Geländeeinsatz des Unimogs: Eine Mischung aus Stereokamerasystemen und Laserscanner erstellt Geländeprofile der Umgebung und berechnet die optimale Fahrspur.

Geländeeinsatz des Unimogs: Eine Mischung aus Stereokamerasystemen und Laserscanner erstellt Geländeprofile der Umgebung und berechnet die optimale Fahrspur.

Wenn Autos fahren wie von Geisterhand

Off-Road-Bereich wird zur Herausforderung / Nutzen wäre aber enorm

Das Projekt „Autonomer Fahrbetrieb von Nutzfahrzeugen im Off-Road-Bereich am Beispiel des Unimogs“ befasst sich mit der autonomen Navigation und maschinellen Wahrnehmung von Nutzfahrzeugen in schwierigem Gelände. Thema sind zentrale Fragestellungen rund um die autonome Navigation von Fahrzeugen in unstrukturierten Umgebungen, wie beispielsweise detailgetreue, realitätsnahe Simulationstechniken, maschinelle Perzeption und Steuerung von Robotern in komplexen Umgebungen mit aktuellen Methoden der KI.

Die vollständige Automatisierung von Nutzfahrzeugen stellt bisher ein bis dato nicht gelöstes Problem dar. Die damit eingehende Notwendigkeit sichere und zuverlässige Systeme einzusetzen, um abseits der Straße zu agieren, verhindert bisher einen Einsatz autonomer Off-Road Vehikel. Den resultierenden technischen Schwierigkeiten steht jedoch ein großer Nutzen in Anwendungsfeldern wie beispielsweise dem Bauwesen, der Landwirtschaft oder dem Katastrophenschutz gegenüber. Ebenso unterliegen diese Anwendungen weniger strikten rechtlichen Hürden, sodass ein kommerzieller und produktiver Einsatz autonomer Systeme abseits der Straße schneller denkbar ist.

Vorführung des Projekts durch Minister Wissing mit autonomer Probefahrt über das Demoareal auf der ZAK, Kaiserslautern

Vorführung des Projekts durch Minister Wissing mit autonomer Probefahrt über das Demoareal auf der ZAK, Kaiserslautern

Aus diesem Grund fokussiert das Projekt explizit die als technisch schwieriger geltenden Herausforderungen der Off-Road-Navigation am Beispiel eines Unimogs. Dieser Ansatz dient einer einfachen Übertragbarkeit der Konzepte mittels „Blaupause Unimog“ auf andere Fahrzeuge und soll somit einen breiten gesellschaftlichen Mehrwert liefern. Die Bedingungen zur Off-Road-Navigation sind deutlich herausfordernder als im Straßenverkehr: Die Umwelt ist unstrukturiert, unterliegt permanenten Änderungen und ist somit technisch unvorhersehbar. Der Lehrstuhl Robotersysteme der Technischen Universität Kaiserslautern hat gemeinsam mit der Commercial Vehicle Cluster Nutzfahrzeug und deren Mitgliedern Daimler, Knorr Steering Systems, General Dynamics European Land Systems-Germany und Northrop Grumman LITEF einen Unimog U5023 zum autonomen Fahren ertüchtigt. Im Sinne einer Open Innovation Idee haben die Projektpartner sowohl das Fahrzeug, die notwendige Speziallenkung sowie Sensorik und Fachwissen eingebracht. Das im August 2016 gestartete Projekt wurde im Juni 2020 erfolgreich abgeschlossen und durch den rheinland-pfälzischen Wirtschaftsminister und stellvertretenden Ministerpräsidenten Volker Wissing im Oktober 2020 der Öffentlichkeit präsentiert.

Sascha Steffens, Steffen Hemer und Patrick Wolf vom Lehrstuhl „Robotersysteme“ und dem Fachbereich „Informatik“ der TU Kaiserslautern haben den autonom fahrenden LKW entwickelt.

Sascha Steffens, Steffen Hemer und Patrick Wolf vom Lehrstuhl „Robotersysteme“ und dem Fachbereich „Informatik“ der TU Kaiserslautern haben den autonom fahrenden LKW entwickelt.

Das Kernziel ist die sichere und zuverlässige autonome Navigation des Unimogs im Off-Road-Gelände sowie die Erstellung von Konzepten zum Aufbau von Navigations- und Perzeptionssystemen in komplexen Nutzfahrzeugen. Aus den Projektergebnissen wurden Handlungsempfehlungen für Assistenzsysteme und autonome Steuerungen innovativer Nutzfahrzeuge abgeleitet, die den weiteren Weg zur Robotisierung von Fahrzeugen ebnen. Als Hochtechnologieprojekt werden viele Aspekte der Digitalisierung thematisiert. Beginnend mit der Simulationsentwicklung, die das Fahrzeug sowie Umgebung als digitalen Zwillling abbildet, über die Umgebungserkennung durch Methoden der künstlichen Intelligenz, wie verhaltensbasierte Steuerungen, Deep Learning oder Ontologien, hin zur Echtzeitauswertungen riesiger Datenmengen, welche durch die Sensorik des Roboters anfallen. Damit einhergehend sind die Lösungen zu Fragestellungen, welche verteiltes Rechnen und eingebettete Systeme betreffen neben dem Kern des autonomen Fahrens und Robotik im Fokus. Der Projektdemonstrator in Form des Unimogs U5023 von Mercedes Benz Special Trucks eignet sich auf Grund seiner Bauweise insbesondere für die Nutzung in rauem Gelände, da neben einer extremen Geländegängigkeit viele Freiheitsgrade wie Pendelachsen, Differentialsperren, hohe Ganganzahl oder Reifendruckregelanlage verfügbar sind. In Abgrenzung zu anderen Fahrzeugen können somit Geländezonen befahren werden, welche anderen Testplattformen nicht zugänglich sind. Dies erlaubt einerseits die Adressierung bisher gänzlich ungeklärter Forschungsfragen, andererseits lassen sich die jeweiligen Forschungsergebnisse auf andere Fahrzeuge, die auf moderateres Gelände beschränkt sind, übertragen.

Autonome Navigation über Steigungen und schwieriges Off-Road Gelände: Sicherheitssysteme wie Kollisions- und Überrollvermeidung überwachen das Fahrzeug.

Autonome Navigation über Steigungen und schwieriges Off-Road Gelände: Sicherheitssysteme wie Kollisions- und Überrollvermeidung überwachen das Fahrzeug.

Nach einer Spezifikationsphase, in der ein Gesamtsteuerungs-, Sicherheits- sowie Sensorkonzept erarbeitet wurde, erfolgte deshalb die Entwicklung einer leistungsstarken, realitätsnahen Simulationsumgebung.

Angesichts der Möglichkeit, damit Konzepte virtuell, ohne reale Maschinentests zu erproben und sicherheitskritische Grenzfälle zu prüfen, stellt sie einen wichtigen Schritt in der autonomen Robotersteuerung dar.

Neben der Integration von Hardware und Sensorik entstanden neue Lokalisations- und Perzeptionskonzepte, die explizit die Anforderungen schwieriger, unstrukturierter Off-Road-Umgebungen berücksichtigen. Die Leistungsfähigkeit der Konzepte wurde anhand realer Tests mit dem autonomen Unimog in einer mehr als einjährigen Validierungsphase demonstriert.

Für 2021 ist ein Nachfolgeprojekt in Planung. Nachdem im bisherigen Projekt die Autonomiefähigkeiten auch unter schwierigen Bedingungen geschaffen wurden, sollen dabei reale Anwendungen im Vordergrund stehen. Beispiele sind das Forstwesen, Weinbau, aber auch der Katastrophenschutz, wo der Unimog autonom Arbeitsaufgaben erledigen soll, die entweder hohe Bedingungen an die Präzision unter schwierigen Bedingungen stellen oder die ein Gefährdungspotential für den Menschen sind.

Kamerasicht auf den Geländeabschnitt vor dem Fahrzeug. Der Unimog verfügt über viele Kamerasysteme, die situativ ausgewertet werden, um KI-basiert Objekte wie Fahrzeuge oder Personen zu erkennen und Fahrwege zu identifizieren.

Kamerasicht auf den Geländeabschnitt vor dem Fahrzeug. Der Unimog verfügt über viele Kamerasysteme, die situativ ausgewertet werden, um KI-basiert Objekte wie Fahrzeuge oder Personen zu erkennen und Fahrwege zu identifizieren.

Weitere Informationen:

https://wemoveit.rlp.de/wp-content/uploads/2019_06_16_move_it_Berns.pdf

www.youtube.com/watch?v=8dQPRmP–7c&list=PL6EJa1jgHvrz-58-poxXs-EHRkZyex889

Digitaler Zwilling des autonomen Unimogs bei der virtuellen Erprobung und Vorabtests auf dem simulierten Daimler Testgelände Kiesgrube Ötigheim. Simulierte Tests erlauben ein frühes Testen und die zeitnahe Identifikation von Konzeptschwächen und Fehlern.

Digitaler Zwilling des autonomen Unimogs bei der virtuellen Erprobung und Vorabtests auf dem simulierten Daimler Testgelände Kiesgrube Ötigheim. Simulierte Tests erlauben ein frühes Testen und die zeitnahe Identifikation von Konzeptschwächen und Fehlern.


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25. März 2021


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