"Datensätze wie MAN TruckScenes stellen eine wichtige Ressource für die datengetriebene Entwicklung dar. Für den Pkw-Bereich gibt es zahlreiche verfügbare Datensätze. Für den Truck-Bereich nicht. Mit MAN TruckScenes gehen wir voran, um diese Lücke zu füllen", so Dr. Frederik Zohm, Vorstand für Forschung und Entwicklung bei MAN Truck & Bus.

Der von MAN veröffentlichte Datensatz bildet vorrangig den Fahrbetrieb auf deutschen Autobahnen und zugehörigen Zubringerstrecken sowie den Fahrbetrieb in Terminalumgebungen ab. Dies deckt den Bedarf für sogenannte Hub-to-hub-Verkehre zwischen Logistikknotenpunkten. Das Sensorset besteht aus den Daten von vier Kameras, sechs Lidaren, sechs Radaren, zwei inertialen Messeinheiten zur Bestimmung der Lage im Raum (IMS) und präzise globale Navigations-Satelliten-System-Daten (GNSS). MAN TruckScenes ist nach Unternehmensangaben der erste Datensatz, der 4D-Radardaten mit 360°-Abdeckung umfasst, und ist damit der größte Radardatensatz mit kommentiertem 3D-Begrenzungsrahmen.

Die Szenen des Datensatzes werden aufgeteilt in einen Trainings-, Test- und Validierungsdatensatz. Die Szenen beinhalten dabei die Sensor- und Fahrzeugdaten einer Fahrsequenz sowie dazugehörige sogenannte Annotationen. Die Annotationen dienen als Beschreibung der Fahrsituation und erfassen die Umweltbedingungen sowie Markierungen für die Objekte um das Fahrzeug. Diese bilden wiederum die Grundlage für maschinelles Lernen in der Entwicklung von neuronalen Netzen für das autonome Fahren. Von 2018 bis 2020 entwickelte und testete MAN in einem gemeinsamen Forschungs- und Entwicklungsprojekt mit der Hamburger Hafen und Logistik einen fahrerlosen Lkw im Containerumschlag auf dem Gelände des Hamburger Hafens.

Von 2019 bis 2023 stand im Projekt ANITA mit den Partnern Deutsche Bahn, Hochschule Fresenius und Götting die digitale Integration eines autonomen Lkws in den Logistikprozess des Containerumschlags von der Straße auf die Schiene im Fokus.

Dieser Artikel erschien zuerst in Ausgabe 03_2025.