NIRA Dynamics und Audi gehen einen weiteren Schritt hin zu sicherer und intelligenter Mobilität. Der Premium-Automobilhersteller nutzt hochpräzise Schwarmdaten, um seinen Car-to-X-Dienst Local Hazard Information weiter zu verbessern.
Die aktualisierte Version verwendet eine Car-to-Cloud-Anwendung auf Basis einer innovativen Technologie, die kleinste Veränderungen der Fahrbahnhaftung erkennt, die Daten zur Verarbeitung in die Cloud überträgt und nachfolgende Fahrer nahezu in Echtzeit vor Straßenglätte oder anderen rutschigen Bedingungen warnt. Die Daten stammen aus dem kürzlich eingeführten Produkt Road Surface Alerts von NIRA.
Seit 2017 können Audi-Fahrzeuge einander vor Unfällen, liegen gebliebenen Fahrzeugen, Staus, Straßenglätte oder eingeschränkter Sicht warnen. NIRA und Audi gehen nun den nächsten Schritt in der Fahrzeugsicherheit, indem sie den Dienst mit hochpräzisen Cloud-Daten erweitern, um Warnungen noch schneller und genauer zu machen. Audi ist der erste Automobilhersteller, der die Road-Surface-Alerts-Technologie von NIRA Dynamics AB zu diesem Zweck einsetzt. Gemeinsam mit der Car.Software-Organisation und HERE Technologies haben die beiden Unternehmen diese Lösung als Grundlage für die Entwicklung erweiterter Gefahrenwarnungen adaptiert.
„Dies ist ein enormer Meilenstein für NIRA als Unternehmen. Viele Jahre harter Arbeit haben schließlich zu einem Service geführt, von dem wir glauben, dass er der gesamten Automobilindustrie und der Gesellschaft insgesamt zugutekommen kann. Die Zusammenarbeit mit Audi ist von außerordentlicher Bedeutung, da wir wertvolle Einblicke in die Anforderungen an Abdeckung und Datenqualität gewonnen haben. Die Reduzierung der Unfallzahlen ist das Fundament dessen, was wir erreichen wollen – und dieser Service hilft uns dabei“, sagt Johan Hägg, Head of Marketing & Communication.
Im Fahrzeug selbst kann das System den Reibungskoeffizienten zwischen Reifen und Fahrbahnoberfläche auf Basis von Radschlupf schätzen. Zur Berechnung werden Fahrwerksignale wie Raddrehzahlen und Beschleunigungswerte genutzt. Das System ist in normalen Fahrsituationen aktiv und nicht nur in Extremsituationen, in denen Fahrdynamikregelsysteme eingreifen. Die Sensordaten werden sowohl im Fahrzeug als auch bei der Übertragung in die Cloud anonymisiert. Aggregierte Daten aus vielen Fahrzeugen werden anschließend mit Metadaten wie aktuellen und historischen Wetterinformationen kombiniert und von der NIRA Cloud an den Serviceanbieter HERE Technologies übermittelt. In die HERE Location Platform integriert, bildet die kombinierte Datenintelligenz das Straßennetz als präzises dreidimensionales Modell ab.
Zurück im Fahrzeug senden die HERE-Server die Warninformationen an jene Fahrzeuge, die sich in Gebieten mit schlechten Fahrbahnverhältnissen befinden oder sich auf diese zubewegen. Der Fahrer sieht eine Warnung im Audi Virtual Cockpit oder im optionalen Head-up-Display und kann entsprechend reagieren.
Die Anzahl der beteiligten Fahrzeuge ist ein entscheidender Erfolgsfaktor
Je größer die Anzahl der Fahrzeuge ist, die Daten liefern, desto besser kann das System lernen, analysieren und Karten erstellen und damit Fahrer situationsabhängig informieren oder warnen. Dies ist das Grundprinzip von Schwarmdaten und Schwarmintelligenz. Im Jahr 2021 werden mehr als 1,7 Millionen Fahrzeuge des Volkswagen Konzerns in Europa Daten zu diesem verbesserten Gefahreninformationsdienst beitragen. Im Jahr 2022 steigt diese Zahl auf über 3 Millionen Fahrzeuge, was einen erheblichen Wettbewerbsvorteil schafft. Der Service ist in neuen Modellen von Audi, Volkswagen, SEAT, Škoda, Porsche, Bentley und Lamborghini verfügbar.
Dies ist die erste Kundenanwendung, bei der Fahrzeugdaten für diese Art hochmoderner Datenanalyse genutzt werden. „Dieses Projekt zur Verbesserung der Gefahreninformationen ist ein gutes Beispiel für das hohe Potenzial markenübergreifender Softwareentwicklung. Gemeinsam mit anderen Konzernmarken und unseren strategischen Partnern konnten wir innerhalb weniger Monate einen digitalen Service entwickeln und dabei unsere eigenen Softwarekompetenzen sowie Skaleneffekte nutzen“, sagt Thomas Müller, Head of Advanced Driving Assistance Systems ADAS & Automated Driving AD bei der Car. Software-Organisation. Der neue und verbesserte Local-Hazard-Information-Service ist erst der Anfang – wir sehen ein großes Zukunftspotenzial. Mithilfe aktueller Reibwertkarten, die auf diesem Datenpool basieren, können Kommunen den Winterdienst in Echtzeit optimieren und zugleich die Umweltbelastung durch einen geringeren Einsatz von Streusalz reduzieren. Fahrerassistenzsysteme können „vorauslernen“ und sich noch präziser an die Fahrbahnbedingungen anpassen, und die Routenführung im Navigationssystem kann Straßenverhältnisse berücksichtigen, um die voraussichtliche Ankunftszeit genauer zu berechnen. Im Fahrzeug selbst kann die Kontrolle des Radschlupfs die Entwicklung neuer Reifenwartungsdienste ermöglichen, etwa zur Erkennung des Verschleißgrades und der Leistungsfähigkeit der Reifen.
