Die Sensor-Fusion für die urbanen Fahrfunktionen von morgen – BASELABS Dynamic Grid

BASELABS, der Spezialist für Sensor-Fusion, stellt mit BASELABS Dynamic Grid einen Algorithmus vor, der aus hochauflösenden Sensor-Rohdaten ein konsistentes Umfeldmodell erzeugt. Damit beschleunigt Dynamic Grid die Entwicklung von Datenfusionssystemen für automatisierte Fahrfunktionen insbesondere in anspruchsvollen urbanen Umgebungen.

Das BASELABS Dynamic Grid liefert ein konsistentes, detailreiches Umfeldmodell. Es beinhaltet dynamische und statische Objekte sowie eine Freiraumschätzung.

Ohne aufwändiges Training des Algorithmus können Automotive-Entwickler Fahrerassistenz-Systeme wie etwa Parkfunktionen oder Staupiloten mit besserer Performance als unter Verwendung traditioneller Tracking- und Grid-Verfahren entwickeln.

Automatisierte Fahrfunktionen für den innerstädtischen Bereich stellen besonders hohe Anforderungen an das verwendete Umfeldmodell. Auf der Sensorseite bereitet sich die Industrie auf die Verwendung von hochauflösenden Sensoren vor, um die benötigten Daten mit einem ausreichenden Detaillierungsgrad gewinnen zu können. Klassische algorithmische Verfahren der Sensorfusion stoßen in einem solchen Kontext an ihre Grenzen. Der Algorithmus BASELABS Dynamic Grid dagegen kann die hochaufgelösten Sensordaten von z. B. Radaren oder Laserscannern auf Rohdatenniveau verarbeiten.

Die Verwendung von Kameras mit semantischer Segmentierung ist ebenfalls möglich. Im Ergebnis liefert das Dynamic Grid ein in sich konsistentes Umfeldmodell, welches dynamische und statische Objekte in der Fahrzeugumgebung mit hoher Genauigkeit und Robustheit erkennt. Zusätzlich wird eine Freiraumschätzung durchgeführt, um befahrbare Bereiche oder Parklücken zu erkennen. Der Algorithmus läuft auf Automotive-CPUs in Echtzeit und wird nach ISO26262 implementiert.

Das Dynamic Grid ist besonders geeignet für Fahrfunktionen für Automatisierungslevel 2 und darüber bis hin zum hochautomatisierten Fahren. Typische Anwendungsfelder sind automatisierte Parkfunktionen wie trainiertes oder Valet Parken, Notbrems-Funktionen mit automatischem Ausweichen oder Staupiloten. Weiterhin bietet sich der Algorithmus für die Verwendung in Radar-Subsystemen an.

„Mit dem Dynamic Grid stellen wir eine überlegene Alternative zum Einsatz einer Kombination aus klassischen Tracking-Verfahren mit einem statischen Belegungsgitter vor. Durch die integrierte Verarbeitung der Daten in einem in sich geschlossenen Algorithmus vermeiden wir Inkonsistenzen, die die Kombination von zwei unterschiedlichen Verfahren in der klassischen Vorgehensweise häufig mit sich bringen. Gerade in Szenarien mit sehr vielen Objekten unterschiedlicher Bewegungsrichtungen in der Umgebung des Fahrzeugs kann das Dynamic Grid seine Stärken ausspielen. Zusätzlich kann der Algorithmus Objekte beliebiger Form erkennen und verfolgen, ohne darauf aufwändig trainiert zu werden“, betont Norman Mattern, Leiter der Produktentwicklung bei BASELABS.

„Unsere Kunden erhalten mit dem Einkauf des Dynamic Grids als Softwarebibliothek einen sehr schnellen und kostengünstigen Zugang zu einem für die Serienproduktion geeigneten Verfahren für die Fahrfunktionen von morgen“, ergänzt Robin Schubert, Geschäftsführer von BASELABS.

Mehr Informationen über das BASELABS Dynamic Grid unter https://www.baselabs.de/dynamic-grid.

www.baselabs.de

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