iEXODDUS (Infrastructure for the Extension of Operational Design Domains applied in Connected and Automated Driving and Standardization Procedures) ist ein europäisches Forschungs- und Innovationsprojekt zur Erweiterung der Einsatzbereiche (Operational Design Domains, ODDs) automatisierter Fahrzeuge. Ziel ist es, deren Fähigkeit zur sicheren und effizienten Navigation in komplexen Umgebungen zu verbessern und so zu einer sicheren, nachhaltigen und vernetzten Mobilität beizutragen.
Das von der EU geförderte Projekt vereint Partner aus Wissenschaft, Industrie und Forschungseinrichtungen in Europa. Der Fokus liegt auf der Entwicklung sicherer, inklusiver und erklärbarer automatisierter Fahrfunktionen, die sich an den Bedürfnissen und dem Verhalten der Fahrzeuginsassen orientieren.
Beitrag der THI
Im Rahmen von iEXODDUS koordiniert die Forschungsgruppe Computer Vision for Intelligent Mobility Systems (CVIMS) an der THI das Arbeitspaket „Extended Perception & Decision Making“. Im Zentrum stehen fortschrittliche visuelle Erkennungsmethoden zur Verbesserung der Sicherheit und Effizienz in Baustellenbereichen, bei Zwischenfällen sowie in Tunneln. Darüber hinaus stellt CVIMS Datensätze für das von CARISSMA geleitete Arbeitspaket bereit, das ein Verhaltensmodell für Verkehrsteilnehmende entwickelt, um automatisiertes Fahren in komplexen Szenarien wie Baustellen oder Tunneln zu ermöglichen.
CVIMS bringt seine Kernkompetenzen im Bereich Computer Vision und Künstliche Intelligenz ein, insbesondere im Bereich menschenzentrierter Wahrnehmung, kontextueller Szeneninterpretation sowie der Entwicklung erklärbarer Modelle für das Verhalten von Insassen. Diese Arbeit legt die Grundlage für adaptive, sichere und nutzerorientierte Funktionen im automatisierten Fahren.
Projektteam
Die Forschungsgruppe CVIMS an der THI ist spezialisiert auf Computer Vision, multimodale generative Modelle sowie End-to-End-Fahrfunktionen für automatisiertes Fahren. Unsere Expertise umfasst multimodale Wahrnehmung sowie die Entwicklung gesamtheitlicher autonomer Fahrfunktionen.
Innerhalb von iEXODDUS bewertet CVIMS die Auswirkungen von Automatisierung auf die Sicherheit und den Verkehrsfluss in verschiedenen Operational Design Domains (ODDs). Wir liefern validierte Eingangsdaten für Verkehrssimulationen und unterstützen die Entwicklung von Deep-Learning-Modellen zur Umgebungswahrnehmung, die eine sichere Navigation innerhalb und außerhalb definierter ODDs ermöglichen.
Die Arbeiten werden von Prof. Dr. Torsten Schön, geleitet. Xujun Xie, Doktorand und wissenschaftlicher Mitarbeiter bei CVIMS, ist maßgeblich an der Umsetzung dieses Arbeitspakets beteiligt.
Zusätzlich beteiligt sich CVIMS an einem weiteren Arbeitspaket, das von Prof. Dr. Werner Huber vom THI-Institut CARISSMA geleitet wird. Dies befasst sich mit Verkehrssimulationen und der Modellierung des Verhaltens von Verkehrsteilnehmenden.
Mit diesen Aktivitäten knüpft CVIMS an seine langjährige Forschung in den Bereichen multimodale Wahrnehmung und End-to-End-Autonomes Fahren an und treibt menschenzentrierte Innovationen in der Mobilität weiter voran.
Aufgaben von CVIMS im Projekt iEXODDUS
- Robuste Erkennung, Klassifikation, Lokalisierung und Interpretation baustellenspezifischer Objekte und Gefahren
- Visuelle Erkennung und Kategorisierung von Baustellenbereichen
- Kontextbasierte In-Vehicle-Wahrnehmung in Baustellen
- Erkennung von ungeschützten Verkehrsteilnehmenden (VRUs) zur Erhöhung der Arbeitssicherheit
- Freiraumsegmentierung unter schwierigen Bedingungen in Baustellen- und Zwischenfallbereichen
- Erhebung, Annotation, Simulation und Veröffentlichung öffentlicher Datensätze als Open-Source-Ressourcen
- Zuverlässige Freiraumerkennung zur Trajektorien Planung bei Hindernissen auf der Fahrbahn
- Erweiterung des Open-Source-Simulators CARLA zur realistischen Simulation verschiedener Baustellenszenarien
Die erfassten Wahrnehmungsdaten fließen in Deep-Learning-Modelle ein, die auf einer Kombination aus realen Messdaten und simulierten Daten basieren. Ziel ist die präzise Erkennung und Interpretation relevanter Merkmale von Baustellen, wie Fahrbahnmarkierungen und Objekte, die die Fahrsicherheit beeinflussen.
Technologische Schwerpunkte
CVIMS entwickelt robuste Wahrnehmungsmethoden für dynamische, unstrukturierte Verkehrsumgebungen, die für die Erweiterung von ODDs essenziell sind – insbesondere in urbanen Canyons, Tunneln und temporären Baustellen.
Ein zentraler Fokus liegt auf kontextbewusster Szenenerkennung. Mithilfe von Keypoint-basierten visuellen Erkennungsmethoden identifiziert CVIMS kritische Interaktionszonen, wie Ein- und Ausfahrten in engen Fahrbereichen. Klassische Objekterkennungsverfahren reichen hier nicht aus, da Hindernisse und Markierungen oft undefiniert sind. Stattdessen antizipieren unsere Modelle dichte Bewegungsflüsse und Belegungsmuster im 3D-Raum.
Zur besseren Generalisierung setzt CVIMS auf open-vocabulary-Szenenverständnis, das eine flexible Adaption an neue Elemente bei der Inferenz ermöglicht – besonders relevant für stark variierende Baustellenlayouts.
Durch die Kombination von Wahrnehmungsdaten und Umweltkontexten leistet CVIMS einen zentralen Beitrag zur sicheren und skalierbaren Integration automatisierter Fahrzeuge in komplexe reale Verkehrsszenarien.
Wirkung
iEXODDUS schlägt eine Brücke zwischen Forschung und Praxis, indem es automatisierte Fahrfunktionen für reale Anwendungen weiterentwickelt. Die enge Zusammenarbeit mit Industriepartnern stellt sicher, dass die entwickelten Systeme den Anforderungen von Fahrzeugherstellern, Infrastrukturbetreibern und Regulierungsbehörden gerecht werden.
Ein zentrales Ergebnis ist ein einheitliches Framework für die zuverlässige Wahrnehmung und Interpretation komplexer Verkehrssituationen, insbesondere Baustellen, sowie die Kommunikation dieser Informationen in Echtzeit an Fahrzeug- und Infrastruktursysteme.
CVIMS trägt zu dieser Wirkung durch KI-basierte Wahrnehmungsmodule bei, die das Verständnis von Insassen und das kontextbezogene Fahrverhalten in anspruchsvollen Szenarien verbessern. Damit wird die Erweiterung von ODDs unter Berücksichtigung von Sicherheit und Erklärbarkeit möglich. Über die Beiträge zu WP3 und WP5 hinweg stellt CVIMS sicher, dass die Wahrnehmungssysteme technisch robust und praxisnah validiert sind.
Partner
iEXODDUS ist ein gemeinschaftliches Projekt mit 15 Partnern aus ganz Europa.
CVIMS arbeitet im Rahmen dieses Konsortiums eng mit Partnern wie Ford Otosan (Türkei), CEIT (Spanien), CEA (Frankreich) und AVL (Österreich) zusammen. Gemeinsam entwickeln wir Datensätze, Wahrnehmungspipelines und Evaluierungsstrategien, die in die Systemintegration des Projekts einfließen.
