Ein Reallabor zielt darauf ab Innovationen im realen Verkehr zu erproben und Erkenntnisse zu gewinnen, die auf andere Regionen übertragbar sind. Das High Definition Testfeld (HDT) ist im Reallabore Innovationsportal (Reallabore-Innovationsportal) des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie gelistet. Es besteht aus den drei Knotenpunkten

• Goethestraße-Schillerstraße
• Goethestraße-Friedrich-Ebert-Straße
• Schillerstraße-Friedrich-Ebert-Straße

In diesem hochbelasteten Kreuzungsdreieck werden mit stationärer Überkopf-Umfeldsensorik Anwendungen der Verkehrssicherheit und -effizienz erforscht. Dabei werden insbesondere die Kreuzungsanfahrt und das Kreuzungsinnere von Sensorik erfasst.

Für unsere Forschung in den Bereichen Verkehrssteuerung, Verkehrssicherheit, Fahrzeugsicherheit und automatisiertes Fahren sind reale Daten aus dem fließenden und ruhenden Verkehr für die Forschung von großer Bedeutung. Sie ermöglichen es uns, neue datenbasierte Verfahren unter realen Bedingungen wissenschaftlich zu entwickeln, zu untersuchen und zu erproben.

Im Rahmen unserer Forschungsarbeiten werden daher am HDT-Datensätze mit verschiedenen Sensoren aufgezeichnet. Zum Einsatz kommen LiDAR-Sensoren (Light Detection and Ranging), RGB-Kameras und Thermalkameras. Die dabei erfassten Daten dienen ausschließlich wissenschaftlichen Forschungs- und Erprobungszwecken im Rahmen der beschriebenen Projekte.

Die eingesetzten LiDAR- und Thermalkamerasysteme erfassen keine für eine Identifizierung geeigneten Gesichtsbilder oder Nummernschilder. Aufzeichnungen mit RGB-Videokameras erfolgen ausschließlich, soweit sie für die jeweiligen wissenschaftlichen Projektzwecke erforderlich sind und befolgen stets die Vorgaben der DSGVO (Datenschutzgrundverordnung) 2016/2018. Aktuelle Projektzwecke finden sie unter 5. Welche Forschungsprojekte finden aktuell im HDTstatt. Weitere Informationen zur Verarbeitung personenbezogener Daten sowie zu Ihren Rechten finden Sie in unseren Datenschutzhinweisen auf der Website der Technischen Hochschule Ingolstadt: www.thi.de/datenschutzinformationen

Eine intelligente Kreuzung beschreibt die Möglichkeit der Infrastruktur, sich aktiv am Verkehrsgeschehen zu beteiligen. Dazu wird die aktuelle Verkehrssituation mithilfe von Straßen-, Infrastruktur- und Sensordaten erfasst und ausgewertet, um daraus situationsabhängige Maßnahmen abzuleiten. Die Forschungsarbeiten fokussieren sich insbesondere auf die Verbesserung des Verkehrsflusses und der Verkehrssicherheit sowie auf die Weiterentwicklung des automatisierten Fahrens an hochbelasteten städtischen Knotenpunkten.

Knotenpunkte stellen aufgrund des Zusammentreffens unterschiedlicher Verkehrsteilnehmer – darunter Autos, Busse und Straßenbahnen, Lkw, Motorräder, Fahrräder, E-Scooter und Fußgänger – besondere Anforderungen an die Effizienz, den Komfort und die Sicherheit des Verkehrssystems. Einen wichtigen Beitrag leistet dabei die lokale Überkopfsensorik. Im Gegensatz zu klassischen Verkehrserfassungssystemen wie Induktionsschleifen kann sie unterschiedliche Verkehrsteilnehmer im Kreuzungsbereich erfassen und damit eine umfassendere Betrachtung des Verkehrsgeschehens ermöglichen.

Das urbane Reallabor wird im Rahmen der Taxonomie des Projektes auch als High Definition Testfeld (HD-Testsfeld) bezeichnet. Grund für die Wahl des Begriffs ist die lokal gebotene hohe Auflösung durch stationäre Sensorik, welche die Erfassung der Position der Verkehrsteilnehmer aller Modalitäten innerhalb der Kreuzung ermöglicht. Dem gegenüber steht eine globale, aber punktuelle Erfassung durch Schleifen und andere Detektoren im bestehenden Verkehrsnetz.

Aktuell verwenden folgende Forschungsprojekte das HDT:

SiRaMiS (Sicherheit von Radfahrern im Mischverkehr mit intelligenten Verkehrsteilnehmern und intelligenter Straßeninfrastruktur)

Im Projekt SiRaMiS wird erforscht, wie basierend auf KI-Verfahren, durch intelligente Infrastruktur die Sicherheit von vulnerablen Verkehrsteilnehmern (VRU), insbesondere Radfahrern, in neuralgischen Punkten im urbanen Verkehr erhöht werden kann und gleichzeitig Konfliktsituationen mit Beteiligung von VRUs für eine Verbesserung des Verkehrsflusses berücksichtigt werden können. Ein wesentlicher Bestandteil ist dabei auch die reale Umsetzung und Untersuchung bedingungsadaptiver und hochpräzisier Perzeption als Grundlage für aktive Sicherheitsfunktionen im HDT. 

Beyond Validation AI - Sicherheit beim kooperativen, automatisierten Fahren durch Einbeziehung von Unsicherheiten

Im Projekt Beyond Validaiton AI steht die Betrachtung und Reduktion von Unsicherheiten in der Entwicklungs- und Testphase sicheren autonomen Fahrens im Fokus. Durch den zunehmenden Einsatz von KI-Methoden ergeben sich daten- und modellbedingte Unsicherheiten, die berücksichtigt werden müssen und u. a. anhand realer Daten aus dem HDT erforscht werden sollen. Das übergeordnete Ziel des Forschungsimpulses ist ein dauerhaftes interdisziplinäres Kompetenzzentrum für die Erhöhung der Sicherheit in KI-basierten vernetzten Mobilitätssystemen, durch ein tiefgreifendes Verständnis von Unsicherheitsquellen, deren Propagation und Wirkung auf die Entscheidungsfindung. 

Name und Kontaktdaten des Verantwortlichen und ggf. seines Vertreters

Technische Hochschule Ingolstadt
Esplanade 10, 85049 Ingolstadt
Vertreten durch den Präsidenten Prof. Dr. Walter Schober
Tel. +49 841 9348-0
E-Mail: info@thi.de

Kontaktdaten der Datenschutzbeauftragten:

Technische Hochschule Ingolstadt
Esplanade 10, 85049 Ingolstadt
Tel. +49 841 9348-1234
E-Mail: datenschutz@thi.de

https://www.thi.de/sonstiges/datenschutz/

Verantwortlich für das Reallabor:

Carissma – Institute of Automated Driving
Esplanade 10, 85049 Ingolstadt

Prof. Dr. Werner Huber
E-Mail: Werner.Huber@thi.de

AImotion Bavaria
Esplanade 10, 85049 Ingolstadt

Prof. Dr. Michael Botsch
E-Mail:Michael.Botsch@thi.de

Die Institute C-IAD (CARISSMA Institute of Automated Driving) und AImotion (Artificial Intelligence Mobility) der THI (Technische Hochschule Ingolstadt) betreiben seit 2024 das urbane Reallabor mit Unterstützung der Stadt Ingolstadt.