Coast Autonomous stattet sein fahrerloses Shuttle mit Ellipse-D

Die Autonomiestufen von autonomen Fahrzeugen werden von der Society of Automotive Engineers (SAE) in sechs Stufen (Stufe 0 bis Stufe 5) eingeteilt, die den Grad der Automatisierung des Fahrzeugbetriebs definieren. Hier ist eine Aufschlüsselung:

• Stufe 0: Keine Automatisierung - Der menschliche Fahrer hat jederzeit die volle Kontrolle über das Fahrzeug und verfügt nur über passive Systeme wie Warnungen und Hinweise.
• Stufe 1: Fahrerassistenz - Das Fahrzeug kann die Lenkung oder die Beschleunigung/Verzögerung unterstützen, aber der menschliche Fahrer muss die Kontrolle behalten und die Umgebung überwachen (z. B. adaptiver Tempomat).
• Stufe 2: Teilautomatisierung - Das Fahrzeug kann sowohl die Lenkung als auch die Beschleunigung/Verzögerung gleichzeitig steuern, aber der Fahrer muss weiterhin eingreifen und jederzeit bereit sein, die Kontrolle zu übernehmen (z. B. Autopilot von Tesla, Super Cruise von GM).
• Stufe 3: Bedingte Automatisierung - Das Fahrzeug kann unter bestimmten Bedingungen alle Aspekte des Fahrens übernehmen, aber der menschliche Fahrer muss bereit sein, auf Anforderung des Systems einzugreifen (z. B. bei Autobahnfahrten). Der Fahrer braucht nicht aktiv zu überwachen, muss aber wachsam bleiben.
• Stufe 4: Hochautomatisierung - Das Fahrzeug kann alle Fahraufgaben unter bestimmten Bedingungen oder in bestimmten Umgebungen (z. B. in städtischen Gebieten oder auf Autobahnen) ohne menschliches Eingreifen selbstständig ausführen. In anderen Umgebungen oder unter besonderen Umständen kann es jedoch erforderlich sein, dass ein Mensch fährt.
• Stufe 5: Vollautomatisierung - Das Fahrzeug ist vollständig autonom und kann alle Fahraufgaben unter allen Bedingungen ohne menschliches Eingreifen erledigen. Ein Fahrer ist nicht erforderlich, und das Fahrzeug kann überall und unter allen Bedingungen eingesetzt werden.

Diese Stufen tragen dazu bei, die Entwicklung der autonomen Fahrzeugtechnologie zu definieren, von der einfachen Fahrerunterstützung bis zur vollständigen Autonomie.

Georeferenzierung in autonomen Bausystemen bezieht sich auf den Prozess des Abgleichs von Baudaten wie Karten, Modellen oder Sensormessungen mit realen geografischen Koordinaten. Dadurch wird sichergestellt, dass alle Daten, die von autonomen Maschinen wie Drohnen, Robotern oder schwerem Gerät erfasst oder erzeugt werden, in einem globalen Koordinatensystem wie Breitengrad, Längengrad und Höhe genau positioniert sind.

Im Zusammenhang mit dem autonomen Bauen ist die Georeferenzierung von entscheidender Bedeutung, um sicherzustellen, dass die Maschinen auf großen Baustellen präzise arbeiten. Sie ermöglicht die genaue Platzierung von Strukturen, Materialien und Geräten durch den Einsatz satellitengestützter Positionierungstechnologien wie GNSS (Global Navigation Satellite Systems), um das Projekt mit einem realen Standort zu verbinden.

Mit Hilfe der Georeferenzierung können Aufgaben wie Aushub, Planierung oder Materialablagerung automatisiert und präzise gesteuert werden, wodurch die Effizienz gesteigert, Fehler reduziert und sichergestellt wird, dass die Bauarbeiten den Planungsvorgaben entsprechen. Sie erleichtert auch die Fortschrittsverfolgung, die Qualitätskontrolle und die Integration mit geografischen Informationssystemen (GIS) und Building Information Modeling (BIM) zur Verbesserung des Projektmanagements.

Der Unterschied zwischen einer Trägheitsmesseinheit (IMU) und einem Trägheitsnavigationssystem (INS) liegt in ihrer Funktionalität und Komplexität.

Eine IMU (Inertialmesseinheit) liefert Rohdaten über die lineare Beschleunigung und Winkelgeschwindigkeit des Fahrzeugs, die von Beschleunigungsmessern und Gyroskopen gemessen werden. Sie liefert Informationen über rollen, nicken, Gieren und Bewegung, berechnet aber keine Positions- oder Navigationsdaten. Die IMU ist speziell dafür ausgelegt, wichtige Daten über Bewegung und Orientierung für die externe Verarbeitung zur Bestimmung von Position oder Geschwindigkeit zu übermitteln.

Ein INS (Trägheitsnavigationssystem) hingegen kombiniert IMU Daten mit fortschrittlichen Algorithmen, um die Position, Geschwindigkeit und Ausrichtung eines Fahrzeugs über die Zeit zu berechnen. Es beinhaltet Navigationsalgorithmen wie die Kalman-Filterung zur Sensorfusion und -integration. Ein INS liefert Echtzeit-Navigationsdaten, einschließlich Position, Geschwindigkeit und Orientierung, ohne auf externe Positionierungssysteme wie GNSS angewiesen zu sein.

Dieses Navigationssystem wird typischerweise in Anwendungen eingesetzt, die umfassende Navigationslösungen erfordern, insbesondere in Umgebungen, in denen GNSS nicht verfügbar ist, wie z. B. bei militärischen UAVs, Schiffen und U-Booten.

GNSS steht für Global Navigation Satellite System und GPS für Global Positioning System. Diese Begriffe werden oft synonym verwendet, beziehen sich aber auf unterschiedliche Konzepte innerhalb satellitengestützter Navigationssysteme.

GNSS ist ein Sammelbegriff für alle Satellitennavigationssysteme, während GPS sich speziell auf das US-amerikanische System bezieht. Es umfasst mehrere Systeme, die eine umfassendere globale Abdeckung bieten, während GPS nur eines dieser Systeme ist.

Durch die Integration von Daten aus mehreren Systemen erhalten Sie mit GNSS eine höhere Genauigkeit und Zuverlässigkeit, während GPS allein je nach Satellitenverfügbarkeit und Umgebungsbedingungen seine Grenzen haben kann.

GNSS steht für die umfassendere Kategorie der Satellitennavigationssysteme, einschließlich GPS und anderer Systeme, während GPS ein spezielles, von den Vereinigten Staaten entwickeltes GNSS ist.