MAN TruckScenes : MAN veröffentlicht Sensor- und Fahrdaten für autonomes Fahren

MAN Truck & Bus hat einen 747 Szenen umfassenden Satz von Sensor- und Fahrzeugdaten aus Entwicklungsfahrten zum autonomen Fahren veröffentlicht –  als erster LKW-Hersteller, wie es in einer Aussendung heißt. Durch die freie Bereitstellung der kostenlosen Datensätze, soll die Entwicklung beschleunigen und die Vereinheitlichung von Datenformaten fördern. Zur Verfügung stehen die Daten unter anderem Herstellern, Universitäten und Softwareentwicklern, die unabhängig voneinander am automatisierten Fahren arbeiten.

Zudem soll es die Zusammenarbeit mit externen Entwicklungspartnern vereinfachen und dazu beitragen, Ergebnisse und Methoden als Referenz für wissenschaftliche Untersuchungen einheitlich zu vergleichen. „Datensätze wie MAN TruckScenes stellen eine wichtige Ressource für die datengetriebene Entwicklung dar. Für den PKW-Bereich gibt es hierfür bereits zahlreiche öffentlich verfügbare Datensätze. Für den Truck Bereich jedoch nicht. Mit MAN TruckScenes gehen wir voran, um diese Lücke zu füllen“, so Dr. Frederik Zohm, Vorstand für Forschung und Entwicklung bei MAN Truck & Bus. 

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Der von MAN veröffentlichte Datensatz bildet vorrangig den Fahrbetrieb auf deutschen Autobahnen und zugehörigen Zubringerstrecken sowie den Fahrbetrieb in Terminal-Umgebungen ab. Dies deckt den Bedarf für sogenannte Hub-to-hub-Verkehre zwischen Logistikknotenpunkten, auf die sich MAN als Einsatzszenario für das fahrerlose Fahren fokussiert. 

Das Sensorset besteht aus den Daten von vier Kameras, sechs Lidaren, sechs Radaren, zwei inertialen Messeinheiten zur Bestimmung der Lage im Raum (IMS) und hochpräzise globale Navigations-Satelliten-System-Daten (GNSS). Wie es heißt, gilt MAN TruckScenes als der erste Datensatz, der 4D-Radardaten mit 360°-Abdeckung umfasst. Damit soll es sich um den größten Radardatensatz mit kommentiertem 3D-Begrenzungsrahmen handeln.

Maschinelles Lernen und neuronale Netze

Bei der Erstellung der 747 enthaltenen Szenen wurde laut MAN zudem auf die Erfassung unterschiedlicher Wetterbedingungen geachtet. Im Umfang des Datensatzes enthaltene Szenen werden aufgeteilt in einen Trainings-, Test- und Validierungs-Datensatz. Die Szenen beinhalten dabei die Sensor- und Fahrzeugdaten jeweils einer einzelnen Fahrsequenz sowie dazugehörige sogenannte Annotationen. Die Annotationen dienen als Beschreibung der Fahrsituation und erfassen die Umweltbedingungen, sowie Markierungen für die Objekte um das eigene Fahrzeug. Dies bildet wiederum die Grundlage für maschinelles Lernen in der Entwicklung von neuronalen Netzen für das autonome Fahren. 

Die Nutzung öffentlicher Datensätze erlaubt zudem eine standardisierte Bewertung der Leistungsfähigkeit und Qualität der Umfelderkennung zur Erfüllung der Fahraufgabe. Auch die Nachverfolgung kontinuierlicher Verbesserungen der Leistungsfähigkeit der Umfelderkennung soll so leichter möglich sein.

Seit 2022 arbeitet MAN mit elf Partnern im Förder-Projekt ATLAS-L4 an der Entwicklung eines autonomen LKW für den Einsatz in Autobahnverkehren zwischen Logistikhubs. 

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Damit adressiert das Projekt gezielt das 2021 in Deutschland verabschiedete Gesetz zum autonomen Fahren, das auf fest definierten Strecken und mit einer technischen Aufsicht fahrerloses Fahren bereits grundsätzlich erlaubt. Zum Projektabschluss 2025 sind Praxistestfahrten des Prototyps mit Sicherheitsfahrer auf der Autobahn vorgesehen. In die Serientechnologie soll das autonome Fahren für LKW ab Ende der Dekade Einzug halten.