Das Potenzial von Automobilsensoren für die lokale Detektion von Lawinen im Rahmen des FFG Projects RSnowAUT

Abstract

Die Überwachung lokaler Lawinen ist für viele Anwendungsfälle unerlässlich. Bestehende Lidar- und Radartechnologien zur Überwachung lokaler Lawinenaktivität sind kostspielig und erfordern kommerzielle Closed-Source-Software. Diese Systeme sind oft zu unflexibel für die Erforschung neuer Anwendungsfälle und zu teuer für groß angelegte Anwendungen, z.B. wenn 100-1000 Hänge gleichzeitig analysiert werden sollen. Daher ist die Entwicklung neuer, zuverlässiger und kostengünstiger Mess- und Überwachungstechniken mit moderner Lidar- und Radartechnologie dringend erforderlich. Die Automobilindustrie ist ein führender Technologietreiber für Lidar- und Radarsensoren, da die größte Herausforderung für die nächste Generation automatisierter Fahrzeuge darin besteht, die Zuverlässigkeit des Wahrnehmungssystems zu verbessern. Automobil-Lidarsensoren erfassen hochauflösende Punktwolken mit Frequenzen von 10 bis 20 Hz und einer Reichweite von bis zu 400 m. Die hohen Kosten für mechanisch rotierende Lidar-Geräte (5-20 kEUR) sind immer noch ein limitierender Faktor, aber die Preise sind in den letzten zehn Jahren bereits erheblich gesunken, und werden in den kommenden Jahren voraussichtlich um eine weitere Größenordnung fallen. Moderne Automobil-Radarsensoren verwenden 24 und 77 GHz, haben eine Reichweite von bis zu 300 m und liefern Rohdatenformate, die die Entwicklung von Algorithmen für die Erkennung von Veränderungen in der Rückstreuung aufgrund von Lawinen ermöglichen. Um das Potential dieser neu entstehenden, kostengünstigen Technologien für geowissenschaftliche Anwendungen zu nutzen, wurde in einer Kooperation zwischen der Virtual Vehicle Research GmbH und der Universität Graz ein eigenständiges, modulares Sensorsystem namens MOLISENS (MObile LIdar SENsor System) entwickelt. MOLISENS ermöglicht die modulare Einbindung modernster Radar- und Lidar-Sensoren. Das Open-Source-Python-Paket ‘pointcloudset’ wurde für die Verarbeitung, Analyse und Visualisierung großer Datensätze entwickelt, die aus mehreren über die Zeit aufgezeichneten Punktwolken bestehen. Diese Software ermöglicht die Entwicklung neuer Punktwolken-Algorithmen, und es ist geplant, die Funktionalität auf Radar-Cluster-Daten zu erweitern. Auf der Grundlage von MOLISENS und pointcloudset wird derzeit an einer Strategie für den operativen Einsatz in der lokalen Lawinenüberwachung gearbeitet. Ein weiteres Ziel ist, die Technologie marktreif zu entwickeln und über ein Spin-Off zu vertreiben.