Wie navigieren autonome Fahrzeuge?

Wie navigieren autonome Fahrzeuge?
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Navigation bei autonomen Autos

Die Navigation autonomer Fahrzeuge ist ein komplexes Zusammenspiel verschiedener Technologien. GNSS-Technologien, hochpräzise Kartendaten, Echtzeitdaten und der Offline-Modus bilden gemeinsam das Rückgrat für eine sichere und effiziente Fahrzeugnavigation.

Die fortschreitende Entwicklung autonomer Fahrzeuge hat in den letzten Jahren die Mobilitätslandschaft revolutioniert. Eine zentrale Frage, die dabei aufkommt, ist: Wie navigieren autonome Fahrzeuge? Woher weiß ein autonomes Fahrzeug, auf welcher Fahrspur es sich befindet, wohin es fahren muss und wo es langfahren darf?
Die Antwort auf diese Fragen liegt in einer intelligenten Kombination verschiedener Technologien und Systeme, die es dem Fahrzeug ermöglichen, sicher und effizient von A nach B zu gelangen. Dieser Beitrag gibt einen Überblick über die Komponenten.

Satellitentechnologie für die Positionsbestimmung

Satellitengestützte Technologien zur Bestimmung von Positionen spielen eine zentrale Rolle in der Navigation autonomer Fahrzeuge. Dabei spricht man von Global Navigation Satellite Systems (= GNSS). Das wohl bekannteste dieser Systeme ist das US-amerikanische Global Positioning System (= GPS), es gibt jedoch auch das europäische System Galileo, das russische System GLONASS oder das chinesische System Beidou. Aufgrund der verschiedenen Systeme liegt die Verwaltungsmacht über die Standortbestimmung nicht nur in der Hand eines Landes, sondern ist dezentralisiert.
Durch den Einsatz von Satelliten kann das selbstfahrende Fahrzeug im Falle des autonomen Fahrens seine genaue Position auf der Erde bestimmen. An hochpräziser Positionsbestimmung für autonome Fahrzeuge mithilfe von Cloud-Technologien arbeiten verschiedene Unternehmen, z. B. Trimble oder Point One Navigation.
Allerdings reichen GNSS allein nicht aus, um eine präzise Navigation zu gewährleisten, insbesondere in urbanen Gebieten mit hohen Gebäuden, in Tunneln oder mit Störsignalen. Deshalb werden zusätzliche Sensoren zur Umfelderkennung eingesetzt. Außerdem kommen im Fahrzeug selbst sogenannte Trägheitsnavigationssysteme zum Einsatz, die auf Englisch auch als „inertial navigation systems“ (= INS) bezeichnet werden. Diese verwenden Beschleunigungssensoren und Gyroskope, um Veränderungen in der Fahrzeugbewegung zu messen. Diese Daten werden dann integriert, um die zurückgelegte Strecke und die Änderung der Fahrtrichtung zu bestimmen.

Kartendaten als Grundlage

Eine Grundlage für die Navigation autonomer Fahrzeuge sind hochpräzise Kartendaten. Diese digitalen Karten enthalten detaillierte Informationen über Straßenverläufe, Verkehrsschilder, Geschwindigkeitsbegrenzungen und vieles mehr. Die hochpräzisen Karten werden von spezialisierten Unternehmen erstellt und regelmäßig aktualisiert. Hier ist ein Überblick einiger der führenden Akteure in diesem Bereich.

Spezialisierte Unternehmen: HERE Technologies, TomTom und DeepMap

HERE ist ein führender Anbieter sowohl von Kartendaten als auch von Standortdiensten. Das Unternehmen bietet hochdetaillierte Karten, die speziell für autonome Fahrzeuge optimiert sind, und nutzt dazu eine Vielzahl von Datenquellen um ständig aktualisierte Karten bereitzustellen. Das Unternehmen hat mittlerweile eine Vielzahl namhafter Investoren aus der Technologie- und Automobilbranche, darunter Audi, BMW und Daimler, Mitsubishi, Intel und Bosch.
Auch das Unternehmen TomTom hat derzeit zahlreiche, große Investoren, so nach eigenen Angaben u. a. Microsoft, Stellantis, Uber, den Konzern Volkswagen und Hyundai Kia. Als bekannter Anbieter von Navigationslösungen bietet TomTom unter anderem hochwertige Kartendaten für autonome Fahrzeuge an.

Das Softwareunternehmen DeepMap wurde 2016 von James Wu und Mark Wheeler gegründet, die vorher u. a. für Apple, Google und Baidu gearbeitet haben. Schnell wurde DeepMap zu einem führenden Unternehmen für Kartendaten im Bereich autonomer Mobilität, sodass es 2021 von dem US-amerikanischen Unternehmen Nvidia aufgekauft wurde, welches damit die eigene Position in diesem Bereich stärkt.

Integrierte Entwicklung bei Autoherstellern

Viele Autohersteller arbeiten selbst an eigenen Software-Lösungen für Kartendaten, um ihre spezifischen Anforderungen zu erfüllen. Der Hersteller Volvo Cars beispielsweise arbeitete bis vor einigen Jahren gemeinsam mit dem Unternehmen Veoneer an dem Joint Venture Zenuity.
Mittels erheblicher Ressourcen und Investitionen wurde an der Erfassung und Verarbeitung von Kartendaten gearbeitet, um präzise und aktuelle Informationen für autonome Fahrzeuge bereitzustellen. Das Joint Venture wurde jedoch 2020 getrennt.

Echtzeitdaten

Karten, die für selbstfahrende Fahrzeuge genutzt werden, unterscheiden sich stark von Karten- und Navigationssystemen, wie wir sie aus dem Alltag kennen. Um automatisiert oder autonom fahren zu können, benötigt ein Fahrzeug viel mehr Informationen, die über die visuellen Informationen einer herkömmlichen, digitalen Karte hinausgehen.
Dazu gehören zum Beispiel Informationen über Verkehrsschilder oder Geschwindigkeitsbegrenzungen, aber auch über Baustellen, Unfälle oder Wetterbedingungen. Informationen zur Verfügbarkeit von Parkplätzen können autonomen Fahrzeugen zudem helfen, effizientere Parkmöglichkeiten zu finden und den Verkehrsfluss zu optimieren.
Diese Informationen müssen nach Möglichkeit sofort aktualisiert werden, weshalb man sie auch als Echtzeitdaten bezeichnet. Die drahtlose Übertragung von Echtzeitdaten erfolgt durch verschiedene Technologien. Neben der Satellitenkommunikation für die Ortsbestimmung funktioniert die Übertragung von Echtzeitdaten vor allem online. Die Einführung von flächendeckenden 5G-Netzwerken spielt dabei eine entscheidende Rolle bei der Übertragung von Echtzeitdaten.

V2X-Kommunikation

Die Kommunikation von Fahrzeugen zu anderen verkehrsrelevanten Systemen, auch Vehicle-to-Everything (= V2X) genannt, ermöglicht den direkten Austausch von Daten. Diese bidirektionale Kommunikation erfolgt zwischen Fahrzeugen (= Vehicle-to-Vehicle, V2V), zwischen Fahrzeugen und Infrastruktur (= Vehicle-to-Infrastructure, V2I) und sogar zwischen Fahrzeugen und Fußgänger:innen (= Vehicle-to-Passenger, V2P). Diese Form der Echtzeitkommunikation ermöglicht eine verbesserte Verkehrssicherheit, da Fahrzeuge z. B. Informationen über Straßenbedingungen, Unfälle oder Baustellen austauschen können. Außerdem lokalisiert sich das Fahrzeug nicht nur absolut, sondern auch relativ im Verhältnis zu anderen Verkehrsteilnehmer:innen und Fahrzeugen.
Der V2X-Austausch geschieht über drahtlose Kommunikationstechnologien wie Dedicated Short Range Communications (= DSRC) oder Cellular Vehicle-to-Everything (= C-V2X). Die Technologie der V2X-Kommunikation ist aber bisher international nicht standardisiert und bedarf eines weiteren Infrastrukturausbaus. Außerdem birgt die Kommunikation, die online stattfindet, die Gefahr von Cyberangriffen und Hacking.

Edge Computing

Um die Verarbeitung von Daten zu dezentralisieren und zu beschleunigen, können einige Echtzeitdaten auch lokal im Fahrzeug selbst verarbeitet werden. Dabei werden Edge-Computing-Technologien eingesetzt, sodass das Fahrzeug selbst über eine Recheneinheit verfügt. Mit der Technologie, die auch als Vehicle Edge bezeichnet wird, kann das Fahrzeug eigenständig oder mit einem naheliegenden Edge Gateway, beispielsweise am Straßenrand, Entscheidungen zum Fahrverhalten treffen.
Die genaue Übertragungstechnologie von Daten in autonomen Fahrzeugen kann je nach Anwendung und geografischem Standort variieren. Die Kombination mehrerer Übertragungsmethoden gewährleistet dabei eine zuverlässige und redundante Datenkommunikation für autonome Fahrzeuge, die widerstandsfähig gegenüber Ausfällen funktioniert.

Offline-Modus für robuste Navigation

Autonome Fahrzeuge müssen in der Lage sein, auch ohne eine ständige Internetverbindung sicher zu navigieren, denn der flächendeckende Netzausbau gehört noch immer zu den Herausforderungen des autonomen Fahrens.
Hier kommt der Offline-Modus ins Spiel. Die Fahrzeuge speichern relevante Kartendaten und Informationen lokal ab und können so auch in Gebieten mit schlechter Netzabdeckung oder komplett ohne Internetverbindung sicher operieren. Dieser Modus gewährleistet eine kontinuierliche Navigation, unabhängig von externen Netzwerkeinflüssen, ist jedoch nur eine kurzfristige, temporäre Möglichkeit, um ein autonomes Fahrzeug sicher zu betreiben.

Autonome Navigation: Ein Zusammenspiel der Technologien

Die Navigation autonomer Fahrzeuge ist ein komplexes Zusammenspiel verschiedener Technologien. GNSS-Technologien, hochpräzise Kartendaten, Echtzeitdaten und der Offline-Modus bilden gemeinsam das Rückgrat für eine sichere und effiziente Fahrzeugnavigation. Durch die kontinuierliche Weiterentwicklung dieser Technologien wird die Autonomie der Fahrzeuge weiter optimiert und ermöglicht eine Zukunft, in der die Straßen von intelligenten Fahrzeugen sicher genutzt werden können.
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