Am Fachgebiet Fahrzeugtechnik (FZD) der Technischen Universität Darmstadt wird seit Ende 2017 in Zusammenarbeit mit dem lokalen Nahverkehrsunternehmen HEAG mobilo GmbH sowie weiteren Partnern aus der Industrie am automatisierten und teleoperierten Fahren von Straßenbahnen geforscht.
Im Rahmen des Projektes MAAS wird untersucht, welche Technologien aus anderen Domänen wie zum Beispiel dem Kraftfahrzeugbereich auf den Straßenbahnbetrieb übertragen werden können. Der Fokus liegt dabei in der maschinellen Umfelderfassung unter Ausnutzung der systembedingten Spurführung sowie der Identifikation der Teleoperation.
Hieraus ergeben sich unmittelbar die folgenden Schlüsselfragen:
Welche Funktionen sind mit heutiger Technologie der maschinellen Perzeption möglich?
Reichen diese für einen hohen Grad der Fahrautomatisierung aus?
Was kann für zukünftige Assistenzsysteme übernommen werden?
Zur Beantwortung dieser Fragen und dem Ergründen der technologischen Grenzen wird im Rahmen der Machbarkeitsstudie ein Prototyp zum automatisierten und teleoperierten Fahren aufgebaut. Zu Beginn werden mit diesem Prototyp nur Sensordaten und Erfahrungswerte gesammelt. Aufbauend darauf werden in einer virtuellen Umgebung die bestehenden Technologien evaluiert. Eine automatisierte bzw. teleoperierte Fahrt erfolgt nicht als normaler Linienbetrieb. Zu einem späteren Zeitpunkt sind gesonderte Testfahrten zum Aspekt der Teleoperation vorgesehen.
Hier können Sie einen Eindruck von unserer ersten teleoperierten Fahrt erhalten:
Mit dem Projekt MAAS sollen die ersten Schritte zur Automatisierung und Teleoperation von Straßenbahnen unternommen werden. Ziel ist die wissenschaftliche Identifikation der Möglichkeiten und der Grenzen einer Automatisierung von Straßenbahnen. MAAS hat nicht das Ziel, ein Serienprodukt zu automatisierten Straßenbahnen zu entwickeln. Da abzusehen ist, dass die vollständige Automatisierung der Fahraufgabe ein langfristiges Unterfangen ist, sollen zum Ende des Projektes mögliche Assistenzsystemfunktionen abgeleitet werden, die auch kurzfristig den Straßenbahnfahrenden unterstützen können.
Die Abkürzung MAAS steht für: Machbarkeitsstudie zur Automatisierung und Assistenzsystemen der Straßenbahnen.
Das Fachgebiet Fahrzeugtechnik der Technischen Universität Darmstadt und die HEAG mobilo GmbH forschen gemeinsam im Rahmen einer Forschungskooperation an den Möglichkeiten zum automatisierten und teleoperierten Fahren. Zusätzlich erhält das Projekt Unterstützung von weiteren Partnern aus der Industrie.
Eine Automatisierung der Straßenbahn könnte dem Fahrgast durch ein verbessertes Verkehrsangebot, insbesondere in Randgebieten und zu Randzeiten zu Gute kommen. Darüber hinaus sollen abgeleitete Assistenzsysteme wie bspw. ein Notbremsassistent die Sicherheit im Straßenverkehr steigern.
Die ursprüngliche Projektlaufzeit vom 01.11.2017 bis 30.04.2021 wurde verlängert bis zum 31.12.22
Nein. Alle Sensoren sind geprüft und werden heute bereits in Serien- oder Prototypenanwendungen im Straßenverkehr eingesetzt.
Ein vollständig fahrerloser Betrieb von Straßenbahnen in allen Situationen ist noch nicht abzusehen. Neben der für alle Bereiche des automatisierten Fahrens noch offenen Frage nach der Freigabe (also dem Sicherheitsnachweis) erfordert die teilweise hohe Komplexität von städtischen Situationen weiteren Forschungs- und Entwicklungsaufwand.
Die Teleoperation beschreibt die Möglichkeit der Bedienung eine Maschine aus der Ferne. Als Ergänzung zur Automatisierung wird innerhalb des Projektes auch die Teleoperation wissenschaftlich untersucht. Die Gründe für die Teleoperation als Erweiterung der Automatisierung sind vielfältig: Eine Automatisierung wird immer besonders defensiv und vorsichtig fahren und insbesondere zu Beginn der Einführung nicht jede Situation eigenständig lösen können. Die Hilfe des Menschen wird nach wie vor erforderlich sein. Kann nicht mit großer Sicherheit vorhergesagt werden, dass der Fahrweg hindernisfrei ist, ist ein automatischer Stopp einzuleiten. Liegt beispielsweise eine als Hindernis erkannte leere Einkaufstüte zwischen den Gleisen, bliebe die Straßenbahn somit stehen. In diesem Fall könnte ein speziell ausgebildeter Angestellter des Verkehrsunternehmens mittels Teleoperation die Steuerung kurzzeitig übernehmen.
Mit dem Projekt MAAS wird kein Serienprodukt zur Automatisierung von Straßenbahnen entwickelt, sondern die grundlegenden Fragen und Grenzen der Automatisierung offengelegt. Weiterhin ist es wie aufgezeigt aufgrund der Komplexität und der erforderlichen Freigabe noch ein langer Weg bis zur Automatisierung des Straßenbahnbetriebes. Auch würde der Betrieb nicht revolutionär, sondern nach und nach umgestellt werden. Sollten in einigen Jahren erste Straßenbahnen automatisiert betrieben werden, so werden insbesondere in der Leitstelle und zur Teleoperation neue Mitarbeiter erforderlich. Durch Ausweitung der dann wirtschaftlich gewordenen zusätzlichen Mobilitätsdienste könnte die Zahl der Arbeitsplätze eines ÖPNV-Unternehmen sogar steigen, sie werden nur anders aussehen als heute.
Für die Entwicklung automatisiert fahrender Straßenbahnen ist die Kenntnis über die Anforderungen an die Umfeldperzeption erforderlich, um diese bedarfsgerecht und funktionell ausreichend auslegen zu können. Jedoch sind diese Anforderungen aufgrund der Bewegung in einer offenen Welt komplex und können daher nicht unmittelbar bestimmt werden. In diesem Forschungsvorhaben werden daher die Anforderungen an die Umfeldperzeption zunächst aus Randbedingungen wie gesetzlichen und normativen Vorgaben sowie allgemeingültigen Regeln identifiziert. Erweiternd werden diese zunächst abstrakten Anforderungen im empirischen Feldversuch konkretisiert. Zusätzlich werden weitere Anforderungen durch eine maschinelle Auswertung des Umfeldes von Linienfahrten identifiziert. Aufbauend darauf wird eine Methodik entwickelt, die ein Abprüfen der Erfüllung der Perzeptions-Anforderungen ermöglicht. Mit der in der Methodik entwickelten Metrik kann somit ein konkretes Produkt oder ein Prototyp zum automatisierten Fahren von Straßenbahnen hinsichtlich des Erfüllungsgrades der identifizierten Anforderungen evaluiert werden. So lässt sich der Reifegrad der Umfeldperzeption bestimmen und mögliche Schwächen einer Sensorauslegung bzw. von Perzeptionsalgorithmen identifizieren.
Dieses Thema wird untersucht von Timm Ruppert .
Die Erhebung der Daten erfolgt durch das Fachgebiet Fahrzeugtechnik der Technischen Universität Darmstadt.
Verantwortliche im Sinne des Art. 13 DSGVO ist:
Technische Universität Darmstadt, vertreten durch die Präsidentin
Professor Dr. Tanja Brühl
Karolinenplatz 5
64289 Darmstadt
praesidentin@tu-darmstadt.de
Datenschutzbeauftragter der Technischen Universität Darmstadt
Karolinenplatz 5
64289 Darmstadt
datenschutz@tu-darmstadt.de
Den Datenschutzbeauftragten der Technischen Universität Darmstadt erreichen Sie außerdem unter www.tu-darmstadt.de/datenschutz
Die Daten werden zur Grundlagenforschung im Bereich des automatisierten und teleoperierten Fahrens von Straßenbahnen erhoben. Die Forschung erfolgt nach § 24 HDSIG und Art. 6 Abs. 1 e DSGVO. Weitere Rechtsgrundlagen sind: §§ 3 | 4 | Nr. 1 HDSIG.
Es werden keine personenbezogenen Daten an Dritte weitergegeben. Ausgewählte Datensätze werden in anonymisierter Form mit am Projekt beteiligten Partnern aus Industrie und Wissenschaft, die an vergleichbaren Themenstellungen arbeiten, geteilt. Auch im Falle eines Unfalls/Straftat werden die Daten aufgrund des Datenschutzes nur auf richterliche Anordnung mit den zuständigen Behörden geteilt.
Die Daten werden so lange gespeichert, wie diese in Forschung und Entwicklung der Umfeldwahrnehmung für Straßenbahnen zu Trainings- und Validierungszwecken erforderlich sind und verwendet werden. Spätestens zum Ende des Projektes werden alle personenbezogenen Daten gelöscht.
Recht auf Auskunft, Berichtigung, Einschränkung, Datenübertragbarkeit, Widerspruch: Da wir innerhalb der personenbezogenen Daten keine Identifikation, Erkennung oder Zuweisung von erfassten Personen vornehmen, können wir Ihnen auch nicht mitteilen, ob Sie gefilmt worden sind oder nicht. Daher sind auch keine Änderungen an den Daten oder deren Verwendung möglich.
Recht auf Löschung: Aus den oben angeführten Gründen ist auch keine vorzeitige Löschung möglich. Die Löschung ganzer Datensätze erfolgt in jedem Fall nach der Zweckerfüllung der Forschung, weshalb das „Recht auf Vergessenwerden“ nach DSGVO Artikel 17 Abs. 3 lit. d für die Dauer der Forschung zur Verwirklichung der Ziele eingeschränkt ist. Vergleichen Sie auch den Abschnitt „Kann ich mich aus den Daten löschen lassen?“
Nein: Das Projekt MAAS erhebt und nutzt die Daten ausschließlich zur Erforschung und Unterstützung von (teil-)automatisierten Fahrfunktionen. Daten werden nicht genutzt, um Personen, Kennzeichnen o.ä. zuzuordnen oder gar zu identifizieren. Es liegt weder in unserem Interesse, Merkmale auszuwerten, die zu einer Identifikation genutzt werden könnten, noch die Daten mit Datenbanken oder Personenbeschreibungen abzugleichen.
Ein Mitarbeiter des Fachgebietes Fahrzeugtechnik oder ein das Projekt unterstützender Studierender kann bei Bedarf vereinzelte Abschnitte der Daten zu Forschungszwecken einsehen – der größte Anteil der Daten wird jedoch nur vom Computer, ohne menschliches Betrachten der Daten, verarbeitet. Die entsprechenden Mitarbeiter und Studierenden sind zur Verschwiegenheit und Geheimhaltung des Gesehenen verpflichtet.
Nein: Das heutige Verkehrskonzept ist vollständig auf die visuelle Wahrnehmung (z. B. Lichtsignalanlagen, Verkehrszeichen) durch den Menschen ausgelegt. Um diese Informationsquellen auch von automatisierten Systemen zu erfassen und zu verarbeiten sind Kameras unersetzlich.
Im Rahmen des Projektes werden zur Erforschung und dem Nachweis der Funktion die Daten von Radar-, Lidar-, Ultraschallsensoren, GNSS-Positionsdaten sowie Videodaten von Kameras erhoben.
Nein: Das Projekt MAAS fokussiert sich auf die Erfüllung bzw. die Unterstützung bei der Bewältigung der Fahraufgabe. Aus diesem Grund werden nur Kameras eingesetzt, die das fahrrelevante Umfeld der Straßenbahn erfassen. Eine Erfassung des Innenraums erfolgt nicht. Die von der HEAG mobilo GmbH im Innenraum eingesetzten Kameras dienender Fahrgastsicherheit und sind nicht Teil des Projektes MAAS und somit auch nicht an das Messsystem angeschlossen.
Die Daten werden entsprechend dem Stand der Technik bereits bei der Aufnahme digital verschlüsselt und zusätzlich mechanisch vor unbefugten Zugriffen in der Straßenbahn geschützt. Innerhalb von wenigen Tagen werden die verschlüsselten Daten durch den Ausbau der Datenträger von Mitarbeitern des Fachgebietes auf den fachgebietsinternen Speicher übertragen. Dort werden sie im Rahmen der Funktionsentwicklung und Funktionsprüfung zu Forschungszwecken hinsichtlich des automatisierten und assistierten Fahrens genutzt. Dabei werden verschiedene Methoden wie beispielweise das datengetriebene maschinelle Lernen eingesetzt. Dabei kann ein Mitarbeiter des Fachgebietes Fahrzeugtechnik oder ein das Projekt unterstützender Studierender bei Bedarf vereinzelte Abschnitte der Daten zu Forschungszwecken einsehen – der größte Anteil der Daten wird jedoch nur vom Computer, ohne menschliches Betrachten der Daten, verarbeitet. Die entsprechenden Mitarbeiter und Studierenden sind zur Verschwiegenheit und Geheimhaltung des Gesehenen verpflichtet.
Es werden keine personenbezogenen Daten veröffentlicht. Sollen zur Anschauung in wissenschaftlichen Beiträgen auf geeigneten Plattformen einzelne Ausschnitte oder Standbilder gezeigt werden, so werden die Daten im Vorfeld anonymisiert (bspw. Verpixelung von Kennzeichen und Gesichtern).
Personenbezogene Daten werden während den Aufnahmen für wenige Tage in der Straßenbahn gesichert. Dort werden Sie bereits beim Speichervorgang verschlüsselt und sind auch mechanisch vor unbefugtem Zugriff geschützt. Im Anschluss an die Datenerhebung werden die Daten von Mitarbeitern des Fachgebietes Fahrzeugtechnik durch den Ausbau der Datenträger aus der Straßenbahn auf den internen Datenspeicher des Fachgebietes Fahrzeugtechnik übertragen. Auch dort sind die Daten weiterhin verschlüsselt. Es erfolgen keine weiteren Kopien von personenbezogenen Daten auf externen Speichermedien, USB-Sticks oder ähnlichen Datenträgern.
Ja: Sowohl in der Straßenbahn wie auch auf dem Server des Fachgebietes werden die Daten verschlüsselt gesichert.
Nein: Sowohl aus wissenschaftlicher Sicht als auch datenschutzrechtlicher Sicht nehmen wir keinerlei Identifizierung oder Zuordnung von Personen vor. Wir gleichen die Daten nicht mit Datenbanken, Gesichtserkennungssoftware, Personenbeschreibungen oder ähnlichem ab. Daher bitten wir Sie auch um Verständnis, dass wir Sie nicht zuordnen und somit eine gezielte Löschung unmöglich ist. Eine pauschalisierte Löschung ganzer Datenabschnitte kann nicht vorgenommen werden, da diese unweigerlich dazu führen würde, dass das Forschungsvorhaben entsprechend DSGVO Artikel 17 Abs. 3 lit. d nicht umgesetzt werden könnte. Die untersuchten Algorithmen und Funktionen wären bei gelernten Verfahren nicht gleichwertig und zusätzlich nicht wissenschaftlich eindeutig vergleichbar, wenn sie immer mit anderen oder reduzierten Datenabschnitten getestet werden müssten.
Nein: Die personenbezogenen Daten werden ausschließlich zu den oben genannten wissenschaftlichen Forschungszwecken verwendet. Die HEAG mobilo GmbH hat als Betreibergesellschaft der Straßenbahn ebenfalls keinen Zugriff auf die Daten. Darüber hinaus werden personenbezogene Daten nur auf richterlichen Beschluss an Dritte weitergegeben.
Sollten Sie noch Fragen haben, so können Sie sich gerne, bevorzugt per E-Mail, an die projektbeteiligten Mitarbeiter des Fachgebietes Fahrzeugtechnik wenden.
Timm Ruppert maas@fzd.tu-darmstadt.de Tel: 06151-1624232
Patrick Pintscher maas@fzd.tu-darmstadt.de Tel: 06151-1624231
