Sensoren auf Straßenmasten: Kreuzungen liefern Trainingsdaten für autonome Fahrzeuge

ALP.Lab, die steirische Testregion für automatisiertes Fahren, startet ein Projekt mit Verkehrsbeobachtungssystemen in Graz und Feldbach: Sensoren auf Straßenmasten erfassen alle Verkehrsteilnehmer anonym und ziehen aus'Beinahe-Unfällen' Rückschlüsse.…

31.03.2021 13:41:00

ALP.Lab, die steirische Testregion für automatisiertes Fahren, startet ein Projekt mit Verkehrsbeobachtungssystemen in Graz und Feldbach: Sensoren auf Straßenmasten erfassen alle Verkehrsteilnehmer anonym und ziehen aus'Beinahe-Unfällen' Rückschlüsse.…

ALP.Lab, die steirische Testregion für automatisiertes Fahren, startet ein Projekt mit Verkehrsbeobachtungssystemen in Graz und Feldbach: Sensoren auf Straßenmasten erfassen alle Verkehrsteilnehmer anonym und ziehen aus'Beinahe-Unfällen' Rückschlüsse. Laut dem Geschäftsführer der Firma betritt man damit 'internationales Neuland'.

Schriftgröße kleinerAn der Grazer Straßenkreuzung Petersgasse / Inffeldgasse wurde ein 360° Lidar-Sensor installiert. Die Datenerfassung erfolgt wie immerdatenschutzkonform, da die Verkehrsteilnehmer-Innen von den Sensoren lediglich als „sich bewegende Objekte“ wahrgenommen werden

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© ALP.LabDas steirischeALP.Lab,Testregion für automatisiertes Fahren, will mit neuartigen Verkehrsbeobachtungssystemen, die über dicht befahrenen Kreuzungen in Graz und auch in ländlichen Regionen installiert werden, Bewegungen von allen Verkehrsteilnehmern beobachten.

Besonders"Beinahe-Unfälle" will man damit erfassenund die Daten dann alsTechnologie-Grundlage für autonome Fahrzeugeverwenden, hieß es in einer Aussendung.Die eingesetzten Geräte entsprechen jenen, die in neueren Autos verbaut werden:"Wir montieren die Sensoren moderner Autos auf Straßenmasten, um Unfälle zu sehen, die beinahe passiert wären," fasste headtopics.com

Gerhard Greiner, Geschäftsführervon ALP.Lab, zusammen. Die Systeme erfassen verschiedene Formen des öffentlichen Verkehrs: Autos und Fußgänger, Radfahrer, E-Scooter, schnelle E-Fahrräder und niedrige Hoverboards und so weiter. Hinzu kommen in Zukunft auch (teil-) automatisierte Fahrzeuge. Genau für diese sollen die erfassten Daten unter anderem verwendet werden.

In Kooperation mit Gemeinden und Städten erfasst ALP.Lab Verkehrsdaten im ländlichen und urbanen Bereich. In enger Abstimmung mit der Stadt Graz wurden nun erstmals objektbasierte Verkehrsbeobachtungssysteme in Graz montiert. Hier: Wickenburggasse / Korösistraße

Foto © ALP.Lab/Foto FischerDas System erkennt Verkehrsteilnehmer in Kategorien, eine sogenannteobjektbasierte Beobachtung,"um anonymisierte Echtzeit-Daten von realen, komplexen Verkehrssituationen zu generieren". Diese Daten können dann von Gemeinden, Verkehrsplanern, Forschungseinrichtungen und in wissenschaftlichen Projekten genutzt werden, um etwa die Straßenverkehrssicherheit zu erhöhen, verbesserte Sensoren für die Objekterkennung zu entwickeln oder effizientere Formen des öffentlichen Verkehrs einzuführen. Und sie sollen als Trainingsdaten für autonome Fahrsysteme nützlich sein.

Die Messgeräte enthalten Sensoren mit unterschiedlichen Technologien wie Radarwellen, Laserstrahlen oder optische Bilderkennung, um die Verkehrsteilnehmer als anonyme Objekte zu erfassen."Die Verkehrsbeobachtungs-Daten sind eine ideale Ergänzung für die von ALP.Lab angebotenen Real-Tests von automatisierten Fahrfunktionen", beschrieb Greiner."Eine derartige Verkehrsbeobachtung ist internationales Neuland und erregt in der Fachwelt bereits großes Interesse", ergänzte der zweite ALP.Lab-Geschäftsführer Jost Bernasch. headtopics.com

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Die klassische Methode, Trainingsdaten für die Künstliche Intelligenz von autonomen Fahrfunktionen zu sammeln, besteht bisher darin, mit Sensoren ausgestattete Testfahrzeuge viele tausende Kilometer auf öffentlichen Straßen zu bewegen. ALP.Lab geht mit dem neuen Messsystem einen Weg, der viele Testkilometer und damit auch Emissionen und Lärm einspare."Die eingesetzte Sensorik ist 24 Stunden am Tag, 365 Tage im Jahr im Einsatz und kann so nicht nur eine große Zahl an typischen und gefährlichen Szenarien erfassen, sondern diese auch mit unterschiedlichsten Rahmenbedingungen in Verbindung setzen - wie Verkehrsaufkommen, Wetter, Uhrzeit oder Temperatur", hieß es in der Aussendung.

In Graz werden nun dieKreuzungen Wickenburggasse-Korösistraße-Kaiser-Franz-Josef-Kai sowie Petersgasse-Inffeldgassemit solchen Sensoren ausgestattet und auch im oststeirischenFeldbachwerden bei mehreren Kreuzungen Daten erfasst. Weiterlesen: Kleine Zeitung »