Cepton und Alp Lab testen gemeinsam den Einsatz von Lidar-Systemen an intelligenten Kreuzungen. Das Ziel: möglichst realitätsnahe Verkehrsdaten für Analysezwecke zu gewinnen – und damit autonome Fahrzeuge sicherer zu machen.
An ausgewählten Kreuzungen in Österreich werden Lidar-Sensoren von Cepton installiert. Damit soll der Verkehrsfluss ermittelt werden und die gewonnenen Daten für Test zum Einsatz kommen.
(Bild: Cepton)
Der Lidar-Entwickler Cepton und das Alp Lab entwickeln gemeinsam ein Sensorsystem für städtische und ländliche Kreuzungen. Das Projekt soll reale Verkehrsdaten sammeln und mit diesen helfen, autonome Fahrzeuge sicherer zu machen und außerdem den Verkehrsfluss zu verbessern. Die Lidar-Systeme werden zusammen mit weiteren Sensoren, zum Beispiel Radar, an ausgewählten Straßenkreuzungen und Kreisverkehren in Österreich installiert. Die erfassten Daten werden anonymisiert, teilt das Unternehmen mit.
Die Lidar-Sensoren verfügen über eine Reichweite von 200 Metern bei 30 Prozent Reflektivität sowie einer Winkelauflösung von 0,25 Grad. Sie erfassen jedes Fahrzeug und jeden Fußgänger in einem Abstand von bis zu 170 Metern. Die Software verarbeitet die Punktwolkendaten und liefert in Echtzeit 3-D-Informationen zu Objektabmessungen, Positionen und Geschwindigkeiten. Die Daten unterstützen das Training von Software-Algorithmen mit künstlicher Intelligenz. Diese KI-Software wird szenariobasierte Tests von Fahrerassistenzsystemen und dem autonomen Fahren verwendet.
Das Start-up wurde Anfang 2016 gegründet und hat seinen Sitz in San José, Kalifornien. Basis der eigenen Produkte ist die sogenannte „Micro Motion Technology“ (MMT). Dabei führen oszillierende optische Komponenten den Laserstrahl durch das Sichtfeld. Das System kommt ohne Spiegel im optischen Pfad aus.
Über Alp Lab
Das Alp Lab (eigenschreibweise Alp Lab) wurde 2017 vom Entwicklungsdienstleister AVL und dem Automobilzulieferer Magna Steyr gegründet. Das Konsortium betreibt Teststrecken für Fahrerassistenzsysteme und autonome Fahrfunktionen auf öffentlichem und privatem Grund – zum Beispiel ein Teilstück der Autobahn A2 bei Graz. Wissenschaftlich begleitet wird das Projekt von der Joanneum Forschungsgesellschaft, der TU Graz und der Virtual Vehicle Research GmbH.
Stand vom 15.04.2021
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