Eine zentrale Herausforderung autonomer Fahrzeuge (AF) ist die Sicherheit im Straßenverkehr. Basierend auf der modularen Softwareentwicklung von AFs soll im Forschungsprojekt PIP² der Informationsaustausch zwischen den Modulen Perzeption (Umfeld Wahrnehmung) und Fahrplanung verbessert werden, um die Qualität der Fahrentscheidungen zu erhöhen.
Die modulare Softwareentwicklung für autonome Fahrfunktionen bietet aus Entwicklungssicht entscheidende Vorteile, da Funktionalitäten unabhängig voneinander entwickelt und einfacher in die Gesamtsoftware integriert werden können. Allerdings ist es möglich, dass aufgrund des limitierten Informationsaustausches zwischen Modulen Fehler auftreten, die sich durch die Gesamtsoftware ziehen und nicht rechtzeitig abgefangen werden können.
Das Ziel des Projekts ist es, den Datenaustausch der einzelnen Module untereinander zu optimieren, um die Informationslücke zwischen diesen zu reduzieren. Der Schwerpunkt liegt hierbei auf dem Austausch zwischen Umfeld-Wahrnehmung und Fahrplanung. In Zusammenarbeit mit den Industriepartnern FDTech und Bertrandt und dem assoziiertem Partner Embotech wird die entwickelte Software simulativ sowie im Realfahrzeug getestet.
Das Perzeptions-Modul liefert zu jedem Zeitschritt Daten über Objekte, die basierend auf den verwendeten Sensoren erkannt wurden. Zusätzliche Informationen, wie etwa Unsicherheiten in der Objekterkennung oder nicht einsehbare Bereiche, werden jedoch nicht an die Fahrplanung weitergeleitet. Durch die Integration dieser zusätzlichen Informationen soll eine bessere Grundlage für die robuste Fahrplanung entwickelt werden.
Gleichzeitig soll auch der Informationsfluss zwischen Fahrplanung und Perzeption optimiert werden. Methoden zur Objektdetektion werden oft ausschließlich basierend auf Bildmaterial trainiert, ohne Berücksichtigung der Position der Objekte im Bild. Die Rückführung des geplanten Fahrweges soll eine Priorisierung der Objekte im fahrbaren Bereich erzielen. Auf diese Weise lässt sich die Erkennungsgüte erhöhen, und Gefahrensituationen können schneller erkannt werden.
