Eine der ersten Herausforderungen im Bereich des autonomen Fahrens (AD) besteht in der Umgebungswahrnehmung, auf der u.a. Objekterkennung und -tracking aufbaut. Unser Ansatz setzt auf verschiedene Sensoren und unterschiedliche Konfigurationen, die auf verschiedene Fahrzeugtypen skalierbar und anpassungsfähig sind. Wir verfügen über umfangreiche Erfahrungen im Umgang mit Kameras, 2D- und 3D-Lidaren, Radaren sowie Sonaren. Die Grundlage unseres Ansatzes bildet die fürhe und späte multimodale Fusion von Datenquellen, die für nachgelagerte Aufgaben wie Objekterkennung und Ampelerkennung von entscheidender Bedeutung ist. Im BeIntelli Projekt konzentrieren wir uns zudem auf kooperatives, vernetztes AD. Hierbei kombinieren wir Fahrzeugdaten mit den von den Infrastruktursensoren entlang unserer Teststrecke erfassten Daten, um die Wahrnehmung zu erweitern und zu verbessern. Die erkannten Objekte werden verfolgt, ihr Verhalten wird vorhergesagt, um die Fahrzeugbewegungen sicher und vorausschauend zu steuern.

Für Spurwechsel und einige statische Hindernisse können wir auch die HD-Map verwenden, in der Informationen über die Stadt, die Straße und die Fahrspuren gespeichert sind. Wir lösen dieses Problem mit verschiedenen Lokalisierungsmethoden, einschließlich GPS-basierter Lokalisierung und Lidar-basierter Lokalisierung, indem wir langfristig statische Objekte wie Gebäude und andere Landmarken mit einer statischen Position und ihrer relativen Position zu den Fahrzeugen erkennen. Für kleinere Korrekturen verwenden wir auch kamera- und spurpositionsbasierte Lokalisierung unter Verwendung unserer Karte.

Wenn es um AD geht, ist die Sicherheit einer der wichtigsten Aspekte, wenn nicht der wichtigste. Um unsere Fahrzeuge sicher auf die Straße zu bringen, haben wir ein umfangreiches Überwachungssystem entwickelt, um jede Komponente unserer Software zu diagnostizieren und einen Sicherheitsfahrer zu warnen, wenn etwas Unerwartetes passiert. Zusätzlich informieren wir den Fahrer über den Plan, so dass ein Eingreifen schnell und einfach möglich ist.
Zur Sicherheit gehört auch der Schutz der Daten. Bei der Menge an Kameras, die wir haben, sollte man das nicht auf die leichte Schulter nehmen. Wir verwenden verschiedene Algorithmen zur Anonymisierung, um Merkmale aus den Kamerabildern zu entfernen, so dass Gesichter, Nummernschilder oder ähnliche Informationen nicht verwendet werden. Für die eigentliche Fahrentscheidung verwenden wir nur Bounding Boxes um die Hindernisse, um eine vollständige Anonymisierung zu gewährleisten.
Für die Steigerung der Fahrsicherheit und der weiteren Verkehrsteilnehmer werden Applikationen wie bspw. Notbremsassistenten und Toter-Winkel-Warnung in das Fahrzeug implementiert.