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Europäischer Technologiepreis für ALP.Lab

Simulation überwachte Kreuzung © ALP.Lab

Dieser Preis würdigt außergewöhnliche Projekte, Lösungen und Innovationen der Automobilindustrie. Die ALP.Lab Einreichung „Traffic Monitoring as Source of Training Data for Autonomous Vehicles" erhielt den 1. Preis in der Kategorie „Most Advanced Real-Life Testing & Simulation Techniques in Autonomous Driving". Das Projekt überzeugte die internationale Fachjury sowie Europas größte Community von Entscheidern für autonomes Fahren in einem Live-Voting. Es bietet eine innovative und nachhaltige Methode zur Generierung von Trainingsdaten für autonome Fahrsysteme.

Die übliche Art der Datenerhebung umfasst große Flotten speziell ausgestatteter Autos und Tausende von Messfahrten. ALP.Lab wählte einen anderen Weg und stattet ausgewählte Kreuzungen mit Radar, LiDAR und optischen Sensoren aus. So kann der normale Verkehr überwacht werden und Trainingsdaten werden schneller, kostengünstiger und umweltfreundlicher gesammelt. „Wir sammeln 7 Millionen Kilometer Trainingsdaten pro Jahr – ohne einen Meter zu fahren", so Gerhard Greiner, Geschäftsführer ALP.Lab.

Die Sensoren werden an Straßenmasten oder Ampeln montiert und ermöglichen so einen perfekten Überblick über alle Verkehrsteilnehmer. Mittels spezieller Algorithmen lässt sich dann jede Situation aus der Perspektive von Autos, Radfahrern etc. darstellen. Die Ergebnisse stehen für Simulationen und als Testdaten für Machine Learning in unterschiedlichen Formaten zur Verfügung. Außerdem können die Verkehrsdaten mit zusätzlichen Informationen wie Wetter, Sonneneinstrahlung, Fahrbahnzustand, Sichtweite oder Temperatur angereichert werden. Auch wirtschaftlich überzeugt das neue Verfahren, da es ohne teure Messfahrzeuge und Probefahrten auskommt.

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