Mit virtuellen 3D-Modellen auf dem Weg zur Smart City

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Städte sind zentrale Knotenpunkte für Wirtschaft, Kultur, Bildung und Versorgung. Weltweit wachsen sie immer weiter, in Deutschland leben bereits rund drei Viertel der Bevölkerung in Städten. Die vorhandenen Infrastrukturen stoßen dabei zunehmend an ihre Grenzen. Mit dem Zukunftskonzept „Smart City“ sollen Staus, Unfälle, Müll und Wartezeiten reduziert und ein effizientes, stressfreieres Miteinander in der Stadt verwirklicht werden. Für eine solche IT-gestützte intelligente Stadtentwicklung und -steuerung müssen vielfältige Informationen wie Gebäudedaten, Verkehrsnetze, Geodaten oder demografische Daten digital nutzbar gemacht werden. Das Projekt „Smart 3D Regio“ schafft einen Lösungsansatz, um Daten einer Region systematisch in ein digitales dreidimensionales Modell einzuspeisen und sie so für zahlreiche Anwendungsfälle nutzen zu können. Das entstehende virtuelle Abbild ist ein „digitaler Zwilling“ einer Region, der das Gebiet möglichst realistisch und detailgetreu erfasst, so dass darauf basierend sowohl Visualisierungsansätze als auch Simulationen durchgeführt werden können.

Die Projektpartner der Hochschule München, TESIS GmbH und AKKA erstellen einen Prototyp eines solchen digitalen 3D-Modells für einen Kartenausschnitt der Stadt Ingolstadt und nutzen dazu vorhandene reale Daten der Stadt. Im Fokus des auf drei Jahre angelegten Förderprojekts stehen die Fragestellungen, welche Datenquellen verfügbar sind, für welche Use Cases sie sich nutzen lassen und welche Anforderungen es für die Erstellung eines virtuellen 3D-Regionsmodells für die Mobilität gibt.

Das 3D-Regionsmodell entsteht nach der Methode der modellbasierten Systementwicklung (engl. „Model Based Systems Engineering“ = MBSE). Nach diesem Ansatz nutzen alle an der Entwicklung beteiligten Fachbereiche ein gemeinsames Systemmodell, in dem sie die Anforderungen und Spezifikationen managen. Anders als bei der klassischen dokumentenbasierten Entwicklungsmethode lässt sich das Systemmodell bei Änderungen leicht für alle beteiligten Fachbereiche aktualisieren. Ziel ist es, zukünftig 3D-Regionsmodelle hochautomatisiert aufbauen und nutzen zu können. Dazu arbeiten die Projektpartner an einer generischen Plattform für 3D-Regionsmodelle, auf der sie verschiedene Anwendungsfälle implementieren.

Ein Anwendungsbereich des virtuellen 3D-Modells ist das virtuelle Absichern von autonomen Fahrfunktionen. Im Rahmen des Projekts wird das Modell entsprechend konfiguriert, um virtuell mit einem Fahrzeug zu interagieren und das Verhalten der Fahrfunktionen zu simulieren. Auf einem Demonstrator, der die verschiedenen Anwendungsfälle zeigen soll, wird das Modell erlebbar gemacht. Im Interview erklären die Projektpartner, welchen Herausforderungen sie begegnen und wie das Projekt zum Zukunftsbild der Smart City beiträgt.

„Mit virtuellen 3D-Modellen auf dem Weg zur Smart City“

Interview mit den Projektpartnern der Hochschule München, AKKA Group und TESIS GmbH

Projekt Smart 3D Regio

Förderprogramm: FuE-Programm „Informations- und Kommunikationstechnik“ des Freistaates Bayern
Laufzeit: 1. April 2017 bis 31. März 2020
Projektpartner: Hochschule München, AKKA Group, TESIS GmbH
Assoziierte Partner: Audi AG, Airbus Defence GmbH

Virtuelle Karten, in denen vielfältige Informationen abgefragt werden können, kennt man bereits von Google Maps oder anderen Kartendiensten. Was ist neu am Projekt Smart 3D Regio?

Prof. Dr. Vahid Salehi (Hochschule München): Das ist richtig. Diese Karten werden nach wie vor notwendig sein. Jedoch braucht man für die virtuelle Absicherung der autonomen Fahrfunktionen in einem digitalen Raum exaktere, offene und kompatible Karteninformationen. Diese sollten dann auch in gängigen Simulationstools verarbeitbar sein. Mit dem Format OpenDRIVE ist es uns an dieser Stelle gelungen, ein geeignetes Datenformat für unsere Zwecke zu finden, auf dessen Basis wir ein 3D-Regionsmodell generieren.


Wie gehen Sie im Projekt vor und welche Herausforderungen sind zu bewältigen?

Prof. Dr. Vahid Salehi (Hochschule München): Die Herausforderungen im Projekt Smart3DRegio liegen darin, wie eine durchgängige Betrachtung der Daten, Systeme und Prozesse geschaffen werden kann. Das Projekt basiert auf Model-Based-Systems-Engineering–Ansätzen, kurz MBSE. Mit diesen Ansätze erhalten wir eine ganzheitliche, systemtechnische und holistische Betrachtung von virtuellen Regionsmodellen. Dabei werden mit Hilfe von MBSE von der Anforderungs- und Funktionsentwicklung über die logistische Entwicklung bis hin zur Komponentenentwicklung alle Phasen der virtuellen Produktentwicklung durchlaufen. Bis jetzt ist festzustellen, dass solche Ansätze sich sehr gut dazu eignen, die Entwicklungsschritte systematisch zu beschreiben und dadurch eine interdisziplinäre Zusammenarbeit zu ermöglichen. Wir haben jetzt schon im Projekt sehr relevante Arbeitsergebnisse erreicht.


Welche Rollen übernehmen die Projektpartner dabei?

Prof. Dr. Vahid Salehi: Wir haben in dem Projekt mit der Firma AKKA, TESIS GmbH und der Hochschule München sowohl die methodischen und prozessualen Bereiche als auch die Lösungsseite abgedeckt. AKKA deckt den Wissensbereich Sensordaten, Sensor-und Fahrermodelle ab und kann Trajektorieninformationen generieren.. Die TESIS GmbH bietet die notwendigen Softwaretools, mit deren Hilfe die Projektpartner stabile Simulationen von Fahrzeugen unter Berücksichtigung einzelner Komponenten in einem virtuellen Umfeld durchführen können. Die Hochschule München wiederum bringt fundierte Erfahrung auf dem Gebiet der virtuellen Absicherung von ADAS auf Basis von MBSE mit in das Projekt ein.

Welche Daten können in ein 3D-Regionsmodell eingespeist werden? Wie werden auch Daten berücksichtigt, die sich dynamisch ändern, wie z. B. Fußgänger, Verkehrsdichte oder Wetterdaten?

Dr. Jakob Kaths (Tesis GmbH): Zunächst einmal sind natürlich statische Daten von Interesse, allen voran die Straße inklusive Markierungen und Beschilderungen, aber auch Gebäude, Straßenmöblierung und Vegetation. Es gibt heute bereits eine Vielzahl von Quellen, bei denen diese Daten digitalisiert vorliegen. Es gilt nun, diese automatisiert in der notwendigen Genauigkeit und in geeigneten Datenformaten für die Simulation zur Verfügung zu stellen. Natürlich sind auch dynamische Daten von großem Interesse. Durchschnittliche Verkehrsdichten von Fahrzeugen, Fußgängern oder Radfahrern können dazu genutzt werden, dynamische Szenarien in der Simulation darzustellen. Dasselbe gilt für Lichtsignalsteuerungen und das Wetter. Liegen darüber hinaus Daten über ganz bestimmte Situationen, also beispielsweise einen Unfall, vor, so kann auch ein solches Szenario in der virtuellen Umgebung nachgebildet werden.


Was sind mögliche Einsatzszenarien und welche Vorteile bringt das 3D-Modell dabei?

Manuela Meier (AKKA): Die meisten Vorteile bietet ein solches 3D-Regionsmodell in den Bereichen des autonomen Fahrens oder auch des Fliegens. Denn um die Sicherheit eines autonomen Fortbewegungsmittels gewährleisten zu können, müssen laut Hochrechnungen mehrere Millionen Testkilometer abgefahren werden. Um dieser enormen Zahl gerecht zu werden, müssen einerseits Extremsituationen gezielt erzeugt werden und andererseits möglichst rund um die Uhr diese Tests durchgeführt werden. All das bietet ein 3D-Modell. Hier können in einer Simulationsumgebung verschiedene Fahrfunktionen unter verschiedenen Umständen getestet werden und das auch rund um die Uhr. Da die Testergebnisse nicht live ausgewertet werden müssen. Ein weiterer Vorteil ergibt sich bei der Echtzeitsimulation von Verkehrsflüssen in einem Umgebungsmodell auf Basis realer Daten. Damit lassen sich verschiedene Szenarien mit verschiedenen Randbedingungen durchtesten und Schwachstellen bereits in der Simulation erkennen. So können bereits frühzeitig vor Eintreten eines Ernstfalles Maßnahmen eingeleitet werden.


Was trägt das Projekt zur Mobilität der Zukunft und zur Stadt der Zukunft bei?

Prof. Dr. Vahid Salehi: Mit dem Projekt können wir einen enormen Beitrag für die Simulation von Mobilitätsthemen in der Stadt auf unterschiedlichen Feldern wie Verkehrsoptimierung, ADAS-Funktionen bis hin zu neuen Fahrfunktionen erreichen. Damit sind wir unter den ersten, die in diesem Projekt stabile Lösungen anbieten und enorme Fortschritte auf diesem Forschungsfeld erreichen.