Leichte SpracheSmarte Sensorik für bedarfsgerechte Straßenbeleuchtungen
links: Schematischer Messaufbau für die Praxismessungen, bestehend aus je zwei LIDAR-Sensoren (VMS15° und VMS30°) und einer Digitalkamera (IPCam) an zwei Lichtmasten im Abstand von ca. 60 m (Quelle: Universität der Bundeswehr München, Lehrstuhl für Sensorik und Mess-Systeme) rechts: Kameraaufnahmen mit eingezeichneter Ausrichtung der Strahlachsen der LIDAR-Sensoren an einer Anliegerstraße in Nürnberg (Quelle: Universität der Bundeswehr München, Lehrstuhl für Sensorik und Mess-Systeme)
Die etwa 9 Millionen Leuchten für die Straßenbeleuchtung in Deutschland benötigen pro Jahr ca. 4 Milliarden Kilowattstunden Strom – so viel wie rund eine Million Haushalte. Mit bedarfsgerechter Lichtstärkeeinstellung lassen sich signifikante Energie- und Kosteneinsparungen erzielen, ohne Komfort und Sicherheit der Straßennutzer zu beeinträchtigen. Die dafür notwendigen kosteneffizienten Sensoren mit hoher Reichweite zur zuverlässigen Bewegungsdetektion von Personen und Fahrzeugen fehlten jedoch bisher.
Im Fokus der Projektarbeiten standen die Entwicklung und der Test praxistauglicher Mehrstrahl-Infrarot-LIDAR-Sensoren mit bis zu 150 m Reichweite und anwendungsoptimierten Strahlkonfigurationen sowie von Multi-Target-Tracking-Algorithmen zur zuverlässigen Detektion, Lokalisierung und Klassifikation von Verkehrsteilnehmern. Die Funktionalität der erarbeiteten technischen Lösungen wurde abschließend in Praxismessungen an zwei Standorten im Stadtgebiet Nürnberg (Fuß-/Fahrradweg und Anliegerstraße) nachgewiesen. Über mehrere Monate wurden Entfernungsmesswerte der LIDAR-Sensoren zu Zielen (Personen, Fahrräder, Pkw) sowie Referenz-Kamerabilder aufgezeichnet. Aus den Messdaten wurden durch Einsatz der entwickelten Algorithmen und Signalverarbeitungsverfahren relevante Ziele zur bedarfsgerechten Lichtstärkeeinstellung detektiert und klassifiziert.
Für verschiedene Strahlkonfigurationen mit (aus Wirtschaftlichkeitsforderungen) maximal sechs LIDAR-Strahlen wurden Detektions- und Klassifikationsgüten von über 95 % erzielt, ohne nennenswerten Einfluss der Witterungsbedingungen (Temperatur, Nebel, starker Regen oder Schneefall). Bereits unter konservativen Annahmen zu Sensorkosten und Strompreissteigerungsraten ergibt sich die Wirtschaftlichkeit der vorgeschlagenen Lösung.
