Großflächige Kartierung für hochpräzises autonomes Fahren

Dieser weltweit führende Hersteller hochauflösender Karten, der insbesondere die Zukunft des autonomen Fahrens vorantreibt, wandte sich an uns, um seine Forschungs- und Entwicklungsabteilung zu stärken. Zum Team gehörten Spezialisten, die sich auf Software und Innovationen im Bereich der digitalen Mobilität konzentrierten. Ihre Aufgabe ist es, die Automatisierung von SAE-Level 3 auf SAE-Level 5 voranzutreiben.

Um dies zu erreichen, starteten sie ein groß angelegtes Projekt zur Entwicklung einer Softwareplattform, die unter realen Verkehrsbedingungen erfasste 360-Grad-Sensordaten aufzeichnet, analysiert und verarbeitet. Diese Daten bilden die Grundlage für die Erstellung mehrschichtiger, hochauflösender Karten, die für die Lokalisierung und Navigation zukünftiger selbstfahrender Fahrzeuge verwendet werden.

Was der Kunde benötigte

Das Prototypsystem des Kunden war auf den Dachträgern des SUV montiert und mit mehreren LiDARs, Kameras und einem Trägheitsnavigationssystem (INS) ausgestattet. Zuvor bestand ihre Lösung aus einer Kombination aus einem faseroptischen Kreisel (FOG) IMU und einer Post-Processing-Software von Drittanbietern. Diese bot eine akzeptable Genauigkeit, ließ jedoch Automatisierungsfunktionen vermissen und war in der Skalierung teuer.

Ihre Hauptanforderungen waren:

Automatisierte Post-Processing-Workflows: Eine API-gesteuerte Lösung, die in der Lage ist, große Datenmengen innerhalb ihrer Cloud-Infrastruktur automatisch zu verarbeiten.

Skalierbarkeit und Kosteneffizienz: Ein System, das für den großflächigen Einsatz über Hunderte von Testfahrzeugen hinweg optimiert ist, ohne teure Hardware oder Lizenzen zu erfordern.

Benutzerfreundlichkeit: Eine leistungsstarke und dennoch intuitive PPK-Software, die die hochpräzise Datenverarbeitung vereinfacht und gleichzeitig Genauigkeit und Leistung beibehält.

High-End-Trägheitsleistung: Ein INS, das FOG-ähnliche Genauigkeit und Stabilität bietet und gleichzeitig die kompakte Größe und Erschwinglichkeit der MEMS-Technologie beibehält.

Wie alles begann

Die Partnerschaft begann im Sommer 2021. Erste Bewertungen zeigten eine starke Übereinstimmung zwischen den Anforderungen des Kunden und unserer Roadmap. Unser Team arbeitete eng mit der Entwicklungsabteilung des Kunden zusammen, um die Softwarefunktionen anzupassen und zu erweitern.

Unser Team, bestehend aus Business-Analysten, Entwicklern und Produktmanagern, arbeitete eng zusammen und erarbeitete Lösungsansätze. Nach sorgfältiger Bewertung der Herausforderungen des Kunden schlugen wir einen maßgeschneiderten Ansatz vor, der dessen zentrale Anforderungen berücksichtigte.

• Unser Team bei SBG Systems schlug eine kombinierte Hard- und Softwarelösung vor. Sie basierte auf dem Apogee INS mit zwei Antennen und der Qinertia-Nachbearbeitungssoftware-Suite. Diese „gewinnbringende Kombination“ wurde für mobile Kartierungsanwendungen und F&E-Anwendungen für autonome Fahrzeuge entwickelt.
• Automatisierte Verarbeitung (CLI): Qinertia wurde um ein wichtiges neues Feature erweitert: die Command Line Interface (CLI). Diese Entwicklung ermöglicht eine vollständig automatisierte Daten-Nachbearbeitung ohne manuelle Benutzerinteraktion. Diese Neuerung basierte direkt auf Kundenfeedback und war entscheidend für die Verarbeitung großer Datensätze in deren Cloud-Umgebung.
• Verbesserte Zeitsynchronisation: Die Apogee-Firmware wurde aktualisiert, um eine präzisere Zeitsynchronisation zwischen dem INS, den LiDARs und den Kameras in jedem Fahrzeug zu ermöglichen, was eine hochgenaue Multisensor-Ausrichtung gewährleistet.
• HxGN SmartNet-Integration: Wir haben das Qinertia-Netzwerk erweitert, um HxGN SmartNet-Korrekturen zu unterstützen. Dies verbesserte die globale Verfügbarkeit einer höheren Positionsgenauigkeit.

Diese Zusammenarbeit löste nicht nur die unmittelbare Automatisierungsherausforderung des Kunden, sondern führte auch zu einer Produktweiterentwicklung, die Qinertia zu einer vielseitigeren, Cloud-ready Post-Processing-Lösung macht.

Implementierung von Kartierungslösungen für autonome Fahrzeuge 

Nach erfolgreichen Tests und Vorführungen im Jahr 2022 integrierte der Kunde unsere Lösung in seine Testfahrzeuge. Jede Apogee-Einheit wurde in Autos installiert, die für Datenerfassungseinsätze in Europa, Nordamerika und Asien genutzt wurden.

Während des gesamten Rollouts sorgten unsere Teams für Business Development, Produktmanagement, Vertrieb und Support für schnelle Reaktionen, agile Funktionsentwicklungen und transparente Kommunikation.

Wie wir etwas bewirkt haben

Der Kunde trat mit spezifischen Herausforderungen an uns heran, die wir sorgfältig angegangen sind. Anstatt eine Standardlösung von der Stange anzubieten, haben wir spezifische Funktionen zu unserer Firmware hinzugefügt und eine neue Funktion in Qinertia entwickelt, wodurch wir eine vollständig maßgeschneiderte Lösung lieferten, die auf ihre Bedürfnisse zugeschnitten war.

In der Welt der INS gibt es keine Einheitslösung. Unsere Stärke ist es, sicherzustellen, dass unsere vorgeschlagenen Lösungen den einzigartigen Anforderungen des Kunden wirklich entsprechen. Sie erkannten unsere Reaktionsfähigkeit und unser Engagement für Qualität an, was zum Aufbau langfristigen Vertrauens und zur Fortsetzung der Zusammenarbeit beitrug.

Eine fruchtbare Partnerschaft

Über vier Jahre Partnerschaft hinweg wechselte der Kunde von der Kleinserie zum Großserienbetrieb. Derzeit sind über hundert Apogee-Einheiten im Einsatz, und monatlich werden mehrere neue Einheiten ausgeliefert. Diese Einheiten erfassen und verarbeiten wöchentlich gemeinsam Terabytes an Hochpräzisionsdaten. Sie werden zur Erstellung von HD-Karten, zur Modellierung von Trajektorien und zur Unterstützung der fortschrittlichen Forschung zum autonomen Fahren eingesetzt.

Wichtigste Ergebnisse

• Skalierbare Datenverarbeitung: Durch die automatisierte Stapelverarbeitung konnte der manuelle Arbeitsaufwand drastisch reduziert werden. Dadurch konnten umfangreiche Datensätze schneller und effizienter verarbeitet werden.
• Hochleistungsgenauigkeit: Das Apogee INS erreichte die Präzision teurerer FOG-basierter Systeme zu einem deutlich besseren Preis-Leistungs-Verhältnis.
• Weltweiter Einsatz: Hunderte unserer „ INS “-Lösungen, die in SUVs installiert sind, kommen mittlerweile auf mehreren Kontinenten zum Einsatz und ermöglichen so kontinuierliche Feldtests und Validierungen.
• Produktweiterentwicklung durch Zusammenarbeit: Kundenfeedback beeinflusste direkt neue Qinertia-Funktionen, von denen nun die breitere Anwendergemeinschaft profitiert.

Die wichtigsten Erkenntnisse

Dieses langfristige Projekt unterstrich den Wert einer engen Kundenzusammenarbeit und technischer Agilität. Indem wir auf die Bedürfnisse der Nutzer eingegangen sind, konnten wir:

• Stellen Sie eine zuverlässige, leistungsstarke und kostengünstige Lösung bereit.
• Fügen Sie Qinertia neue Automatisierungsfunktionen hinzu.
• Bewältigen Sie Lieferungen in großem Umfang, ohne dabei Abstriche bei der Qualität und Reaktionsfähigkeit zu machen.

Fazit

Diese Partnerschaft ist ein perfektes Beispiel dafür, wie technische Flexibilität, enge Zusammenarbeit und ein nahtloses Hard- und Softwaresystem den Erfolg groß angelegter Programme für autonome Fahrzeuge beschleunigen können.

Mit kontinuierlicher Innovation und Unterstützung spielt unsere Lösung eine Schlüsselrolle bei den Zielen des Kunden im Bereich des autonomen Fahrens. Sie verwandelt komplexe Daten-Workflows in einen effizienten und automatisierten Prozess. Der Kunde hat sich ausschließlich aus diesem Grund für unsere Lösung entschieden und damit die eines etablierten Mitbewerbers ersetzt. Dies beweist unsere Fähigkeit, konsistente Leistung in großem Maßstab zu liefern. Wir sind skalierbar und bereit, HD-Karten für die nächste Generation von selbstfahrenden Fahrzeugen zu erstellen.