Kernthemen


Automatisiertes und vernetztes Fahren –
die DIGINET-PS Perspektive

 

DigiNet-PS geht weit über die traditionelle Ansicht hinaus, Intelligenz nur in Fahrzeuge einzubauen. Es nimmt die Entwicklung der Dezentralisierung auf und verteilt die Rechenleistung auf Fahrzeuge, Verkehrsinfrastruktur (Roadside Units, RSU) und digitalisierte Straßenobjekte sowie die Cloud. Das Ziel ist somit, drei voneinander unabhängige Einheiten (Fahrzeug, Straßeninfrastruktur und Cloud), die autonom in ihrer Entscheidungsfindung sind, zu vernetzten und notwendige Informationen untereinander austauschen.


Intelligente Fahrzeuge

Intelligente Fahrzeuge

Automatisierte Fahrzeuge erfassen permanent ihre gesamte Umgebung…

Intelligente Infrastruktur

Eine intelligente Infrastruktur ist die Voraussetzung für die Umsetzung der dezentralen Entscheidungsfindung (Distributed Decision Making, DDM). Verschiedene Ebenen der Kommunikation spiegeln dabei unterschiedliche Anforderungen an Zeit und Ort wider. Zeitkritische bzw. lokationsbasierte Daten werden mithilfe von Edge-Computing in der vehicle to everything (V2X) Infrastruktur verarbeitet, Metadaten und Big-Data Analysen ins Rechenzentrum und die Cloud geschickt. So bleibt jederzeit die schnelle und sichere Entscheidungsfähigkeit gewährleistet.

Cloud

Die Grundlagen für die Erprobung automatisierter und vernetzter Fahrfunktionen…

Maschinelles Lernen

 

Der Einsatz dieser Technologie erfolgt, um die dezentrale Entscheidungsfindung, die Grundlage der Plattformarchitektur ist, mit den notwendigen Grundlagendaten zu versorgen und mithilfe evolutionärer Algorithmen beim Lösen miteinander verbundener Probleme zu unterstützen.


Intelligente Fahrzeuge

Maschinelles Lernen

Der Einsatz dieser Technologie erfolgt, um die dezentrale Entscheidungsfindung, die Grundlage der Plattformarchitektur ist, mit den notwendigen Grundlagendaten zu versorgen und mithilfe evolutionärer Algorithmen beim Lösen miteinander verbundener Probleme zu unterstützen.

Advanced Data Analytics

Vor wenigen Jahren noch als „Big Data“ vereinfacht dargestellt, wird nun der Fokus korrekterweise auf den Prozess hinter den großen Datenmengen gelegt. Die fortgeschrittene Datenanalyse (Advanced Data Analytics, ADA) ermöglicht durch den Einsatz der evolutionären Algorithmen des Maschinellen Lernens die effiziente Auswertung großer Datenmengen und damit die Optimierung komplexer Prozesse innerhalb von Multi-Agenten-Systemen.

Edge Computing

In diesem Kontext wird Edge-Computing nicht als Ersatz, sondern als Ergänzung des Cloud-Computing gesehen. Durch den kombinierten Einsatz beider Technologien werden Datentransport und Rechenprozesse effizienter gestaltet. Aufgrund festgelegter Kriterien werden Berechnungen somit nicht mehr ausschließlich in die Cloud ausgelagert, sondern auch lokal oder gemischt ausgeführt.

Software-Defined Networking (SDN)

Durch die Trennung der Kontroll- und Datenebenen stellt SDN eine Weiterentwicklung der klassischen Konstruktion von Netzwerkgeräten dar. Durch die Abbildung von Kontrollfunktionen in Software lassen sich z.B. Fehlertoleranzen erhöhen (SPOF) oder auch Konfigurationen bei gleichzeitiger Dezentralisierung der Netzwerkstrukturen zentralisieren und vereinfachen.

V2X-Kommunikation

V2X-Kommunikation

Entstanden aus den „Vehicle to Vehicle (V2V)“ und „Vehicle to Infrastructure (V2I)“ Begriffen, stellt V2X nach dem Credo des „Internet of Things (IoT)“ bzw. „Internet of anything“ die logische Fortsetzung dar, indem zukünftig alles mit jedem kommuniziert, also Fahrzeuge, Sensorik, Infrastruktur und Cloud miteinander vernetzt sind.

Flexible Transport- und Rücktransport Netzwerke

Flexible Transport- und Rücktransport Netzwerke

Durch eine so weit als möglich in Software ausgeführte logische Netzwerkarchitektur (s. SDN) bieten sich durch die flexible Nutzbarkeit der Infrastruktur neue Möglichkeiten in der effizienten Nutzung von Transportnetzen und der situationsbedingten Zuschaltung zusätzlicher Backhaul Kapazitäten, um Latenzanforderungen zu bedienen.


Umfeld


Straßendigitalisierung

Straßendigitalisierung

Das ganzheitlich gedachte System inkludiert eine effiziente Verteilung von Sensorik auf unterschiedlichen Ebenen und Arealen. So sind z.B. Parkraum-, Verkehrsdichte-, Licht-, Wetter- und Straßenzustandssensorik, um nur einige Beispiele zu nennen, für viele Anwendungsfälle besser stationär angeordnet entlang der Strecke nutzbar. Dies schließt eine Vernetzung mit zusätzlichen mobilen Sensoren nicht aus, sondern ergänzt diese.

Anwendungsentwicklung

Anwendungsentwicklung

Die Entwicklung von Anwendungen und Diensten im Umfeld kann nicht nur alle aktiven sondern vor allem auch passiven Stakeholder adressieren. Eine Anwendungsentwicklung ist hier explizit auch ebenen- und berecihsübergreifend vorgedacht und erwünscht.

Evolution eines Ökosystems

Evolution eines Ökosystems

In der flexibel aufgesetzten und vernetzten Infrastruktur sind durch den offenen Ansatz Angebote denkbar, die durch die Einbindung neuer, bisher noch nicht aktiver Partner auch komplett neuartige Geschäftsmodelle zulassen.