Skip to main content

Erste Meile:
Unser Testfeld – Ihre Daten

Validieren Sie Sensoren, trainieren Sie KI und testen Sie autonome Systeme unter realen Verkehrsbedingungen – mit hochpräzisen Referenzdaten aus Ingolstadt.

Die Herausforderung

Die Entwicklung autonomer Systeme scheitert oft nicht an Algorithmen – sondern an fehlenden realen Daten

Testfahrzeuge sind teuer, Szenarien schwer reproduzierbar und Ground Truth-Daten fehlen häufig. Ohne verlässliche Referenz ist es kaum möglich, Sensoren oder KI-Systeme objektiv zu bewerten.

Unsere Lösung: Die Erste Meile in Ingolstadt

Das Testfeld „Erste Meile“ in Ingolstadt bietet eine einzigartige Infrastruktur zur Entwicklung und Validierung autonomer Systeme im realen Straßenverkehr. Entlang eines mehrere Kilometer langen Korridors erfassen intelligente Sensormasten den Verkehr und erzeugen ein hochpräzises digitales Abbild der Umgebung.

Das Testfeld First Mile in Ingolstadt ist ein speziell ausgestatteter Abschnitt von 3,5 km öffentlicher Straßen, auf dem neue Technologien für das automatisierte und vernetzte Fahren unter realen Verkehrsbedingungen getestet werden. Die Erste Meile verbindet die A9 / Ingolstadt-Süd mit dem IN-Campus Technologie-Park und umfasst so Autobahnausfahrt, mehrere urbane Kreuzungen (mit/ohne Ampeln), Bushaltestellen, einen großen Kreisverkehr und eine Parkhaus-einfahrt. Entlang der Strecke stehen intelligente Masten mit Kameras, LiDAR, Radaren und Embedded-PCs, die den Verkehr beobachten und die Umgebung digital erfassen. Zusätzlich können parallel mit einem Testfahrzeug Sensordaten aus der Ego-Perspektive aufgenommen werden.
Durch die Kombination dieser Informationen entsteht ein präzises „digitales Abbild“ des Straßenverkehrs, das genutzt wird, um Fahrassistenzsysteme, autonome Fahrzeuge und V2X-Kommunikation sicher zu entwickeln, zu trainieren und zu überprüfen.

Unser USP: Ein gemeinsames Bild aus vielen Sensoren

Ein besonderer Vorteil des Testfelds liegt in der Fusion vieler einzelner Sensorquellen zu einem konsistenten Gesamtbild. Vor allem die LiDAR-Infrastruktur erzeugt eine präzise 3D-Punktwolke des Verkehrsraums.
Dadurch können auch komplexe Situationen wie Kreisverkehre, Folgefahrten oder Wendemanöver realitätsnah erfasst und ausgewertet werden.


Ihr Vorteil: Sie erhalten keine isolierten Sensordaten, sondern eine belastbare Referenz für die Entwicklung und Bewertung Ihrer Systeme.

Use Case

Die Qualität von Radarsensoren validieren:

In einem Verbundprojekt mit Fraunhofer IVI wurde die Leistungsfähigkeit eines Radarsensors im realen Straßenverkehr auf der Ersten Meile untersucht.

Dafür wurden die Sensordaten des Testfahrzeugs mit den hochpräzisen Referenzdaten des Testfelds abgeglichen.

So konnte objektiv bewertet werden, wie gut der Sensor des Fahrzeugs Objekte erkennt, verfolgt und lokalisiert. Das schafft eine fundierte Grundlage für die Weiterentwicklung von Fahrassistenzsystemen und autonomen Fahrfunktionen.

Ergebnisse auf einen Blick

  • Vergleich von Fahrzeugdaten und Referenzdaten

  • Bewertung der Detektions- und Trackingqualität

  • Analyse realer Szenarien wie Kreisverkehr, Folgefahrt und U-Turn

  • Datenausgabe im standardisierten ASAM-OSI-Format

Sie möchten mit uns weiterarbeiten?

Ob Sensorvalidierung, KI-Training, Benchmarking oder gemeinsame Forschungs- und Entwicklungsprojekte – wir bringen Ihre Anwendung ins reale Testfeld.

Typische Anwendungsfelder:

KI-Training

Nutzen Sie reale, annotierte Daten für das Training und die Validierung von KI-Modellen für automatisierte Mobilität.

Simulation & Re-Simulation

Überführen Sie reale Szenarien in reproduzierbare Test- und Entwicklungsumgebungen.

Benchmarking

Vergleichen Sie verschiedene Systeme und Algorithmen anhand derselben realen Referenzdaten.