Friedl, Hartmut

Richter, Andreas

Ruppert, Thomas

Scholz, Michael

Institute of Transport Research:Publications

Ob in der Interieur-Visualisierung, der Fahr-werksabstimmung oder bei Probandenstudien mit Assistenzsystemen – Simulation war schon immer ein wichtiger Bestandteil der Automobil-entwicklung. Beim automatisierten Fahren ar-beiten viele Assistenzsysteme zusammen. Die zu testenden Szenarien werden dadurch immer komplexer. Eine umfassende Erprobung in der realen Welt würde viel zu lange dauern. Doch eine realistische virtuelle Welt aufzubauen ist nicht gerade eine triviale Aufgabe.Das Deutsche Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) beschäftigt sich seit Jahren mit der Auf-bereitung und Fusion räumlich und zeitlich he-terogener Daten, da es eine perfekte Datenquelle für die Erzeugung einer Simulations datenbasis nicht gibt. Gerade in urbaner Umgebung spielen viele Aspekte zusammen: das Layout der Straße mit Topografie, Fahrbahnmarkierungen und un-terschiedlichen Materialien, die Schilder und Ampeln, die Infrastruktur und Stadtbeleuch-tung, Vegetation und Stadtmöblierung. All diese Elemente werden von diversen Betreibern mit unterschiedlichen Systemen und Genauigkei-ten verwaltet. Um eine Simulatorwelt zu erzeu-gen, bedient sich das DLR zusätzlich bei crowd-gesourcten Daten wie OSM, Navigationsnetzen und vor allem Fernerkundungsdaten. Daran schließt sich eine komplexe Aufbereitungs- und Auswertungskette an, um wesentliche Informa-tionen für das Gelände- und Straßenmodell in-klusive Infrastruktur, Vegetations- und Stadt-modell herauszuarbeiten. Dabei kommen Werk-zeugketten auf Basis von ArcGIS Pro und diverser Virtuelles Testgebiet für automatisiertes FahrenOb Ampelhöhe oder Fahrbahnbreite – der Teufel liegt im Detail.Toolboxen zum Einsatz, ebenso wie eigene Implementierungen mit Java GeoTools und GRASS GIS. Die Herausforderung dabei ist, räumlich und zeitlich unterschiedliche Geodaten sinnvoll zu fusionieren. Für jede Information muss bewertet werden, welche Datenquelle die geeignete ist und wie sich alle weiteren Informationen aus anderen Quellen danach richten. In OSM etwa stecken viele Gebäudegrundrisse, die jedoch oft aus nicht orthorektifizierten Luftbildern digitalisiert wurden. Liegen-schaftsdaten sind hier genauer, enthalten aber weniger Infor-mationen über die Gebäudenutzung. Straßeninfrastruktur-daten vom Betreiber wurden oft nur mit Handgeräten referen-Geodaten spielen bei der Entwicklung des automatisierten Fahrens eine Schlüssel-rolle. Da umfassende Tests in der realen Welt zu aufwendig sind, müssen detail-genaue Simulationen helfen.32WI S SENIm Fahrsimulator kommen die Karten bereits zum Einsatz. Sie sind  aber auch für Verwaltungs- oder Planungsaufgaben interessant. ten für Sensorsimulationen. Immer wieder las-sen sich dann komplexeste Situationen, die sich in der Realität ergeben, in unterschiedlichsten Szenarien durchfahren.Dieser umfangreiche Datenpool bringt nicht nur der Entwicklung des automatisierten Fahrens Vorteile, er könnte auch für komplexe Stadtpla-nungsaufgaben oder Infrastrukturverwaltung genutzt werden. Das Speichern der Informatio-nen über Straßentopografie und -topologie er-möglicht auch die Anwendung des Straßen-netzes in einer Verkehrsflusssimulation. Damit könnte eine Verwaltung direkt Auswirkungen von temporären oder permanenten baulichen Änderungen an der Straße testen. Ein daraus generiertes 3D-Modell dient zur Entscheidungs-findung und Bürgerinformation. Und der von mehreren Fachabteilungen gleichzeitig genutzte Datenpool verhindert, dass aufgrund geometri-scher Ungenauigkeiten sprichwörtlich aneinan-der vorbei gebaut wird.ziert. Ihre Lagegenauigkeit muss über ein Straßenbaukataster oder Daten aus radarbasierten Satellitenmessungen korrigiert werden. Kommen Datenbasen mit unterschiedlichem Alter zu-sammen, wird zusätzlich abgeschätzt, wo welches Objekt ver-ortet werden soll. Beispielsweise könnten neue Masten noch nicht in allen verknüpften Datensätzen vorhanden sein.Die aufbereiteten Daten werden systematisch in einem für das zu erzeugende Modell spezifischen Zwischenformat abgelegt, sodass sie auch für Dritte nutzbar sind. Beim Stadtmodell kann jedoch nicht auf Formate wie CityGML oder BIM zurückgegrif-fen werden. Informationen liegen nicht in dem Detailgrad vor, wie sie für eine Fahrsimulation notwendig sind. Texturierte LOD2-Stadtmodelle sind aus Fahrzeugperspektive nicht hoch-auflösend genug, es fehlen außerdem strukturgebende Elemen-te. Voll ausmodellierte BIM-Daten hingegen sind zu komplex für die Visualisierung einer Stadt mit Hunderttausenden Ge-bäuden. Um die Stadtmodellabbildung mit den wenigen vorlie-genden Daten zu erreichen, wird CityEngine eingesetzt. Dafür wurden Regelwerke für typische Gebäudetypen mit parametri-sierbaren Spezialausprägungen entwickelt, die aber auch die für die Simulationscomputergrafik wichtigen Levels of Detail erzeugen. Entsprechend füllen die Parameterausprägungen die Datenbasis für CityEngine. So wird beispielsweise der Gebäu-detyp aus Luftbild-, Liegenschafts-, Kataster- und crowdge-sourcten Daten ermittelt. Sind etwa zur Fassadenfarbe keine Informationen vorhanden, werden sie über einen realistischen Zufallswert erzeugt.Am Ende werden alle Elemente in einer gekachelten 3D-Geo-datenbasis zusammengeführt. Das macht es möglich, Gigabyte- große Simulatorwelten flüssig darzustellen. In diesen Welten stecken dann weitere Informationen wie Materialeigenschaf-Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e. V.Andreas Richter, Michael Scholz, Hartmut Friedl, Thomas Ruppertwww.dlr.de/ts33

Virtuelles Testgebiet für automatisiertes Fahren

https://elib.dlr.de/119829/1/arcaktuell_2018_1_Virtuelles%20Testgebiet.pdf

Virtuelles Testgebiet für automatisiertes Fahren

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