Durch die ständig anwachsende Zahl an Fahrzeugen auf den Straßen und die allgemeine Intensivierung des täglichen Verkehrs sind die aktuell verfügbaren Fahrzeugsicherheitssysteme nicht mehr dazu in der Lage die Zahl der auftretenden Verkehrsunfälle weiter zu reduzieren.

Da die meisten schweren oder tödlichen Verkehrsunfälle heute durch menschliches Versagen verursacht werden, forschen Automobilhersteller und Wissenschaftler gleichermaßen an selbstfahrenden Fahrzeugen als vielversprechende Lösung für dieses Problem, da eine Maschine nicht von menschlichen Eigenschaften wie z.B. Müdigkeit oder Alkoholisierung beeinflusst wird.

Um die insgesamt erreichbare Fahrsicherheit und den Fahrkomfort der selbstfahrenden Fahrzeuge zu gewährleisten, kommt neben den an Bord installierten Sensorsystemen eine zusätzliche Kartendatenbank zum Einsatz.

Die so genannte High Definition Map (HD Karte), ein hochpräzises virtuelles Modell der realen Welt liefert detaillierte Informationen über die aktuelle Verkehrssituation außerhalb des Blickfeldes des Fahrzeugs. Mit diesem a priori Wissen können andernfalls kritische Verkehrssituationen umgangen oder falls notwendig eine komfortable Übergabe der Fahrsteuerung an einen menschlichen Fahrer ausgelöst werden.

Die Wartung der HD Karte ist ein offenes Forschungsfeld, da aufgrund der Bedeutung der Karte für die selbstfahrenden Fahrzeugkarte Updates in wesentlich kürzerer Zeit (Minuten statt Monaten) realisiert werden müssen, als dies die etablierten Konzepte für digitale Navigationskarten von menschlichen Fahrern im Stande zu leisten sind.

Die vorliegende Arbeit liefert hierzu wesentliche Beiträge in den Bereichen Generierung, Verteilung und Bereitstellung solcher Kartenupdates, als die zentralen kommunikative Herausforderungen in Bezug auf die Kartenwartung.

Unser erster Beitrag in diesem Zusammenhang ist die Entwicklung, Implementierung und Evaluierung eines Protokolls, das die kontextspezifische Verbreitung von partiellen und inkrementellen Kartenupdates realisiert. Das Protokoll wurde dabei unter Berücksichtigung der spezifischen Voraussetzungen und Anforderungen eines selbstfahrenden Fahrzeugs entwickelt. Um eine effiziente Verbreitung von Updates unter allen betroffenen Fahrzeugen zu realisieren greift es dabei wahlweise auf infrastrukturgebundene (zelluläre) oder ad hoc basierte (WLAN), drahtlose Kommunikation zurück. Die Performanz des Protokolls wird anhand realistischer Verkehrssimulationen und realer Karteninhalte bewertet.

Als zweiten Beitrag entwickeln und implementieren wir einen Algorithmus, der Veränderungen in der Straßeninfrastruktur (z.B. verursacht durch Baustellen) erkennt, der ausschließlich auf kostengünstigen Sensorinformationen basiert. Der Erkennungsalgorithmus ermöglicht damit eine anschließende schnelle, da spezifische Aktualisierung des Kartenmaterials im identifizierten Bereich. Die Performanz des Algorithmus wird am realen Beispiel einer Verkehrsbaustelle auf der Autobahn bewertet.

Um die Bereitstellung der genannten Kartenupdates und Fahrzeugsensordaten durch drahtlose Kommunikation zu verbessern, leisten wir unseren dritten und umfassendsten Beitrag. Dabei konzentrieren wir uns auf das Design und die Verbesserung vielfältiger Techniken und Konzepte, um ein breites Wissen über das zugrundeliegende Netzwerk zur drahtlosen Kommunikation zu erhalten. Dieses wertvolle Wissen wird dann in einem späteren Schritt bereits existierenden Algorithmen zur besseren Planung der Datenübertragung bereit gestellt. Zu diesem Beitrag zählen die Messung und Vorhersage einer Auswahl der verschiedenen Leistungsindikatoren der derzeit (August 2019) eingesetzten Mobilfunknetze über kostengünstige Hard- und Software, sowie deren Weiterverwendung in der Simulation und der Generierung von sogenannten Verbindungskarten der Netzqualität. Der Fokus unserer Beiträge liegt hierbei auf der einfachen, großflächigen Anwendung unter der Nutzung bereits bestehender Komponenten.

Zusammenfassend präsentiert diese Arbeit zentrale Beiträge, die in ihrer Gesamtheit die Realisierung einer robusten, dynamischen und zuverlässigen Wartung einer HD Karte für selbstfahrende Fahrzeuge wesentlich unterstützen.