Wie können mittels KI in der smarten Stadt der Zukunft künftige Glasfasernetze zu Spitzenzeiten sowohl in ihrer Leistungsfähigkeit und Zuverlässigkeit als auch hinsichtlich der Kosten- und Energieeffizienz signifikant verbessert werden? Diese Frage beantwortete in einem Zeitraum von drei Jahren das hauptsächlich vom Bundesministerium für Bildung und Forschung mit insgesamt vier Millionen Euro geförderte Projekt KIGLIS (Künstliche Intelligenz zur Optimierung von Glasfasernetzen in einer intelligenten Stadt). Mitte Oktober 2023 präsentierte das Karlsruher Forschungszentrum Informatik FZI in diesem Zusammenhang die Unterstützung des autonomen Fahrens über Remote Assistance im Testfeld Autonomes Fahren Baden-Württemberg. Die Vorstellung war Teil der Abschlussveranstaltung des Forschungsprojektes KIGLIS im Rahmen der KIT Science Week.

Unterstützung des autonomen Fahrens in komplexen Verkehrssituationen

Autonome Fahrzeuge werden auch in naher Zukunft immer wieder menschliche Unterstützung benötigen, wenn komplexe Situationen auftreten. Diese Unterstützung muss aber nicht zwingend vor Ort präsent sein: Mittels Remote Assistance könnten auch Menschen in Leitstellen aus der Ferne dem autonomen Fahrzeug aus diesen komplexen Situationen heraushelfen. Im Rahmen der oben genannten Abschlussveranstaltung des Forschungsprojektes KIGLIS wurde die echtzeitfähige Anbindung von autonomen Fahrzeugen zur entfernten Unterstützung erfolgreich demonstriert.

Neue Verfahren für eine zuverlässige Datenübertragung

Für die Unterstützung von autonomen Fahrzeugen durch einen Leitstand, beispielsweise um die ständige Verfügbarkeit einer Fahrzeugflotte zu gewährleisten, ist die zuverlässige Übermittlung einer großen Menge von Sensordaten aus dem Fahrzeug sowie gegebenenfalls aus der Infrastruktursensorik unabdingbar. Um dies auch in einer zukünftigen Smart City mit vielen vernetzten Einheiten und damit hohem Kommunikationsaufkommen zu gewährleisten, hat das FZI im Projekt KIGLIS verschiedene Methoden speziell für das autonome Fahren erforscht und entwickelt. Dazu zählen zum Beispiel KI-basierte Kompressionsverfahren für LiDAR- und Kameradaten. Diese neuen Methoden konnten jetzt zusammen mit der Netzwerkinfrastruktur der Partner auf dem Testfeld Autonomes Fahren erfolgreich ihre Leistungsfähigkeit nachweisen. Darüber hinaus erforschte das FZI Methoden zur Erkennung von sogenannten Corner Cases, also sehr selten auftretenden Verkehrssituationen, die ebenfalls eine Remote Assistance benötigen.

Starke Partner

Zu den Verbundpartnern gehörten neben dem FZI Forschungszentrum Informatik auch das Karlsruher Institut für Technologie (KIT), die Nokia Solutions and Networks GmbH & Co. KG, die VPIphotonics GmbH, die Atesio GmbH sowie die TelemaxX Telekommunikation GmbH.

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