Am 15.10.2026 arbeiten die Technische Universität München (TUM) und die BMW Group an einem KI-basierten System, das Fahrzeug- und Infrastruktur-Sensoren miteinander vernetzt. Schauplatz der Erprobung ist unter anderem eine Kreuzung in Garching-Hochbrück, im Umfeld der TUM München. Dort soll nicht nur sichtbar werden, was direkt vor dem Auto passiert, sondern auch, was sich seitlich oder hinter einem Hindernis zusammenbraut.

Ein BMW-Testfahrzeug tastet die Umgebung mit Kameras, Radar und Lidar ab. Stationäre Sensoren an Ampeln, Masten oder Schilderbrücken liefern zusätzliche Perspektiven. Eine Künstliche Intelligenz führt die Messdaten in einem digitalen Verkehrsmodell zusammen – einem digitalen Zwilling der Verkehrssituation, der alle 100 Millisekunden aktualisiert wird. Laut TUM lassen sich die Positionen von Fahrzeugen, Radfahrern und Fußgängern dabei mit einer Genauigkeit von bis zu zehn Zentimetern abbilden.

Mehr sehen als aus dem Fahrersitz

Der praktische Gedanke dahinter ist schnell erklärt: Fahrzeugsensoren haben nur eine begrenzte Sicht. Gebäude, andere Autos oder schlicht eine ungünstige Kreuzungsgeometrie können Fußgänger und Radfahrer verdecken. Das vernetzte System soll solche Lücken schließen. Nähert sich etwa jemand aus einem nicht einsehbaren Bereich einer Kreuzung, könnte das Fahrzeug die Information rechtzeitig auf einem Bildschirm anzeigen und Fahrer früher warnen.

Die KI prognostiziert fortlaufend, wie sich die erfassten Verkehrsteilnehmer wahrscheinlich bewegen. Daraus sollen Handlungsempfehlungen entstehen. Autos, Fahrräder und Fußgänger, die aus unterschiedlichen Richtungen auf eine Kreuzung zukommen, erscheinen damit nicht nur als einzelne Messpunkte, sondern als gemeinsames Lagebild.

Einfach ist diese Verbindung allerdings nicht. Die Sensoren messen aus verschiedenen Blickwinkeln und mit unterschiedlichen Abtastraten. Während die Sensorik am Fahrzeug ständig mitwandert, bleiben die Infrastruktur-Sensoren an ihren festen Positionen. Die KI gleicht die Daten deshalb kontinuierlich ab, bezieht aktuelle Umgebungsbedingungen und Informationen aus Datenbanken ein und bewertet zugleich, wie verlässlich einzelne Messwerte sind.

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Verschmutzte, verdeckte oder fehlerhaft kalibrierte Sensoren können aus der weiteren Verarbeitung ausgeschlossen werden. Das Gesamtmodell mit Sensordaten und Bewegungsprognosen wird trotzdem alle 100 Millisekunden erneuert. Für die Erstellung des Lagebilds und daraus abgeleitete Empfehlungen nennt die TUM eine Verarbeitungszeit von weniger als 100 Millisekunden.

Baustellen, die nicht auf der Karte stehen

Interessant wird der Ansatz auch dort, wo gespeicherte digitale Karten schnell alt aussehen: bei kurzfristig veränderten Baustellen- und Verkehrsführungen. Kameras an Ampeln oder Masten könnten erkennen, dass eine Spur gesperrt, verschwenkt oder anders geführt wird, und diese Information über das digitale Verkehrsmodell an Fahrzeuge weitergeben. Dann wäre die aktuelle Situation nicht ausschließlich von hinterlegten Kartendaten abhängig.

Die Forschenden haben nach eigenen Angaben Patente für die Neukartierung von Baustellen und für einen Ansatz zur Datenfusion in verteilten Systemen eingereicht. Für eine praktische Bewertung zählen neben der Aktualisierungsrate aber auch die Ende-zu-Ende-Latenz, die Qualität und zeitliche Synchronisation der Eingangsdaten sowie das Verhalten bei Verbindungs- oder Sensorausfällen. Gerade dann zeigt sich, ob ein Lagebild robust bleibt oder plötzlich Lücken bekommt.

Forschung zwischen Fahrzeug und Infrastruktur

Inhaltlich passt das Projekt zu den Arbeiten der Forschungsgruppe „Sensorik und Datenfusion zur Umfeldwahrnehmung“ an der Technischen Hochschule Ingolstadt. Geleitet wird sie von Prof. Dr. Gordon Elger. Die Gruppe entwickelt moderne Sensorsysteme für zentrale Mobilitätsanforderungen: Fußgänger und Fahrzeuginsassen sollen durch fahrzeug- und infrastrukturseitige Sensorik geschützt werden, zugleich soll intelligente Sensor-Zustandsüberwachung die Sensorik selbst absichern.

Die software-orientierte Forschung umfasst multimodale Umfelderfassung, infrastrukturgestützte Verkehrsflussoptimierung an Verkehrsknoten und Fußgängerüberwegen sowie die fahrzeugseitige Kartierung von Baustellen. Hardwareseitig geht es um zuverlässiges Sensor-Packaging, Optik-Design und das Sensorverhalten unter Alterungs- und Witterungseinflüssen. Auch der Einfluss dieser Faktoren wird modelliert. Auf dieser Grundlage untersucht die Gruppe unter anderem KI-basierte Verfahren zur Überwachung des Sensorzustands – mit dem Ziel, Sensoren über den gesamten Produktlebenszyklus zuverlässig zu betreiben.

Das Gesamtziel lautet: echtzeitfähige, zuverlässige Sensorsysteme entwickeln und ihre Daten mit modernen KI-Methoden fusionieren. So soll auf Fahrzeug- und Infrastrukturseite ein präzises Bild der Umgebung entstehen, das Umwelt- und Alterungseinflüsse berücksichtigt. Umfeldwahrnehmung und Umfeldkartierung gelten dabei als Grundlage für zunehmend automatisierten Verkehr.

Gearbeitet wird in den Bereichen Sensorik, Fahrzeugkommunikation, Künstliche Intelligenz sowie automatisiertes und kooperatives Fahren. Die Forschungsgruppe fördert Synergien mit der lokalen Industrie und arbeitet eng mit dem Fraunhofer-Anwendungszentrum sowie der Stadt Ingolstadt zusammen. Derzeit gehören ihr acht wissenschaftliche Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter an, unterstützt von zahlreichen studentischen Mitarbeitern sowie Bachelor- und Masteranden.

Bis Fahrzeuge solche Informationen selbstverständlich nutzen, bleibt noch einiges zu tun. Die TUM und BMW müssen unterschiedliche Blickwinkel, Messfrequenzen und Bewegungen zeitlich und räumlich sauber aufeinander abstimmen, damit ein konsistentes Umgebungsbild entsteht. Und wenn eine Verbindung ausfällt oder ein Sensor plötzlich im Schmutz nichts mehr taugt, darf das System nicht einfach so tun, als wäre alles in Ordnung.

Gerade an unübersichtlichen Kreuzungen könnte die zusätzliche Perspektive trotzdem einen Unterschied machen. Ein Bildschirm im Testfahrzeug, ein kurzer Warnhinweis, vielleicht ein Bremsmanöver früher als bisher – mehr braucht es im richtigen Moment nicht.