Paul Ryabchuk
Blogeintrag

Wegplanung für autonome Fahrzeuge mit Hyperloop-Option

Erfahren Sie mehr über die Grundprinzipien der fortgeschrittenen Wegplanung für selbstfahrende Autos, einschließlich der Möglichkeit, mit wirklich bahnbrechenden Verkehrstechnologien wie Hyperloop zu pendeln

März 01, 2018

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Lassen Sie es uns zugeben: Die selbstfahrende Technologie setzt ihre globale Expansion fort, indem sie mutige Technologien wie ausgeklügelte Wegplanungsalgorithmen, präzise Geolokalisierung und Möglichkeiten für fundiertes Wissen zum Leben erweckt. Autonomes Fahren schafft Millionen von Möglichkeiten für bisher unabhängige Unternehmen – Erstausrüster, Softwareanbieter und Tier-1-Unternehmen – neue Wege für eine Win-Win-Kooperation zu finden.

In den letzten zehn Jahren hat Intellias mit globalen standortbezogenen Diensten (LBS) und Automobillösungsanbietern zusammengearbeitet und gelernt, dass die Wegplanung für autonome Fahrzeuge für das autonome Fahren entscheidend ist und tatsächlich die gefragteste Technologie unter den Unternehmen ist, die selbstfahrende Fahrzeuge entwickeln.

Effektive Wegplanungsalgorithmen machen autonomes Fahren wirklich möglich, sicher und schnell.

Dieser Artikel behandelt, wie die Wegplanung für autonomes Fahren funktioniert, welche Methoden Hersteller und Softwareentwickler anwenden, um es richtig zu machen, und am faszinierendsten, welche Geschäftsmöglichkeiten diese Technologie Ihnen neben dem sicheren Fahren bieten kann. Wie wäre es mit dem Hyperloop als Alternative für Ihre nächste Heimreise oder Ihre Reise von Küste zu Küste? Machen Sie sich bereit, mit hoher Geschwindigkeit zu manövrieren, ohne die Atmosphäre zu verlassen.

Definition der Wegplanung im Rahmen des autonomen Fahrens

Wegplanung für autonome Fahrzeuge mit Hyperloop-Option

Die Wegplanung und Entscheidungsfindung für autonome Fahrzeuge im städtischen Umfeld ermöglicht es selbstfahrenden Autos, die sichersten, bequemsten und wirtschaftlich sinnvollsten Routen von Punkt A nach Punkt B zu finden. Die Routenfindung wird durch alle statischen und manövrierfähigen Hindernisse erschwert, die ein Fahrzeug identifizieren und umgehen muss. Heute sind die wichtigsten Ansätze der Wegplanung das prädiktive Steuerungsmodell, das praktikable Modell und das verhaltensbasierte Modell. Lassen Sie uns zunächst einige Begriffe kennenlernen, um zu verstehen, wie diese Ansätze funktionieren.

  • Ein Pfad ist eine kontinuierliche Folge von Konfigurationen, die mit Begrenzungskonfigurationen beginnt und endet. Diese Konfigurationen werden auch als initial und terminierend bezeichnet.
  • Bei der Wegplanung wird ein geometrischer Weg von einer ersten Konfiguration zu einer gegebenen Konfiguration gefunden, so dass jede Konfiguration und jeder Zustand auf dem Weg möglich ist (unter Berücksichtigung der Zeit).
  • Ein Manöver ist eine Spitzeneigenschaft der Bewegung eines Fahrzeugs, die die Position und Geschwindigkeit des Fahrzeugs auf der Straße umfasst. Beispiele für Manöver sind Geradeausfahren, Spurwechsel, Abbiegen und Überholen.
  • Die Manöverplanung zielt darauf ab, die beste Entscheidung auf hoher Ebene für ein Fahrzeug zu treffen und dabei den durch die Mechanismen der Wegplanung vorgegebenen Weg zu berücksichtigen.
  • Eine Trajektorie ist eine Abfolge von Orten, die vom Fahrzeug besucht werden, parametrisiert durch die Zeit und höchstwahrscheinlich die Geschwindigkeit.
  • Die Trajektorieplanung oder -generierung ist die Echtzeitplanung der Bewegung eines Fahrzeugs von einem realisierbaren Zustand in den nächsten, wobei die kinematischen Grenzen des Fahrzeugs basierend auf seiner Dynamik und den durch den Navigationsmodus vorgegebenen Grenzen eingehalten werden.

Eine kontinuierliche Suche nach Raum und Korridore entscheidet über eine erfolgreiche Wegplanung

Die Wegplanung für autonome Fahrzeuge wird möglich, nachdem die Technologie den Stadtraum so betrachtet, dass sie nach einem Weg suchen kann. Einfach ausgedrückt, wird die reale physische Umgebung in eine digitale Konfiguration oder einen Zustandsraum umgewandelt. Die Wegplanungstechnik sucht und erkennt den Raum und die Korridore, in denen ein Fahrzeug fahren kann.

Die Wegplanung für autonome Fahrzeuge wird möglich, nachdem die Technologie den Stadtraum so betrachtet, dass sie nach einem Weg suchen kann.

Wegplanung für autonome Fahrzeuge mit Hyperloop-Option

Quelle: Echtzeit-Bewegungsplanungsverfahren für autonomes Fahren auf der Straße: Modernste und zukünftige Forschungsrichtungen

Dies sind die wichtigsten Algorithmen zur Suche nach Korridoren und Räumen:

  • Der Voronoi-Diagramm-Algorithmus (a) erzeugt Pfade, die den Abstand zwischen einem Fahrzeug und umliegenden Hindernissen maximieren.
  • Der Algorithmus des Belegungsrasters (b) funktioniert ähnlich wie das Voronoi-Diagramm, wobei Risiko und Machbarkeit in erster Linie unter Berücksichtigung des Vorhandenseins von Hindernissen, Fahrbahn- und Straßenbegrenzungen berechnet werden.
  • Während das Belegungsraster fast ausschließlich aus einem Raster mit der Position des Hindernisses besteht, führt der Algorithmus der Kostenkarten (c) zu höheren Kosten einer Zelle zu einer intensiveren Darstellung auf der Karte.
  • Der Zustandsgitter-Algorithmus (d) verwendet eine Verallgemeinerung von Gittern. Gitter werden durch die Wiederholung von Rechtecken oder Quadraten gebildet, um einen durchgehenden Raum zu diskretisieren, während Gitter durch regelmäßige Wiederholung primitiver Pfade konstruiert werden, die mögliche Zustände für das Fahrzeug verbinden.
  • Der Algorithmus der Fahrkorridore (e) stellt kontinuierliche, kollisionsfreie Räume wieder her, die durch Fahrspuren und andere Hindernisse begrenzt sind, zwischen denen das Fahrzeug voraussichtlich fahren wird. Algorithmen für Fahrkorridore verwenden Daten aus digitalen Karten, die mit Modellen der Simultane Positionsbestimmung und Kartenerstellung (SLAM) erstellt wurden.
Lesen Sie mehr dazu: Erfahren Sie mehr über integrale Bestandteile der Computervisionstechnologie, die es selbstfahrenden Fahrzeugen ermöglichen, die Welt zu sehen und zu verstehen

Altmodische Mathematik hinter der autonomen Fahrzeugwegplanung

Fügen wir der autonomen Fahrwegplanung ein wenig Raketenwissenschaft hinzu. Der modellprädiktive Steuerungsansatz löst ein endzeitlich begrenztes optimales Steuerungsproblem in einem zurückweichenden Horizont. Die Wegplanung kann daher als nichtlineares Optimierungsproblem formuliert werden:

Wegplanung für autonome Fahrzeuge mit Hyperloop-Option

In dieser Formel markiert N den Vorhersagehorizont, während M die Anzahl der Fahrspuren auf der Fahrbahn ist. Gleichung 1b ist die durch die Fahrzeugkinematik auferlegte Einschränkung; Gleichung 1c schränkt den realisierbaren Satz des Zustands ein, der die Stellantriebsgrenzen des Fahrzeugs berücksichtigt; Gleichung 1d erzwingt die Kollisionsvermeidung zwischen dem betreffenden Fahrzeug und den umgebenden Fahrzeugen. Mit diesem mathematischen Modell kann der prädiktive Regelalgorithmus die am besten geeignete Methode zum Spurwechsel, zur Vermeidung von Kollisionen und zur Durchführung anderer anspruchsvoller Manöver definieren.

Wie funktioniert die Wegplanung für selbstfahrende Fahrzeuge?

Wegplanung für autonome Fahrzeuge mit Hyperloop-Option

Nachdem der Routenplaner einen Weg durch das Straßennetz generiert hat, bewertet die Verhaltensschicht der Technologie die Umgebung und generiert die am besten geeignete Bewegungsspezifikation für die Fahrt. Anschließend erarbeitet der Bewegungsplaner die realisierbare Fahrweise entsprechend der Spezifikation. Schließlich passt die Rückkopplungsregelung den Modus in Echtzeit an, um Fehler zu korrigieren und Hindernisse auf der Straße zu überwinden.

Nachdem der Routenplaner einen Weg durch das Straßennetz generiert hat, bewertet die Verhaltensschicht der Technologie die Umgebung und generiert die am besten geeignete Bewegungsspezifikation für die Fahrt.

Eine reibungslose lokale Wegplanung für autonome Fahrzeuge ist nicht mehr nur die Wahl des kürzesten Weges vom Start- zum Zielort. Heute umfassen die Technologien der Wegplanung eine Vielzahl von Aspekten, um die sicherste, bequemste und effizienteste Route zu berechnen. Vereinfacht ausgedrückt, basiert die Wegplanung auf zwei Hauptelementen: der Verhaltensvorhersage von manövrierfähigen Objekten und der Verhaltensplanung für das Fahrzeug selbst.

Mehr erfahren: Wenn Sie an Wegplanungslösungen für autonomes Fahren oder anderer Automobilsoftware interessiert sind, besuchen Sie unsere Automobilkompetenzseite

Vorhersage des Verhaltens von manövrierfähigen Objekten

Multiple-Modell-Algorithmen für das Manövrieren von Zielverfolgung werden verwendet, um das Verhalten aller dynamischen Objekte im Raum und Korridor vorherzusagen und dann darauf aufbauend die Trajektorie jedes Objekts vorherzusagen, um schnell mit der FAS-Funktionalität zu reagieren. Diese Algorithmen werten gleichzeitig mehrere mögliche Manöver für jedes Objekt aus und korrelieren sie dann mit aktualisierten On-the-Air-Beobachtungen auf der Straße.

Wegplanung für autonome Fahrzeuge mit Hyperloop-Option

Schließlich definiert der Algorithmus die Wahrscheinlichkeit jedes möglichen Manövers durch das Objekt. Hochwahrscheinliche Manöver werden anschließend verwendet, um die erwartete Trajektorie zu errechnen. Nachdem die Trajektorien definiert sind, berücksichtigt die Wegplanungstechnologie das am besten geeignete Fahrzeugverhalten.

Planung des Fahrzeugverhaltens für den sichersten Weg

Die Verhaltensplanung für Fahrzeuge umfasst die Fahreffizienz und das Gleichgewicht von Sicherheit und Komfort. Fahreffizienz bedeutet, die beste Spur zu bestimmen, um das Ziel schnell zu erreichen, während Komfort bedeutet, dass man diese Spur realisierbar und sicher erreichen kann. Einstufung der Fahrspuren und Machbarkeitsprüfungen sind daher die beiden Kernelemente der Fahrzeugverhaltensplanung.

In Bezug auf die Rangfolge der Fahrspuren wird der Algorithmus von drei Hauptprinzipien geleitet.

  • Erstens, je weniger Spurwechsel, desto besser.
  • Zweitens, je größer der Abstand zum vorausfahrenden, sich bewegenden Objekt, desto besser ist die Punktzahl für Manöver.
  • Drittens, je größer die Geschwindigkeit des vorausfahrenden Objekts, desto schneller kann das Auto in der Fahrspur fahren.

Nachdem jede mögliche Fahrspur bewertet wurde, wird deren Machbarkeit definiert. Das folgende Schema zeigt, wie der Algorithmus die Machbarkeit definiert.

Wegplanung für autonome Fahrzeuge mit Hyperloop-Option

Ein hierarchischer Rahmen für die Wegplanung

Die Anwendung des hierarchischen Modells für die Wegplanung ermöglicht es autonomen Fahrzeugen, langfristige Missionen zu erfüllen und den Arbeitsaufwand der Bewegungsplanung zu reduzieren. Mit anderen Worten, das hierarchische Modell optimiert die Arbeit der Wegplanungstechnologien.

Wegplanung für autonome Fahrzeuge mit Hyperloop-Option

Für jede Schicht der Hierarchiearchitektur wird die übergeordnete Eingangsmission in Unteraufgaben zerlegt und dann an die nächstniedrigere Ebene weitergeleitet. Das hierarchische Modell hilft, viele komplizierte Probleme zu lösen, könnte aber die Arbeit der Rückkopplungssteuerung eines Fahrzeugs verlangsamen und die Leistung ausgeklügelter Manöver erschweren.

Ein paralleler Rahmen für die Wegplanung

Im Vergleich zum hierarchischen Modell sind die Prozesse im parallelen Rahmen der Wegplanung unabhängiger und können gleichzeitig ablaufen. Mit diesem Gerüst verfügt jede Steuerung über spezielle Sensoren und Betätigungsmechanismen.

Wegplanung für autonome Fahrzeuge mit Hyperloop-Option

Die Verwendung des parallelen Rahmens hat einige Vorteile. Erstens laufen die Controller mit einer hohen Frequenz, was sie sicher und stabil macht. Zweitens erreichen die Controller ein hohes Maß an Laufruhe und Leistung. Drittens ist das Modell relativ preiswert und erfordert nicht den Einsatz komplizierter Bewegungsplanungsgeräte.

Für einige Zwecke bleibt das hierarchische Modell jedoch effizienter. So kann beispielsweise ein Fahrzeug mit einem parallelen Rahmen für die Wegplanung kaum in eine Fahrspur mit langsamerem Verkehr wechseln, während die beabsichtigten Fahrten eines Fahrzeugs von seinem Geschwindigkeitsregler nicht genehmigt werden.

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Ist die Wegplanung einfach oder nicht?

Die Entwickler waren sehr erfolgreich im Aufbau von Technologien, die eine praktikable Wegplanung für autonome Fahrzeuge unter dem Gesichtspunkt der Verkehrsdichte, Sicherheit und wirtschaftlichen Relevanz ermöglicht. Die Marktnachfrage an die Wegplanung gehen jedoch weit über diese grundlegenden Merkmale hinaus.

Es wird erwartet, dass automatisch generierte Routen für von Menschen geführte Fahrzeuge und selbstfahrende Fahrzeuge ein breites Spektrum von interessanten Orten (Points of Interest (POIs)) umfassen, die mit den technischen Aspekten der Fahrt wenig gemeinsam haben. Sowohl für autonome Fahrzeuge als auch für gewöhnliche Autos gehören Ladestationen, Batteriewechselpunkte und Reparaturzentren zu den interessanten Orten.

Wegplanung für autonome Fahrzeuge mit Hyperloop-Option

Wenn sich Passagiere in einem Fahrzeug befinden, werden sie wahrscheinlich etwas mehr wollen, um die Reise komfortabel zu gestalten. Die Wegplanungstechnologie kann nach Cafés und Restaurants in der Nähe der Strecke suchen, damit Fahrer und Passagiere keine Mahlzeit verpassen. Darüber hinaus kann die Wegplanungstechnologie bei Bedarf die besten Möglichkeiten zur Aufnahme von Personen oder zur Beförderung von Fracht evaluieren. Eine ausgeklügelte intelligente Planung ist dabei, eine Vielzahl neuer Möglichkeiten für bisher unabhängige Erstausrüster, Softwareanbieter und Tier-1-Unternehmen zu schaffen.

Die Wegplanung hat das Potenzial, eine Fluggeschwindigkeitsoption einzubinden

Der Einsatz fortschrittlicher Wegplanungstechnologien beschränkt sich nicht nur auf selbstfahrende Fahrzeuge. Es ist auch für Projekte an der Spitze der Logistik wie Hyperloop unerlässlich. Wahrscheinlich haben Sie schon von Elon Musk’s Plan gehört, einen mehrstufigen unterirdischen Tunnel zu bauen, der die großen Städte der Ostküste verbindet. Ohne eine ausgeklügelte Wegplanungssoftware wird diese Idee kaum Realität werden.

Das Hyperloop-Projekt zielt darauf ab, Behälter mit Menschen oder Ladung durch Stahlrohre mit einer Geschwindigkeit von 1125 km/h zu transportieren. Mit seinen riesigen Vakuumpumpen und der Magnetschwebetechnik wird Hyperloop wahrscheinlich nicht nur das schnellste Transportmittel werden, sondern auch billiger, sicherer und umweltfreundlicher als Flugzeuge, Autos oder Züge. Das folgende Diagramm zeigt die Energiekosten pro Passagier für eine Fahrt zwischen Los Angeles und San Francisco.

Wegplanung für autonome Fahrzeuge mit Hyperloop-Option

Die Idee von Fluggeschwindigkeitsverbindungen durch Nahvakuumröhren mag nach Fantasie klingen. Aber die jüngsten Hyperloop-Prototypen zerstören die Skepsis. Auf der CES 2018 präsentierte Virgin Hyperloop One eine App, mit der Sie Hyperloop-Fahrten genauso komfortabel planen können, wie Sie heute Flüge und Autofahrten planen. Das Wegplanungstool von Virgin wurde in Zusammenarbeit mit den Karten- und Navigationsspezialisten von HERE Technologies entwickelt.

Virgin Hyperloop One präsentierte eine App, mit der Sie Hyperloop-Fahrten genauso komfortabel planen können, wie Sie heute Flüge und Autofahrten planen.

Die Hyperloop App ermöglicht es den Nutzern, zusätzlich zur Planung von Uber- oder Lyftfahrten einen Sitzplatz auf dem Hyperloop zu buchen. Derzeit umfasst das mobile Softwaresystem von HERE Technologies Karten- und Navigationsdaten aus mehr als 130 Ländern, Informationen über öffentliche Verkehrsmittel für fast 1.300 Städte sowie 3D-Karten für Innenräume und Veranstaltungsorte.

Lesen Sie mehr dazu: Sind Sie an den Software- und Techniktrends von morgen interessiert? Lesen Sie unseren Bericht von der CES 2018

Hyperloop eröffnet neue Möglichkeiten für die alternative Wegplanung

Wegplanung für autonome Fahrzeuge mit Hyperloop-Option

Die versprochene Einfachheit und Zugänglichkeit von Hyperloop gibt Anlass zu der Annahme, dass die Technologie in einigen Jahren eine Massennutzung erreichen wird. Das Interesse der Entwicklungsmärkte an Hyperloop zeigt, dass es keine Alternative zu schnellen, sicheren und umweltfreundlichen Transporten gibt.

Der ukrainische Minister für Infrastruktur Volodymyr Omelian hat kürzlich die Einführung eines ukrainischen Prototyps von Hyperloop angekündigt. Das HypeUA-Projekt wird in drei Phasen umgesetzt, so dass die ersten Tests in 2 bis 3 Jahren erwartet werden. Mit dem Projektstart eröffnet sich eine Vielzahl von logistischen Möglichkeiten für regionale und internationale Unternehmen. Es wird auch die Nachfrage nach fortschrittlichen Lösungen für die Wegplanung erhöhen.


Ohne vorausschauende, machbare und verhaltensbasierte Planung kann das Potenzial autonomer Fahrzeuge kaum in vollem Umfang ausgeschöpft werden. Die Wegplanung ist ein integraler Bestandteil von Verkehrsprojekten an vorderster Front der Technologie, einschließlich des Projekts Hyperloop One. Hersteller, die die effizientesten Softwareplanungslösungen einführen, werden die Oberhand gewinnen und Trendsetter in der autonomen Fahrindustrie werden. Mit Hilfe der intelligenten Wegplanung werden Geschäfte, die auf automatisch generierten Routen priorisiert werden, auch ihre Gewinne und Erträge steigern.


Die Experten von Intellias wissen, wie man vom Einsatz von Wegplanungstechnologien profitiert. Kontaktieren Sie uns und machen Sie einen Schritt in Richtung Zukunft des autonomen, schnellen und sicheren Transports.

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