AK_hoch_2: Automatisierte, multilayer Kartierung von urbanen Arealen für autonome Kleinfahrzeuge

Neben den weit diskutierten Entwicklungen etablierter Fahrzeug-OEMS auf Basis von konventionellen
PKWs und LKWs stellen Mikromobile einen Schlüssel für die Bewältigung zukünftiger Mobilitäts- und
Logistikaufgaben dar. Aktuell stehen insbesondere autonom operierende Liefersysteme im Fokus der
Aufmerksamkeit. Dabei skizzieren diese Vorhaben kleinteilige Systeme, die sich, anders als automotive, autonome Anwendungen, auf Rad- und Fußwegen bewegen. Das Starship Projekt ist hier nur das prägnanteste Beispiel .
Grundlage für jedes autonome Verhalten sind spezifische Weltmodelle, die die Umgebung abstrakt
abbilden und die Grundlage der Planung auf globaler und lokaler Ebene sind. Die für die Trajektorienberechnung, Situationserkennung oder Nutzerinteraktion notwendigen hochaufgelösten
Modelle sollten für die avisierten Robotersysteme allerdings soweit wie möglich als externes Kartenmaterial bereitstehen. Während für den automobilen Bereich bereits einige Kartendienste und OEMS eng kooperieren, um den sehr aufwendigen Herstellungsprozess von exakten Fahrbahnkarten zu erzielen, wird der weitere Straßenraum der Radverkehrsanlagen und Gehwege nicht abgedeckt. Hier besteht bisher kein Verfahren, wie diese Karten effizient erstellt werden können und wie entsprechend exakte Information als "Commons" in OpenStreetMap automatisiert abgebildet werden.
Kernziel des Vorhabens AK2 ist die Entwicklung eines automatisierten Verfahrens zur Erstellung von
Umgebungsdaten, für hochautomatisierte und autonome Roboterfunktionen auf Radverkehrsanlagen und/oder Gehwegen. Das Ziel besteht in:
• Der Definition der aufzunehmenden Daten und ihre Aufnahme- und Verarbeitungsanforderungen
aus logistischer Perspektive
• Die Datenschutzkonforme Datenaufnahme, Datenverarbeitung wie Speicherung
• Prüfung der logistischen Anwendbarkeit und Integrationsfähigkeit in Prozesse und Geschäftsmodelle von KEP-Diensten.