Unter der Leitung von Infineon Austria bündeln elf führende österreichische Partner aus Industrie und Wissenschaft ihr Know-how und forschen an Sensorsystemen, die autonomen Fahrzeugen auf der Straße oder Schiene ein 3D-Abbild der Umgebung liefern und vorausschauend Gefahren erkennen. Im Projekt „iLIDS4SAM“ werden kompakte „Lidar“-Sensoren entwickelt, die beispielsweise hinter der Windschutzscheibe, im Scheinwerfer oder in den Rückleuchten eingebaut und in Kombination mit Radar- oder Kamerasystemen einen 360 Grad-Rundumblick bieten sollen.

Das Projekt ist auf drei Jahre angelegt und wird aus Mitteln des Umweltministeriums unterstützt. Als Partner mit an Bord sind AVL List, ams AG, EV Group E. Thallner GmbH, FH Campus Wien, Peschak Autonome Systeme GmbH, Riegl Research, Silicon Austria Labs, TU Graz, TTTech Auto AG und Virtual Vehicle Research.

Ziel ist es, ein leistungsfähiges und kostengünstiges Laser-Sensorsystem mit einem „Deep Learning“-Datenmanagement zu entwickeln. Das macht das Fahrzeug zu einem intelligenten und vorausschauenden Verkehrsteilnehmer. Das kompakte Sensorsystem wird in städtischen Straßen- und Schienenverkehr sowie bei landwirtschaftlichen Einsätzen getestet, um die Integration als auch die praktische Leistungsfähigkeit zu demonstrieren. „In diesem Leitprojekt wird ‚Know-how made in Austria‘ ins Fahrzeug der Zukunft gebracht“, so Sabine Herlitschka, Vorstandsvorsitzende der Infineon Technologies Austria AG. „Es geht hier um eine wesentliche Weiterentwicklung von zentralen Schlüsseltechnologien für das sichere autonome Fahren.“

Dreidimensionales Auge

Damit automatisierte Fahrzeuge die Umgebung umfassend wahrnehmen können, verfolgt das Forscherteam den Ansatz des dreidimensional sehenden Auges. Neuartige und kompakte Lidar-Sensorsysteme sollen ein größeres Sichtfeld mit hoher Präzision bieten. Lidar steht für „Light Detection and Ranging“ und bedeutet so viel wie Lichterkennung und Reichweitenmessung. Dabei scannt ein Laserstrahl mithilfe von Mikrochip-Spiegeln das Umfeld millimetergenau, horizontal und vertikal ab. Gemessen wird nicht nur der Abstand, sondern auch die Form von Objekten. Das Ergebnis ist ein dreidimensionales Bild von sich bewegenden Fahrzeugen oder Fußgängern, Verkehrszeichen, Hindernissen am Straßenrand oder auch von Fahrbahnmarkierungen.

Für das sichere, selbstständige Agieren ist die Sammlung, Auswertung und vor allem blitzschnelle Verarbeitung von Daten grundlegend. Wichtiger Teil des Projektes sind daher Testfahrten in realen Anwendungsszenarien. Damit wird eine große Menge an realen Daten gesammelt, um dann mittels Signalverarbeitungsalgorithmen das Verhalten vorherzusagen und eine Gefahreneinschätzung ableiten zu können. Big Data sowie künstliche Intelligenz machen das Fahrzeug der Zukunft quasi zur „Lernmaschine“, um sich kontinuierlich zu verbessern und zu optimieren.