MAN Truck & Bus: MAN TruckScenes veröffentlicht
MAN Truck & Bus hat einen 747 Szenen umfassenden Satz von Sensor- und Fahrzeugdaten aus Entwicklungsfahrten zum autonomen Fahren veröffentlicht. Dr. Frederik Zohm, Vorstand für Forschung und Entwicklung bei MAN Truck & Bus:
„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.“
Der offene Austausch der frei zugänglichen und kostenlosen Datensätze zwischen verschiedenen Akteuren, wie Herstellern, Universitäten und Softwareentwicklern, die unabhängig voneinander am automatisierten Fahren arbeiteten, beschleunige die Entwicklung und fördere die Vereinheitlichung von Datenformaten, hieß es vom Lkw-Hersteller.
Zudem ermögliche es einen einheitlichen Vergleich von Ergebnissen und Methoden als Referenz für wissenschaftliche Untersuchungen und vereinfache die Zusammenarbeit mit externen Entwicklungspartnern.
Für autonome Hub-to-Hub Verkehre
Der Datensatz bildet nach Angaben von MAN Truck & Bus vorranging den Fahrbetrieb auf deutschen Autobahnen und zugehörigen Zubringerstrecken sowie den Fahrbetrieb in Terminalumgebungen ab. Dies decke somit den Bedarf für sogenannte Hub-to-hub-Verkehre zwischen Logistikknotenpunkten, auf die man sich als Einsatzszenario für das fahrerlose Fahren fokussiere.
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). MAN TruckScenes ist laut dem Lkw-Hersteller der erste Datensatz, der 4D-Radardaten mit 360°-Abdeckung umfasst und sei damit der größte Radardatensatz mit kommentiertem 3D-Begrenzungsrahmen.
Bei der Erstellung der 747 enthaltenen Szenen sei zudem auf die Erfassung unterschiedlicher Wetterbedingungen geachtet worden, hieß es. Im Umfang des Datensatzes enthaltene Szenen werden aufgeteilt in einen Trainings-, Test- und Validierungsdatensatz. Die Szenen beinhalten dabei die Sensor- und Fahrzeugdaten jeweils einer einzelnen Fahrsequenz sowie dazugehörige sogenannte Annotationen.
Die Annotationen sollen als Beschreibung der Fahrsituation dienen und die Umweltbedingungen, sowie Markierungen für die Objekte um das eigene Fahrzeug erfassen. Das bilde wiederum die Grundlage für maschinelles Lernen in der Entwicklung von neuronalen Netzen für das autonome Fahren.
Die Nutzung öffentlicher Datensätze erlaube zudem eine standardisierte Bewertung der Leistungsfähigkeit und Qualität der Umfelderkennung zur Erfüllung der Fahraufgabe. Auch die Nachverfolgung kontinuierlicher Verbesserungen der Leistungsfähigkeit der Umfelderkennung werde so leichter möglich, hieß es.
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