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Forschungskreuzung

Unmittelbar an der Technischen Hochschule Aschaffenburg befindet sich die Kreuzung Würzburger Straße / Flachstraße, Spessartstraße. Die Kreuzung ist zu Forschungszwecken mit unterschiedlichen Sensoren wie Kameras und Radar bestückt. Mit diesem Netzwerk lassen sich Verkehrsfluss, Fußgängerüberwege und Radspur auf der Kreuzung lückenlos erfassen. Die Daten bilden die Grundlage für staatlich geförderte nationale Forschungsprojekte mit dem Ziel die Verkehrssicherheit zu erhöhen sowie die Entwicklung im Bereich autonomes Fahren und intelligente Infrastruktur voranzutreiben. Aktuell unterstützt die Forschungskreuzung die folgenden Forschungsprojekte:

  • DECOINT2 (2015-2021, Deutsche Forschungsgesellschaft – DGF)
  • @CITY-AF (2018-2022, Bundesministerium für Wirtschaft und Energie – BMWi)
  • KI Data Tooling, VDA-Leitinitiaive Künstliche Intelligenz (2020-2023,  Bundesministerium für Wirtschaft und Energie – BMWi)
  • Datenschutz

    Aufnahmen an der Kreuzung erfolgen ausschließlich für den Zweck der Forschung und werden nicht an Dritte weitergegeben. Die einschlägigen Datenschutzbestimmungen werden eingehalten.
  • Ausstattung Forschungskreuzung

    • Würzburger Straße ausgestattet mit Multi-view Stereo Kamerasystemen
    • 6x 4k Farbkameras
    • 2x Full-HD Monokameras
    • 1x Highspeed Kamera
    • GPS-synchrone Aufnahme
    • Wetterstation inkl. Sichtweitensensor
  • Digitale Abbildung der Forschungskreuzung

    Hochgenaues digitales Modell (~ 1cm Genauigkeit)

Forschungsfahrzeug

Als mobiler Versuchsträger dient ein Opel Insignia, der mit zahlreichen Umfeldsensoren, Rechnerinfrastruktur und einer geeigneten Spannungsversorgung ausgestattet ist. Die Sensorik ermöglicht eine zuverlässige Modellierung des Fahrzeugumfeldes im realen Straßenverkehr.

Die dabei anfallenden großen Datenmengen der Umfeldsensoren können durch das an Bord befindliche Rechnersystem verarbeitet werden. Eine Car-to-X-Kommunikationseinheit ermöglicht den Datenaustausch mit anderen Fahrzeugen oder intelligenter Infrastruktur (wie bspw. die Forschungskreuzung). Dies macht die Erforschung von kooperativen automatisierten Verkehrssystemen der Zukunft möglich. Ein Schwerpunkt der Forschung liegt dabei auf dem Schutz von ungeschützten Verkehrsteilnehmern wie Fußgängern oder Radfahrern.

  • Spezifikationen Forschungsfahrzeug

    • Stereokamera Multisense S21
    • Radar Delphi ESR 2.5
    • Mobileye eyeQ3 Development Kit
    • Sick LMS 511 Lidar
    • ibeo Lux LiDAR
    • ibeo SCALA B2 LiDAR
    • Hochleistungsrechner mit i7 und Nvidia Titan X
  • Ein Forschungsfahrzeug ist mit Sensoren ausgestattet, die Daten sammeln.

    Forschungsfahrzeug Opel Insignia mit Sensorik

Hardware

Die Hochleistungsrechner der Hochschule sind in der Lage Berechnungen durchzuführen, die zu komplex für einen Schreibtisch PC sind oder deren Ausführung sehr lange dauern würde. Sie werden verwendet um Methoden zum Schutz von ungeschützten Verkehrsteilnehmern in Verbindung mit der Versuchskreuzung und dem Versuchsfahrzeug zu entwickeln.

  • Workstation und HPC des Labors für kooperative automatisierte Verkehrssysteme.

    Workstation (links) und HPC (rechts) des Labors für kooperative automatisierte Verkehrssysteme

  • Trainings Workstations

    • 16-64 Kern AMD EPYC / Threadripper Prozessoren
    • 64-256 GB Arbeitsspeicher
    • 2-6 TB PCIe 4.0 SSD Datenspeicher
    • NVIDIA RTX 3090, RTX2080Ti und TitanV Grafikkarten
    • Alle Systeme sind wassergekühlt
  • HPC-Server HPC01

    • 2x Intel Xeon Prozessoren
    • 4x NVIDIA P100 SXM-2 GPUs
    • 512 GB DDR4 Arbeitsspeicher
    • 2 TB SSD Datenspeicher
  • HPC-Server HPC02

    • 2x 64 Kern AMD EPYC Prozessoren
    • 4x NVIDIA A100 GPUs
    • 1024 GB DDR4 Arbeitsspeicher
    • 3 TB PCIe SSD Datenspeicher
  • Fileserver

    • 2x 16 Kern AMD EPYC Prozessoren
    • 2x 256 GB Arbeitsspeicher
    • 500 TB Hardware-Managed RAID Datenspeicher