OPA3L – Optimal assistierte, hoch automatisierte, autonome und kooperative Fahrzeugnavigation und Lokalisation
Prof. Dr. Roger Förstner, Professor für Raumfahrttechnik, und Prof. Dr. Thomas Pany, Professor für Satellitennavigation, haben gemeinsam beim Bundesministerium für Wirtschaft und Energie, das Projekt OPA3L „Optimal Assistierte, hoch Automatisierte, Autonome und kooperative Fahrzeugnavigation und Lokalisaton“ eingeworben.
Autonomes Fahren – eines der brisantesten und komplexesten Themen der heutigen Mobilität. Eine Kernkompetenz eines autonomen Fahrzeugs ist dessen zuverlässige und präzise Navigation. Dies wird durch eine Vielzahl von Sensoren realisiert, denen verschiedenste Messprinzipien zugrunde liegen, um die Unzulänglichkeiten einzelner Sensoren durch andere auszugleichen. Zu den prominentesten Vertretern solcher Sensoren zählen unter anderen eine Inertial Measurement Unit (IMU), die mittels Trägheitssensoren Beschleunigungen und Drehraten misst, LiDAR Sensoren (Light Detection and Ranging), welche mittels abtastender Laser eine 3D Punktwolke von ihrer Umgebung erstellen können, und GNSS-Empfänger (Global Navigation Satellite System), die ihre Position auf der Erde durch Radiosignale bestimmen, die von Satelliten ausgesandt werden.
Abb. 1: Navigationssensorik am Dach des Testfahrzeuges von OPA3L: LiDAR, GNSS-Empfänger und inertiale Messeinheit, IMU (© Universität der Bundeswehr München)
Eine absolute Position, sprich eine Koordinate auf einer Karte liefern dabei nur die GNSS-Empfänger. Die Berechnung einer hochgenauen Positionslösung aus GNSS, wie sie für die Anwendung im autonomen Fahren notwendig ist, bedarf spezieller Algorithmen (zum Beispiel dem sogenannten „Precise Point Positioning“) und Zusatzinformationen über die Qualität und die äußeren Einflüsse auf das Satellitensignal. Zukünftige Generationen von GNSS, allen voran Galileo, senden solche Korrekturdaten gemeinsam mit dem eigentlichen Navigationssignal aus. Diese können am Empfänger dekodiert und an die Berechnung mit angebracht werden.
Im Projekt OPA3L entwickeln wir eine solche Navigationsengine auf der Basis unseres hauseigenen GNSS Software Empfängers MuSNAT (Multi-Sensor Navigation and Analysis Tool) mit zusätzlicher Sensorfusion. Gemessene GNSS Signale, IMU Daten und LiDAR Punktwolken werden darin verarbeitet, und die daraus gewonnene Information wird zu einer Positionslösung verschmolzen.
In sicherheitskritischen Anwendungen wie im Straßenverkehr reicht die alleinige Berechnung der Position jedoch nicht aus. Diese muss ebenso validiert werden, um die Integrität der Fahrzeugnavigation und die Verkehrsteilnehmer nicht zu gefährden. Dies geschieht durch RAIM-basierte Methoden (Receiver Autonomous Integrity Monitoring), welche aus der zivilen Luftfahrt stammen und für die terrestrische Verwendung im Fahrzeug angepasst werden. Gekoppelt mit den Informationen zusätzlicher Sensoren steht somit eine breit aufgestellte Form der Integritätsprüfung zur Verfügung.
Abb. 3: Dekodierte Satellitenuhrparameter des Galileo High Accuracy Service (HAS) welcher seit 2022 im Testbetrieb ist und von uns im Zuge von OPA3L evaluiert und verbessert wird. Der HAS bildet die Basis für das autonome Fahren bei OPA3L (© Universität der Bundeswehr München)
Abb.4: Hochgenaue und zuverlässige Bestimmung der Relativbewegung durch Auswertung der LiDAR-Punktwolken (© Universität der Bundeswehr München)
Laufzeit: 01.03.2019 bis 14.02.2023
Förderer: BMWi-Nationales Raumfahrtprogramm – Navigation