Autonomen Autos reichen GPS und Kamera

Dank innovativem MIT-System findet selbstfahrender Wagen seinen Weg in neuer Umgebung. [...]

Zur Orientierung in neuem Terrain reichen selbstfahrenden Autos künftig nur mehr Kamera und GPS-Karte. Forscher am Massachusetts Institute of Technology (MIT) haben die Software so programmiert, dass diese wie auch Menschen lernen, ihren Weg zu finden. „Mit unserem System muss man das Auto nicht mehr auf jeder Straße vorher trainieren. Stattdessen steht eine neue Karte für das Auto zum Download bereit, mit der es sich auf Straßen orientieren kann, die es noch nie zuvor gesehen hat“, meint Studienautor Alexander Amini.

Wie Menschen navigieren

Den Forschern zufolge hatten Menschen gegenüber selbstfahrenden Autos bisher einen großen Vorteil bei der Navigation. Während Menschen nur ihr GPS und ihre visuellen Eindrücke von der Umgebung verwenden, muss ein autonomes Auto ein unbekanntes Gebiet erst kartieren und analysieren, was viel Zeit in Anspruch nimmt. Das MIT-System hilft den Robo-Autos dabei, das Fahrverhalten von Menschen zu imitieren. Dabei benutzt das Auto lediglich eine einfache GPS-Karte und Daten von seinen Video-Kameras.

Um das System zu testen, „trainierte“ ein menschlicher Fahrer das autonome Fahrzeug, indem dieser es durch einen Vorort steuerte. Durch die gesammelten Daten über Fahrverhalten bei bestimmten Verkehrsverläufen und Hindernissen, konnte das selbstfahrende Auto einem vorbestimmten Weg durch ein anderes, bewaldetes Gebiet folgen.

Wenig Datenverbrauch

Die Karten, die das System verwendet, verbrauchen wenig Platz. Den Forschern zufolge brauchen gewöhnliche Anwendungen LIDAR-Scans, um extrem komplexe Karten zu erstellen. Um beispielsweise die Stadt San Francisco zu kartieren, würden solche System vier Terabyte an Daten verbrauchen. Das MIT-System dagegen benötigt für eine Kartierung der gesamten Erde nur 40 Gigabyte. Die autonomen Autos können sich durch ihre Kameras auch an Hindernisse anpassen, die nicht auf der Karte zu sehen sind.

Das System basiert auf dem sogenannten „End-to-End“-Navigationsprinzip, bei dem sensorische Daten direkt auf das Fahrverhalten übertragen werden. Zuvor steuerten Anwendungen, die dieses Prinzip verwendeten, ein Auto nur durch den Straßenverlauf und nicht zu einem bestimmten Ziel. Autonome Autos lernen mit dem System das richtige Verhalten bei Kreuzungen, Abzweigungen und Kreisverkehren. Die gesammelten Daten helfen dem Fahrzeug dabei, Stoppschilder zu erkennen oder anhand der Fahrbahnmarkierungen zu wissen, dass es sich einer Kreuzung nähert.