleuchtungsbeständige Weise erfasst werden. Das im Projekt KonSens des Fraunhofer CCIT entstandene Sensorsystem wird im Nachfolgeprojekt KonSensData weiterentwickelt, um einerseits dank der mobilen Einsetzbarkeit der Sensoren eine flexible Datenerfassung zu ermöglichen und andererseits die Verkehrsanalyse im Hinblick auf Objektklassen sowie Sichtfelder zu verbessern. Diese vereinfachte Datenerfassung eröffnet zudem weiteres Forschungs- und Entwicklungspotenzial für das autonome Fahren. Die gewonnenen Daten dienen der Verbesserung der Algorithmen der Objekterkennung und Trajektorienbestimmung (Ermittlung der Position sowie Bewegungsrichtung) der Verkehrsteilnehmende in der 3D-Umgebung, um die Sicherheit des autonomen Fahrens weiter zu steigern.

Flexible Datenaufnahme und verknüpfte Datenauswertung

Die Erhebung von Verkehrsdaten ist mit vielen Herausforderungen verbunden. Zunächst bedarf es der Erfassung und Verarbeitung der Daten auf einer datenschutzkonformen Weise. Aus technischer Sicht sollte die Datenerfassung möglichst gering durch Umgebungsbedingungen wie Lichtverhältnisse, Niederschlag etc. beeinflusst werden. Um das System flexibel einzusetzen, muss der Betrieb mit wenig Kalibrierungsaufwand verbunden sein. .Ziel des Projektes ist es, bis Ende 2022 ein System zu entwickeln, das diese Herausforderungen gleichzeitig bewältigen kann. Die Datenauswertung spielt dabei die zentrale Rolle. Diese erfolgt auf Basis einer KI-basierten Infrarot-Bildanalyse mithilfe von Convolutional Neural Networks, um die Verkehrsteilnehmenden im Sichtfeld zu erkennen. Bei einer Radardatenanalyse wird die Punktwolke verschiedener Verkehrsteilnehmenden ebenfalls mithilfe von KI-Algorithmen in Cluster eingeteilt. Daraufhin werden die Signale von Mikrodopplerspektren auf Bewegungen untersucht, um Verkehrsteilnehmende zu klassifizieren. Die heterogenen Daten werden zueinander ergänzt und in eine Liste der Objekte in dem Verkehrsszenario umgewandelt.

Drei Fraunhofer-Institute

Das Projekt KonSensData wird im Verbund von drei Fraunhofer-Instituten realisiert. Das Fraunhofer-Institut für Hochfrequenzphysik und Radartechnik FHR entwickelt hardwareseitig auf Basis des Prototyps aus den Projekten Horis und KonSens Detektions- und Tracking-Algorithmen zur Reduzierung der Datenmenge und Aufbereitung der Bewegungsinformationen aus den Mikrodopplerinformationen. Das Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS bringt Algorithmen zum Lokalisieren, Klassifizieren und Tracken von Verkehrsteilnehmenden mithilfe einer Infrarotkamera ein. Das Fraunhofer-Institut für Verkehrs- und Infrastruktursysteme IVI integriert Infrarotkamera, Radar und Zubehör zu einem System, nimmt diese Sensorbox in verschiedenen deutschen Städten in Betrieb und liefert die Fusionsalgorithmen für die finale 3D-Objekterkennung und Trajektorienbestimmung. Darüber hinaus entwickelt das Fraunhofer IVI die notwendige Technologie für die Lokalisierung der mobil einsetzbaren Sensorsysteme.