Projekt „ADApproved“ erfolgreich abgeschlossen: Neue Testplattform für automatisiertes Fahren

14.07.2026

Die THI hat gemeinsam mit ihren Partnern das Projekt „ADApproved – Autonomous Driving Sensor Homologation Lab“ erfolgreich abgeschlossen. Herzstück ist eine Versuchsanlage, mit der sich aufgewirbeltes Sprühwasser unter kontrollierten Bedingungen nachbilden lässt. Sie soll dazu beitragen, automatisierte Fahrfunktionen künftig zuverlässiger und sicherer zu machen.

Professor Werner Huber, Letícia Cristofoli, Thomas Hempen, Bernhard Killermann, Jakob Reckenzaun und Nigel Bruce (v.l.n.r.; THI, AVL und SETLabs/Foto: THI).

Dichte Gischt, schlechte Sicht und kaum erkennbare Hindernisse stellen automatisierte Fahrzeuge vor große Herausforderungen. Um solche Situationen im Labor untersuchen zu können, entwickelten die Projektpartner eine automatisierte Testumgebung für moderne Fahrzeugsensorik.

Von Januar 2023 bis Juni 2026 arbeiteten die THI, die SETLabs Research GmbH als Konsortialführer, die AVL Software and Functions GmbH sowie die AUDI AG als assoziierter Partner zusammen. Die Abschlussveranstaltung fand im Sensor-Wetterlabor der AVL in Roding statt.

Die THI konzipierte und realisierte eine Anlage, die unterschiedlich starke Gischtbedingungen präzise erzeugen kann. Ergänzend entstand ein semantischer LiDAR-Datensatz, der eine systematische Analyse der Sensor- und Objekterkennungsleistung ermöglicht.

„Automatisierte Fahrzeuge müssen nicht nur bei Sonnenschein zuverlässig funktionieren, sondern auch bei Regen und eingeschränkter Sicht. Mit unserer Versuchsanlage können wir solche Bedingungen gezielt nachstellen und unter identischen Voraussetzungen untersuchen. Das schafft wichtige Grundlagen für verlässlichere Fahrerassistenz- und Automatisierungssysteme“, sagt Professor Werner Huber, Leiter des CARISSMA-Instituts C-IAD.

Die Anlage verbindet Sensorik, Aktorik und eine eigens entwickelte Steuerungssoftware. Dadurch lassen sich Versuchsabläufe automatisieren, Messdaten vollständig erfassen und Testreihen jederzeit unter denselben Bedingungen wiederholen.

Die Untersuchungen zeigen, dass Gischt die Umfelderfassung deutlich beeinträchtigt. LiDAR-Sensoren liefern weniger aussagekräftige Punktwolken, wodurch Objekte teilweise verspätet, falsch oder gar nicht erkannt werden. Die Ergebnisse liefern wertvolle Erkenntnisse für die Weiterentwicklung automatisierter Mobilität.

Im Rahmen der Abschlussveranstaltung wurde das System in der Wetterkammer der AVL erfolgreich demonstriert. Künftig soll es in weiteren Forschungsvorhaben eingesetzt werden, um neue Sensorsysteme unter anspruchsvollen Witterungsbedingungen zu erproben.

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