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Grundstein für das automatisierte und vernetzte Fahren

Luminogram Kreuzung

Projektbeschreibung​

Juni 2017 – Dezember 2019
Im Forschungsprojekt SAFARI erprobt das Land Berlin zusammen mit seinen Partnern aus Verwaltung, Forschung und Industrie den Austausch und die Aktualisierung digitaler Karten als einer der Grundvoraussetzungen für das automatisierte und vernetzte Fahren. Innerhalb von 31 Monaten haben die beteiligten Partner gemeinsam Technologien des hochautomatisierten und vernetzten Fahrens in einem urbanen Szenario entwickelt und getestet. Das Projekt wurde mit 4,3 Mio € durch das Bundesministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur BMVI im Rahmen der Förderrichtlinie „Automatisiertes und Vernetztes Fahren auf digitalen Testfeldern in Deutschland“ gefördert.

Projektpartner

Für das Land Berlin beteiligten sich an dem Vorhaben neben der Senatsverwaltung für Umwelt, Verkehr und Klimaschutz (SenUVK), die Senatsverwaltung für Wirtschaft, Energie (SenWEB) und Betriebe, das Bezirksamt Reinickendorf. Partner im Vorhaben waren die Freie Universität Berlin, die Technische Universität Berlin mit Ihrem An-Institut DCAITI und die Forschungseinrichtung Fraunhofer FOKUS, die Unternehmen IAV und HELLA Aglaia sowie als assoziierter Partner die Deutsche Telekom.

Assoziierter Partner

Fahrzeuge

Im Rahmen von SAFARI traten verschiedene Fahrzeuge an, um den zuverlässigen und sicheren Einsatz der Erfassungstechnologien und abgeleiteter Datennutzungen zu erproben:

  • vollautomatisierte Forschungsfahrzeuge mit der „Lizenz“ zum autonomen Fahren, die allerdings mit Sicherheitsfahrer fahren, und LIDAR bzw. 3D-Visionsysteme an Bord haben
  • Testfahrzeuge mit Sensorsystemen, wie sie für marktüblichen Assistenzsystemen eingesetzt werden
  • Fahrzeuge aus der Fahrzeugflotte des Bezirks, mit heutiger serienreifer Kameratechnik nachgerüstet
  • zusätzlich eine mit Smartphones ausgestattete Flotte
Illustration Stadtverkehr
© Fraunhofer FOKUS

Konkrete Aufgabenstellungen und Lösungen

Das erste Augenmerk galt der genaueren sog. Selbstlokalisierung der AVF. Aus den offenen Datenbeständen des Landes Berlin mit genau vermessenen Objekten der Verkehrsinfrastruktur, den Lichtmasten und auch den Straßenbäumen können sog. Landmarken extrahiert werden. Die Orientierung daran wurde mit Forschungsfahrzeugen erprobt, um herauszufinden, welche Mindestanforderungen für die Selbstlokalisierung und damit die Orientierung im Stadtverkehr an autonome Serienfahrzeuge im Stadtverkehr gestellt werden müssen.

Ziel des Landes Berlins muss es sein, eine größtmögliche Sicherheit des autonomen Fahrens zu gewährleisten. Die anspruchsvolle Aufgabe, Lichtsignale optisch zu erfassen und das Fahrverhalten darauf abzustimmen, wird durch das zusätzliche Aussenden der Signalinformationen sowie der Information über die Kreuzungstopologie an die Fahrzeuge unterstützt. Dabei werden mit der sog. Vehicle2Infrastructure-Technologie eine direkte Kommunikation von den Lichtsignalanlagen zu den Fahrzeugen umgesetzt und auch noch die Effekte der Verstetigung des Verkehrs und der besseren Effizienz der Verkehrsleistung in Angriff genommen. Die Integration der neuen Technik in die bestehende Verkehrstechnik und der Nachweis ihrer Zuverlässigkeit stand hier im Fokus der Erprobung.

Automatisierte Fahrzeuge sollen auch in der Lage sein, eigenständig im Zielgebiet zu parken. In SAFARI wurde erprobt, wie gut die Fahrzeuge darin sind, auch in der Vorbeifahrt freie unmarkierte Parkplätze am Straßenrand zu erkennen. Im Abgleich mit den digitalen Karten kann ein genaues Bild der freien Parkplätze erzeugt und ständig aktuell gehalten und der Parksuchverkehr wirksam reduziert werden.

Natürlich werden automatisierte Fahrzeuge darauf trainiert, Hindernisse zu erkennen. Die Übertragung der Lage der aktuellen Baustellen an die Fahrzeuge hilft ihnen dabei, diese Hindernisse früher zu erkennen und verbessert den Fahrkomfort. Bevor diese Fahrzeuge aber flächendeckend fahren, kann schon bei einem geringen Ausstattungsgrad mit automatisierten Fahrzeugen eine signifikante Verbesserung des Verkehrsmanagements erreicht werden.

Karten und „Fehler“

Fehlen Objekte der Straßeninfrastruktur, wie Verkehrszeichen oder Markierungen, sollen automatisierte Fahrzeuge diesen „Fehler“ weitergeben. Für die Verwaltung ist jeder automatisiert erzeugte Hinweis auf solche „Fehler“ wertvoll. Dazu gehören Veränderungen und Schäden an diesen Objekten, wie auch der Straßenoberfläche. Die Erprobung der sogenannten Änderungsdetektion über die gesammelten Hinweise mehrerer Fahrzeuge hinweg und die geeignete Bereitstellung an die Verwaltung, z.B. zum Straßenunterhalt, helfen dabei, fehlende oder defekte Infrastrukturelemente schnell zu erkennen und instand zu setzen.

Und wenn die als Referenz dienende Karte nicht aktuell war? Das Land Berlin engagiert sich bereits seit langem für die Digitalisierung der Verwaltung. Für die Senatsverwaltung für Umwelt, Verkehr und Klimaschutz sind digitale Karten schon jetzt eine unerlässliche Arbeitsgrundlage. Mit dem Schritt zur automatisierten Erkennung von fehlenden Objekten oder Veränderungen und der Entwicklung einer ständigen automatisierten Aktualisierung der Kartengrundlage wird die Digitalisierung konsequent weiter vorangetrieben. Natürlich profitieren auch die automatisierten Fahrzeuge, wenn „Fehler“ in der Karte schnell erkannt und beseitigt werden.

Nicht zuletzt werden automatisierte Fahrzeuge auch durch das Parken in zweiter Reihe herausgefordert. Diese Einengung des verfügbaren Straßenraums rechtzeitig zu kennen, erlaubt es den Fahrzeugen durch eine größere Vorausschau eine sichere und komfortable Fahrt zu planen. Was für das AVF lediglich ein dynamisches Objekt im Straßenraum darstellt und nur kurze Zeit Gültigkeit besitzt, dient der Verwaltung hingegen, Leistungsfähigkeitseinschränkungen zu identifizieren und die Erhöhung der Verkehrssicherheit zu gewährleisten.

Digitale Karten

Die in Vorgängerprojekten erstellte hochgenaue Karte des Landes Berlin wird im Projekt als Referenzkarte eingesetzt. Zudem wurde erprobt wie sie um dynamische georeferenzierte Informationen als sogenannte Local Dynamic Map (LDM) erweitert werden kann. In der LDM das dynamische Verkehrsgeschehen und der Ist-Zustand der Umgebung abgebildet werden, auch Informationen zu Baustellen oder Gefährdungssituationen. Die Verknüpfung aller Informationen erlaubt die hochgenaue Perzeption der Umgebung (Lokalisierung, Freiraum- und Objekterkennung) und ermöglicht eine intelligente Verhaltensvorhersage (Prädiktion). Damit können komplexe, dynamische und oft unstrukturierte Verkehrsverhältnisse auch außerhalb der Sicht der eigenen Sensorik und außerhalb kartografierter Umgebungen für die Fahrzeuge beherrschbar gemacht werden.

Kommunikationssysteme und Standards

Nicht zuletzt setzt das sichere AVF auf eine hohe Verfügbarkeit mobiler Kommunikation zwischen Fahrzeugen untereinander und mit der Infrastruktur. Neue geeignete Mobilfunkstandards (5G) und eine neue verteilte Kommunikationsinfrastruktur (Small Cells) werden derzeit entwickelt und erprobt. In SAFARI wurden verschiedene Varianten auf der Suche nach der technisch und wirtschaftlich günstigsten Lösung untersucht. Bei all diesen Aufgaben wurden die im Bereich der Kommunikation und dem Austausch der Daten bereits entwickelten Standards genutzt. Das Land Berlin bindet sich damit bei der Vorbereitung der kommunalen Infrastruktur für das AVF in die nationalen und europäischen Entwicklungen ein.

Auch deshalb wirbt das Land Berlin dafür, die im kommunalen digitalen Testfeld Stadtverkehr im Bezirk Reinickendorf geschaffenen Voraussetzungen auch für weitere Projekte des automatisierten und vernetzten Fahrens im Land Berlin zu nutzen. Dabei können die sich aus diesen Projekten ergebenden notwendigen Anpassungen und Erweiterungen der Infrastruktur ermittelt und umgesetzt werden.