Land Rover arbeitet am selbst fahrenden Geländewagen

Jaguar Land Rover zeigt neue Forschungstechnologien, die es autonom fahrenden Fahrzeugen der Zukunft erlauben, in jedem Terrain unterwegs zu sein.

Jaguar Land Rovers Multi-Millionen-Pfund-Forschungsprojekt "Autonomous all-terrain driving" (Autonomes Fahren im Gelände) zielt darauf ab, das selbstfahrende Fahrzeug für alle möglichen Fahr- und Wetterbedingungen auf und abseits der Straße vorzubereiten. "Bei unserer Forschung zu selbstfahrenden Fahrzeugen geht es um mehr als autonomes Fahren auf der Autobahn oder unter extremen Off-Road-Bedingungen. Es geht darum, sowohl manuell als auch automatisch gesteuerte Fahrzeuge dabei zu unterstützen, jede Gelände- und Fahrsituation zu meistern", sagt Tony Harper, Head of Research bei Jaguar Land Rover. "Wir wollen zukünftige, hochautomatisierte und vollautonome Technologien nicht nur auf den Asphalt begrenzen. Unser Ziel ist es, den Fahrer auch abseits der Straße zu unterstützen. Zukünftig wollen wir dafür sorgen, dass der Fahrer die Vorteile automatischer Spurkontrolle vom Anfang bis zum Ziel seiner Reise genießen kann, selbst wenn diese auf einer Straße beginnt und anschließend über Feldwege oder Schotterstraßen führt." Und Harper weiter: "Egal, ob es sich nun um eine Baustelle mit Verkehrspylonen und Gegenverkehr, eine schneebedeckte Straße in den Bergen oder einen schlammigen Waldweg handelt: Fahrer und autonomes Fahrzeug können mehr leisten. Auf diese Weise kann der Fahrer die Kontrolle an das Fahrzeug übergeben, wenn er sich nicht sicher ist, wie er ein vor ihm liegendes Hindernis oder eine gefährliche Situation am besten angehen soll."

Um ein so hohes Level autonomer Geländegängigkeit zu ermöglichen, entwickeln die Forscher von Jaguar Land Rover heute die Sensortechnologien der nächsten Generation. Sie werden die Augen des autonomen Fahrzeugs der Zukunft sein. Da die Sensoren durchgängig aktiv sind und mehr wahrnehmen als der Fahrer, wird diese fortschrittliche Technologie dem Fahrzeug letztlich das benötigte Maß an künstlicher Intelligenz bieten, die es braucht, um eigenständig zu denken und die optimale Route über jeden Untergrund zu planen.

Das Forschungsprojekt "Surface Identification and 3D Path Sensing" (Oberflächenidentifizierung und 3D-Streckensensorik) kombiniert Ultraschall-, Radar- und LIDAR-Sensoren mit hochmodernen Kameras, um dem Fahrzeug einen 360 Grad-Rundumblick über seine Umgebung zu ermöglichen. Durch die fortschrittlichen Sensoren ist das Fahrzeug in der Lage, die zur Routenplanung notwendigen Oberflächencharakteristiken selbst bei Regen und Schnee auf die Reifenbreite genau zu bestimmen. Mit einer Reichweite von bis zu fünf Metern vor dem Fahrzeug können die Ultraschallsensoren Oberflächenbedingungen detailliert abtasten. Auf diese Weise passen sich die Einstellungen des Terrain Response-Systems automatisch an, bevor der Fahrer von Asphalt auf Schnee oder von Gras auf Sand wechselt. Damit steht jederzeit die optimale Geländegängigkeit ohne Kontroll- oder Dynamikverlust zur Verfügung.

Abgerundet wird die 3D-Erkennung durch die Identifizierung von Überkopf-Hindernissen wie überhängenden Ästen oder Parkschranken. Der "Overhead Clearance Assist" (Kopffreiheit-Assistent) nutzt Stereo-Kameratechnologie, um die Route nach überhängenden Hindernissen abzusuchen und zu prüfen, ob die vorgesehene Strecke frei passierbar ist. Vorab gibt der Fahrer lediglich die Fahrzeughöhe, die auch Dachboxen oder am Dach befestigte Fahrräder beinhalten kann, in das System ein und dieses warnt den Fahrer danach mit einer leicht verständlichen Botschaft im Infotainment-Touchscreen vor zu niedrigen Passagen. Darüber hinaus sind die Sensoren in der Lage, Unebenheiten des vor dem Fahrzeug liegenden Weges oder der Straße zu scannen und die Fahrzeuggeschwindigkeit automatisch anzupassen. Mit Hilfe von Kameras erkennt die "Terrain-Based Speed Adaption (TBSA)" (Geländespezifische Geschwindigkeitsanpassung) schwieriges Terrain wie unebene Oberflächen sowie Waschbrettpisten, Schlaglöcher und sogar stehendes Wasser. Das System ist auch so intelligent, die potenziellen Auswirkungen der verschiedenen Oberflächen auf das Fahrverhalten des Autos vorherzusagen und die Geschwindigkeit automatisch anzupassen.

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