Vermessung aus der Ferne
Das DLR arbeitet seit 2015 an dem Innovationsprojekt DriveMark. Dabei entwickeln Forscher hochgenaue geodätische Passpunkte auf Basis von Radarsatelliten, die unter anderem auch beim Autonomen Fahren Anwendung finden könnten.
Satellitendaten aus dem All haben sich im letzten Jahrzehnt qualitativ deutlich verbessert und finden immer häufiger auch in alltäglichen Bereichen Verwendung. Bisher fehlte es allerding an der Detailgenauigkeit. Entgegen verschiedener Science Fiction Szenarien ist es nämlich bisher nicht möglich gewesen, anhand von Satelliten Objekte zentimetergenau zu verorten. Einem Forscherteam des DriveMark-Projekts ist es nun gelungen, die Position einzelner Punkte mittels Radar-Satelliten bis zu zwei Zentimeter genau zu bestimmen. Das Innovationsprojekt wird von der Helmholtz-Gemeinschaft Deutscher Forschungszentren kofinanziert und läuft seit 2015 am Earth Observation Center des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt (DLR). Davor hatte sich der Vorschlag als Hauptgewinner des Copernicus Masters des Anwendungszentrums AZO im Jahr 2013 durchsetzten können. Ziel des Projekts: Mittels Radardaten hochgenaue Punkte, sogenannte DriveMarks, flächendeckend im Straßennetz einzumessen. Am Ende sollte dann ein hochpräzises Netz aus Passpunkten (Ground Control Points) entstehen, das vor allem beim Autonomen Fahren Anwendung finden könnte.
Passpunkte als Grundlage
Das Grundprinzip dieser Orientierungspunkte bzw. DriveMarks erinnert an ein uraltes Verfahren aus der klassischen Vermessung: Man nehme einen stabilen geodätischen Passpunkt, dessen genaue Koordinaten bekannt sind, als dauerhafte Markierung. Dieser dient als Referenzpunkt für alles, was sich in dessen Umgebung befindet. Mittels Triangulation lassen damit die Abstände zu und die genauen Koordinaten von Bauwerken in der Umgebung berechnen. Um solche Punkte zu bestimmen, musste bisher allerdings stets ein Vermessungsteam vor Ort sein. Die Koordinaten mittels Radarsatelliten zu bestimmen, war bislang nicht Usus. „Die eigentliche Innovation bei unserem Projekt ist, dass wir diese Punkte eben nicht mehr per Hand einmessen müssen, sondern anhand von Radarsatellitendaten zentimetergenau bestimmen können. Das war so bisher nicht möglich“, erklärt Robert Klarner vom DLR-Technologie-Marketing, welches das Innovationsprojekt mitträgt. „Unser Verfahren sorgt dafür, dass hochgenaue Navigationsdaten auch flächendeckend wirtschaftlich erzeugt werden können.“
Referenzpunkte aus Radardaten
Der Forschungsansatz nennt sich Radargeodäsie, also Vermessung mittels Radardaten. Um die DriveMarks zu bestimmen, griff das DLR-Team auf die Daten der beiden deutschen Satelliten TerraSAR-X und TanDEM-X zurück, die seit 2007 bzw. 2010 in rund 500 Kilometern Höhe die Erde umkreisen. Mit ihren sensiblen Radargeräten tasten die Satelliten die Erdoberfläche kontinuierlich ab und können so in wenigen Sekunden eine Fläche von 30 x 50 Kilometern aufnehmen. Dabei entstehen stets mehrere überlappende Radarbilder einer bestimmten Fläche aus verschiedenen Einfallswinkeln. Sogenannte Landmarks, also markante Objekte der Verkehrsinfrastruktur mit einer gut erkennbaren Radarsignatur, wie beispielsweise Verkehrsschilder und Straßenlaternen, stechen aus diesen Bilddaten als besonders helle Punkte hervor. „Diese Datenmenge zu analysieren ist erstmal natürlich ein sehr aufwendiger weil sehr datenintensiver Prozess. Für unsere SAR-Messungen werden je Landmark drei Aufnahmen mit verschiedenen Einfallswinkeln verwendet“, erklärt Klarner.
Ist ein markantes Objekt als sogenanntes Landmark identifiziert, werden im ersten Schritt die genauen Koordinaten bestimmt, damit es später als Referenzpunkt dienen kann. Dazu rechnen die Wissenschaftler alle Faktoren aus den Daten heraus, die die genaue Position des Objekts verfälschen. Dazu gehören die Ionosphärische Laufzeitverzögerung, beeinflusst von der Elektronendichte, und die Troposphärische Laufzeitverzögerung, verursacht durch trockene Luft und Wasserdampf. Zudem werden geodynamische Effekte, wie die Kontinentalverschiebung und die Erdgezeiten, die durch die Gezeitenkräfte der Gravitation des Erdmondes und der Sonne auf die Erde verursacht werden, berücksichtigt und korrigiert. Sind die Punkte erst einmal bestimmt, sind die Forscher in der Lage, die Signallaufzeit des Satelliten auf Basis der Vakuum-Lichtgeschwindigkeit in räumliche Distanz umzurechnen, sprich, die genaue Position der Punkte zu berechnen. „Mit diesem Verfahren ist es uns gelungen, einzelne Landmarks mit einer Genauigkeit von bis zu zwei Zentimetern zu verorten“, erklärt Robert Klarner.
Ego-Lokalisierung und Crowd Sourcing
Im SAR-Bild wird dann der Mast der Laterne oder des Straßenschilds als fokussierter Punkt am Fußpunkt des Objekts abgebildet. Im zweiten Schritt vergleichen die Forscher die korrigierten Radarbilder mit Bilddaten von Satelliten oder von Orthofotos, um die Objekte, die als DriveMarks dienen sollen, auch dort zu identifizieren und im Matching mit den Radarobjekten zu verknüpfen. Am Ende steht dann ein flächendeckendes Netz aus präzise eingemessenen Passpunkten, das dazu genutzt werden kann, die Genauigkeit der Straßenkarten zu verbessern und darüber hinaus die genaue Ego-Lokalisierung eines autonom fahrenden KfZ zu ermöglichen. „Werden die einzelnen DriveMarks in Straßenkarten eingespeist, können die Kameras des Autos diese Punkte anvisieren und daraufhin unabhängig von Satelliten die eigene Position bestimmen“, erklärt Klarner. Sprich, das autonome Fahrzeug weiß zu jeder Zeit und überall, wo es sich genau befindet. Bisher war dies trotz Kombination aus GNSS-Navigation und Umgebungssensoren moderner Fahrzeuge nicht zwingend möglich.
Der nächste Schritt wäre dann, auch die Bemaßung der Straßen und Fahrspuren möglichst genau zu bestimmen, damit das autonome Fahrzeug in der Lage ist, die Spur sicher zu halten oder wenn nötig zu wechseln. In Zukunft könnten dann relevante Merkmale wie Spurmarkierungen und Leitplanken in Kombination mit den Landmarks eine präzise Positionierung des Fahrzeugs auf der Straße ermöglichen, indem die georefenrenzierten Straßenkarten mit den Umgebungsdaten, die von den Fahrzeugsensoren registriert werden, verschmelzen. „Die präzisen Karten und die Ego-Lokalisierung eröffnen völlig neue Möglichkeiten um Veränderungen entlang der Straße, z. B. durch Baustellen, durch kontinuierliches Vergleichen mit den über die On-Board-Sensoren von Autos erfassten Straßendaten zu erkennen. Mittels Crowd Sourcing könnte dann eine Flotte von Autos die registrierten Veränderungen in den Straßendaten an einen Backend-Server weiterleiten und so die Basiskarte stets auf dem neuesten Stand halten“, so Klarner.
Wandel in der Vermessungsbrache?
Das Projekt DriveMark ist voraussichtlich im Herbst 2017 beendet. Dann soll die Technologie an innovative Unternehmen der Automotive-Industrie für die operationelle Nutzung transferiert werden. Abgesehen von der Anwendung im Autonomen Fahren könnte die DriveMark-Technologie allerdings auch in der Kartographie und der Vermessung Anwendung finden und möglicherweise diese Branchen von Grund auf verändern. „Über präzise Positionsdaten zu verfügen ist zum Beispiel bei Bauprojekten- insbesondere im Ausland – sehr nützlich. Häufig ist es nämlich zu teuer oder nicht möglich, die Gegend vor Ort selbst zu vermessen“, erklärt Klarner. Auch Orthophotos und Satellitenbilder auch von unzugänglichen Regionen könnten mit dieser Technologie präzise georeferenziert werden. Auf dieser Grundlage könnten dann auch beispielsweise hochgenaue Straßen- oder Landkarten erstellt werden. „Es kann zudem auch vorkommen, dass Daten aus unsicheren Quellen stammen und man ihnen daher nicht immer trauen kann“, so Klarner weiter, „Verlass ist nur auf das, was man selber gemessen hat. Wenn wir unser System einmal kalibriert haben, arbeitet es auf der ganzen Welt mit der gleichen Präzision.“