GehwegNavi - Nutzbarmachung des Gehwegs für das autonome Fahren von Mikromobilen durch Erzeugung eines navigierbaren Datensatzes : Schlussbericht - zur Navigation für Blinde und Sehbehinderte am Beispiel des Shared Guide Dog 4.0

Abstract

Das Projektziel ist es, den Gehweg für selbstfahrende kleine Fahrzeuge nutzbar zu machen, indem wir verschiedene Datenquellen des mFUNDs kombinieren und erweitern. Wir möchten einen Datensatz erstellen, mit dem die Fahrzeuge den Gehweg sicher navigieren können. Dazu nutzen wir eine Teststrecke und überprüfen den Erfolg anhand eines Assistenzsystems für Blinde und Sehbehinderte namens Shared Guide Dog 4.0.

Das autonome Fahren auf der spurgeführten Straße ist auf den Weg gebracht, aber für die autonome Navigation auf Gehwegen gibt es noch viele Hindernisse. Dazu gehören Schlaglöcher, Unebenheiten, Pfützen, Hindernisse wie Poller und Mülltonnen sowie umgefallene E-Scooter. All diese Dinge machen es schwierig für Fahrzeuge, sich autonom auf Gehwegen zu bewegen.

Die wichtigste Frage ist, wie wir vorhandene Daten über Gehwege und Hindernisse wie Poller, Briefkästen und Verkehrsschilder effizient zusammenführen können, um daraus einen navigierbaren Datensatz zu machen, den alle nutzen können. Aktuell fehlt es an solch einer nutzbaren Kombination der Daten. Die nächste Frage betrifft die Möglichkeit, dass Menschen und technische Assistenzsysteme wie der Shared Guide Dog 4.0 und Lieferroboter kontinuierlich Daten über Veränderungen auf Gehwegen erfassen und aktualisieren. So können beispielsweise Baustellen oder temporäre Hindernisse berücksichtigt werden, um Routenplanungen zu verbessern und Hindernisse zu umgehen.

The goal of the project is to make sidewalks usable for small autonomous vehicles by combining and expanding various data sources from the mFUND. We aim to create a dataset that will enable these vehicles to navigate sidewalks safely. To do this, we are using a test track and evaluating the results using an assistance system for the blind and visually impaired called Shared Guide Dog 4.0.

Autonomous driving on lane-guided roads is well underway, but there are still many obstacles to autonomous navigation on sidewalks. These include potholes, uneven surfaces, puddles, obstacles such as bollards and trash cans, as well as fallen e-scooters. All of these things make it difficult for vehicles to move autonomously on sidewalks.

The most important question is how we can efficiently combine existing data on sidewalks and obstacles such as bollards, mailboxes, and traffic signs to create a navigable dataset that everyone can use. Currently, there is a lack of such a usable combination of data. The next question concerns the possibility of humans and technical assistance systems, such as the Shared Guide Dog 4.0 and delivery robots, continuously collecting and updating data on changes to sidewalks. This would allow, for example, construction sites or temporary obstacles to be taken into account to improve route planning and avoid obstacles.