OPA³L

Optimal Assistierte, hoch Automatisierte, Autonome und kooperative Fahrzeugnavigation und Lokalisation

Fördermittelgeber: BMWK

Laufzeit: 2019-2023

Kooperationspartner: AG Optimierung und Optimale Steuerung, AG Computergraphik und Virtuelle Realität, LRT 9.3 Navigation (Uni BW München), LRT 9.1 Raumfahrttechnik (Uni BW München), IAV, ANavS

ao car in action2 cut small Das Projekt OPA3L - "Optimal Assistierte, hoch Automatisierte, Autonome und kooperative Fahrzeugnavigation und Lokalisation" verfolgt das Ziel, autonome Shuttle-Fahrten in bekannten Umgebungen im suburbanen Raum anzubieten. Im Projekt wird hierzu ein mit zusätzlichen Sensoren ausgerüstetes Forschungsfahrzeug genutzt. Radsensoren, GNSS, sowie ein Inertialsensor dienen zu Bestimmung des Fahrzeugzustands; LiDAR, Kamera und Radar zur Wahrnehmung der Umgebung. Der Fokus der Arbeitsgruppe Kognitive Neuroinformatik liegt auf der Fusion der vorhandenen Sensordaten, um eine robuste Schätzung des Fahrzeugzustandes sowieso der Umgebung zu erhalten, zudem auf der Routenplanung um auch bei mehreren Passagieren mit unterschiedlichen Start- und Endpunkten eine effiziente Beförderung zu gewährleisten.

Publikationen:

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2022
[5]	The OPA3L System and Testconcept for Urban Autonomous Driving (Andreas Folkers, Constantin Wellhausen, Matthias Rick, Xibo Li, Lennart Evers, Verena Schwarting, Joachim Clemens, Philipp Dittmann, Mahmood Shubbak, Tom Bustert, Gabriel Zachmann, Kerstin Schill, Christof Büskens), In 25th IEEE International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC), IEEE, 2022. [bibtex] [abstract] [pdf] [doi]
2021
[4]	Efficient Grid Map Data Structures for Autonomous Driving in Large-Scale Environments (Constantin Wellhausen, Joachim Clemens, Kerstin Schill), In 24th IEEE International Conference on Intelligent Transportation (ITSC), IEEE, 2021. [bibtex] [abstract] [pdf] [doi]
2020
[3]	Kalman Filter with Moving Reference for Jump-Free, Multi-Sensor Odometry with Application in Autonomous Driving (Joachim Clemens, Constantin Wellhausen, Tom Luca Koller, Udo Frese, Kerstin Schill), In 23rd International Conference on Information Fusion (FUSION), IEEE, 2020. [bibtex] [abstract] [pdf] [doi]
[2]	Realizing a Demonstrator for the Autonomous Exploration of a Parking Lot (Andreas Folkers, Joachim Clemens, Frank Schrödel, Matthias Rick, Arne Berger, Verena Schwarting, Constantin Wellhausen, Mitja Echim, Max Gerwien, Matthias Knauer, Kerstin Schill, Christof Büskens), In 1st Virtual IFAC World Congress 2020 (IFAC-V), 2020. (extended abstract) [bibtex] [abstract]
2019
[1]	Autonomous Driving Based on Nonlinear Model Predictive Control and Multi-Sensor Fusion (Matthias Rick, Joachim Clemens, Laura Sommer, Kerstin Schill, Christof Büskens), In 10th IFAC Symposium on Intelligent Autonomous Vehicles (IAV2019), 2019. [bibtex] [abstract] [pdf] [doi]

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