Startup entwickelt Software für automatisches Einparken

Wer mit dem Auto in der Großstadt unterwegs ist, kann ein Lied davon singen: Die Parkplatzsuche kostet Zeit und Nerven. Das Einparken selbst ist auf überfüllten Straßen ein enormer Stressfaktor. Wäre es nicht praktisch, wenn dein Auto all diese Aufgaben selbst übernehmen könnte? Diese Frage hat sich auch das amerikanische Technologie-Startup «Steer Tech» gestellt. Derzeit startet es sein Pilotprojekt, das von der texanischen Regierung mit 1,5 Mio. US-Dollar gefördert wird.
Startup entwickelt Software für automatisches Einparken
© railwayfx
Erstellt von Dietmar vor 1 Jahr
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Während Automobil-Riesen wie Mercedes an selbstlenkenden Fahrzeugsystemen im großen Stil arbeiten, bäckt das Startup «Steer Tech» aus dem US-Bundesstaat Maryland etwas kleinere Brötchen. Die Firma für AV-Technologie hat ein autonomes Parksystem entwickelt. Der Plan dahinter: Mithilfe zweier OEM Unternehmen sollte die Vallet-Parking API langfristig als Funktion für PKW auf den Markt gebracht werden. Dank der Förderung in Millionenhöhe ergibt sich jetzt kurzfristig eine noch vielversprechendere Option.

Ein Pilotprojekt auf dem Flughafen

Bestimmt ist die Fördersumme der texanischen Regierung für ein Pilotprojekt auf dem Flughafen Forth Worth in Dallas. Hier errichtet «Steer Tech» einen Stand, um seine Entwicklung zu erproben. Der Flughafen bietet dank des hohen Verkehrsaufkommens und der komplexen Infrastruktur perfekte Rahmenbedingungen. Ziel soll es sein, den Verkehrsfluss zu beruhigen und überfüllte Drop-Off und Pick-Up-Bereiche zu entlasten. Dazu werden zehn Fahrzeuge mit der AV-Sensorsuite von «Steer Tech» ausgestattet. Hier kommen gleich vier verschiedene Technologien parallel zum Einsatz: Videoüberwachung, GPS-Daten, Radar und Ultraschall. Der Fuhrpark wird aus Limousinen, Kleinwagen, SUVs und Vans bestehen. Dadurch soll ein Querschnitt aller gängigen PKW-Modelle simuliert werden.

Nicht die Technik steht im Mittelpunkt

Geschätzt wird die Dauer des Pilotprojektes auf über ein Jahr. Die Entwicklung der Software gestaltet sich äußerst komplex. Genutzt werden drei verschiedene Subsysteme:

  • Parküberwachungs-Management
  • Bordsteinkanten-Management
  • Langsame Fahrzeugautomatisierung

Dabei dient das Parküberwachungsmanagement dazu, alle Fahrzeuge per Videomodus kontrollieren zu können. Die langsame Fahrzeugautomatisierung ist Grundlage für den Einparkservice. Die Macher hinter der API sehen nicht die Technik im Mittelpunkt ihrer Arbeit. Sie haben mehr als ein automatisiertes Parkökosystem im Sinn. Das Projekt soll sich zu einem Erlebnissystem für Flughafenbesucher und Mitarbeiter entwickeln. Der Ansatz: Durch innovative Software-Optimierung werden Stressfaktoren von Fluggästen und Personal minimiert. Die User Experience steht im Fokus. Zusammen mit den Requirements des Flughafenbetreibers und der Entwickler bilden sie die Basis eines interoperablen Systems, das sich beliebig erweitern lässt. Dazu müssen sich alle beteiligten Units auf gemeinsame Standards einigen.

Valet-Parking Software als Open Source

So kleine Brötchen backt «Steer Tech» im Endeffekt also gar nicht. Das Beispielprojekt im kleinen Rahmen dient als Testballon. Bewährt sich die API, kann sie sowohl objektgebunden als auch autonom in PKW verschiedener Größen eingesetzt werden. Regional und global. Das Unternehmen plant, seine Valet-Parking Software als Open Source anzubieten. Davon könnten viele andere Firmen profitieren. Zum Beispiel erhalten dadurch OEMs oder Softwareentwickler, die ebenfalls an automatisiertem Parken forschen, Zugriff auf unabhängige Fahrzeugdaten in Echtzeit. Das könnte die Entwicklung der automatischen Einpark-Technologie immens beschleunigen. Interessant wären die Daten unter Umständen auch für andere Verkehrsleitsysteme. Derzeit arbeiten zum Beispiel Forschende der Aston University an einer künstlichen Intelligenz zur Vermeidung von Verkehrsstaus. Um die Ampelregelung in Großstädten zu optimieren, ist diese KI auf das regelmäßige Zufüttern weitgefächerter Informationen zum Verkehrsgeschehen angewiesen.

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