Offroad: Verfahren zur Geländeschätzung für Autonomes Fahren
Forschende haben ein System entwickelt, dass es Autonomen Fahren erlaubt, das Gelände einzuschätzen.
Das Offroad-Gelände ist für das Autonome Fahren eine besondere Herausforderung. Es fehlen nicht nur Straßen, auch die Frage des Zustands des Geländes ist von Bedeutung, vor allem im militärischen Bereich.
So haben sich Forschende der Universität von Michigan mit der US-Armee und Robotic Research zusammengetan, um ein Konzept zu entwickeln. Es geht darum, das Gelände aufgrund verfügbarer Daten einzuschätzen. Das soll helfen, den Bodenkontakt effizienter zu gestalten.
Dies ist umso interessanter, wenn der Boden sich verformen kann, wie dies bei Ton- und Sandlehmgebiete der Fall ist. Anstatt eines linearisierten Modell des Areals mit den Algorithmen zu berechnen, greift man hierbei auf ein nichtlineares terramechanisches Modell zurück. Eine Erweiterung des sogenannten Bekker-Modells, um zusätzliche dynamische Effekte zu berücksichtigen.
Für die Berechnung bedient man sich des Kalman-Filters, der Änderungspotenziale abschätzt. Ein Kalman-Filter ist ein Verfahren zur Schätzung aufgrund von Fehlern. Damit gelingt eine bessere Vorhersage für autonome Navigationsstrategien im Gelände.
