Können autonome Fahrzeuge auch im urbanen Verkehrsdschungel mit anderen Verkehrsteilnehmern bestehen? Das Forschungsprojekt "Proreta 5" will hierfür Voraussetzungen schaffen und verbessert die Aufmerksamkeitssteuerung durch neue Algorithmen. [...]
Mithilfe Künstlicher Intelligenz (KI) machen Forscher der Universität Bremen komplexe Verkehrssituationen für autonom fahrende Autos nun besser erkennbar. Im Projekt „Proreta 5“ des Autozulieferers Continental folgte das Forschungsfahrzeug autonom dem Straßenverlauf mit einem vordefinierten Ziel und reagierte dabei auf andere Verkehrsteilnehmer, wie Fußgänger, Fahrradfahrer und weitere Autos.
Bessere Wahrnehmung
Ziel der KI-Algorithmen ist es, Objekte und Hindernisse in der Umgebung zu erkennen. Zudem haben die Experten neue Methoden zur menschlichen Aufmerksamkeitssteuerung basierend auf Kameradaten entwickelt. Dabei werden Auffälligkeitskarten erstellt, die relevante Bereiche im Bild bestimmen, in denen beispielsweise andere Verkehrsteilnehmer oder Schilder auftauchen.
Weitere neue mathematische Modelle können Position, Orientierung, Geschwindigkeit oder Größe anderer Verkehrsteilnehmer mathematisch korrekt darstellen und komplexe Fahrzeuggeometrien beschreiben.
Zuletzt haben die Informatiker ein Objekt-Tracking implementiert, welches in der Lage ist, andere Verkehrsteilnehmer im Überwachungsbereich wahrzunehmen und deren Zustand über die Zeit zu schätzen.
Aufgaben effizienter lösen
„Diese Methoden sorgen dafür, dass die entsprechenden Aufgaben effizienter, robuster und sicherer gelöst werden können. Sie liefern somit einen wichtigen Beitrag zum hochautomatisierten und autonomen Fahren. Das Projekt ist ein ideales Beispiel dafür, wie eine gewinnbringende Kooperation von universitärer und wirtschaftlicher Forschung funktionieren kann“, sagt die Bremer Forschungsleiterin Kerstin Schill.
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