Automatische Aktualisierung digitaler Karten für die hochgenaue Lokalisierung autonomer Fahrzeuge

• Automated updating of digital maps for the highly accurate localization of autonomous vehicles

Quack, Tobias Michael; Abel, Dirk (Thesis advisor); Eckstein, Lutz (Thesis advisor)

Aachen (2020)
Doktorarbeit

Dissertation, Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen, 2020

Kurzfassung

Eine wesentliche Voraussetzung für autonomes Fahren ist die Verfügbarkeit einer genauen und zuverlässigen Fahrzeugeigenlokalisierung. Aktuell verfügbare Systeme basieren zum großen Teil auf satellitengestützten Verfahren, deren Leistungsfähigkeit insbesondere in anspruchsvollen innerstädtischen Verkehrsszenarien durch zahlreiche prinzipbedingte Störungen beeinträchtigt wird. Seit einigen Jahren wird daher bereits der Abgleich von Daten aus der Fahrzeugumfeldsensorik mit hochgenauen digitalen Karten für die Fahrzeuglokalisierung untersucht. Ein ungelöstes Problem bei diesem Ansatz betrifft die Aktualität des Kartenmaterials: In dynamischen, städtischen Verkehrsräumen ändern sich die vom Fahrzeug wahrnehmbaren Umgebungsmerkmale häufig, sodass auch eine als Referenz genutzte digitale Karte kontinuierlich aktualisiert werden muss. Der Fokus dieser Dissertation besteht in der Entwicklung eines Systems zur automatischen Aktualisierung digitaler Karten für die hochgenaue Lokalisierung autonomer Fahrzeuge. Das System setzt ein vernetztes Verkehrsumfeld voraus, in dem Fahrzeuge und Infrastruktur miteinander kommunizieren. Dem infrastrukturseitigen Datenverarbeitungssystem kommt hierbei die Aufgabe zu, von Fahrzeugen bereitgestellte Sensordaten automatisiert auszuwerten, um eine digitale Karte des betrachteten Verkehrsraumes kontinuierlich zu aktualisieren. Kartiert werden alle Objekte, die mindestens über mehrere Minuten unbeweglich sind und somit für die Eigenlokalisierung nachfolgender Fahrzeuge genutzt werden können. Als wesentliche Methoden kommen ein graphenbasiertes Optimierungsverfahren und automatische Ausrichtungsalgorithmen für Laserscanner-Punktwolken sowie gitterbasierte probabilistische Kartierungsansätze zum Einsatz. Neben dem infrastrukturseitigen Teil besteht der zweite Schwerpunkt der Arbeit in der Entwicklung des Fahrzeugsystems, das auf Basis der digitalen Karte eine präzise und robuste Lokalisierung in Echtzeit realisiert. Als wesentlicher Sensor wird fahrzeugseitig ein Laserscanner mit einem horizontalen Sichtfeld von 360° vorausgesetzt. Daneben werden weitere Sensordaten aus Inertial- und Raddrehzahlsensorik fusioniert, um die Schätzung der Fahrzeugposition und -orientierung mit einer Rate von 50 Hz bereitstellen zu können. Ein adaptiertes Partikelfilter mit dynamischem Fahrzeugmodell bildet die methodische Basis für die Fahrzeuglokalisierung. Die Arbeit beinhaltet nach der Diskussion der Methoden für die Kartierung und Lokalisierung eine experimentelle Validierung des vernetzten Gesamtsytems in einem innerstädtischen Testszenario.