Autonome Autos: Neue KI verhindert Unfälle
Detaillierte Risikoabschätzung soll Kollisionen an unübersichtlichen Kreuzungen verhindern
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Testfahrten des MIT in einer Spielzeugstadt (Foto: mit.edu) |
Cambridge (pte002/06.11.2019/06:05) Forscher am Massachusetts Institute of Technology (MIT) http://mit.edu haben zusammen mit Entwicklern des japanischen Autoherstellers Toyota ein Verfahren entwickelt, mit dem sich das Kollisionsrisiko autonomer Fahrzeuge vor allem bei der Einfahrt in Kreuzungen fast vollständig beseitigen lässt. Es bezieht gleich mehrere Faktoren in die Entscheidungsfindung ein.
Bündel an Daten wird einbezogen
Zunächst bezieht das System die eigene Unsicherheit bei der Abschätzung des Risikos, mit einem zunächst unsichtbaren Fahrzeug zu kollidieren, ein. Dann berücksichtigt es alle Hindernisse, Häuser etwa oder Hecken, die die Sicht beeinträchtigen. Aber auch Geräusche, die mögliche Unaufmerksamkeit anderer Fahrer sowie die Geschwindigkeit der auf der Querstraße fahrenden Autos werden einberechnet.
Aus diesen Faktoren errechnet das System die Wahrscheinlichkeit, dass es keine Kollision gibt, wenn das Fahrzeug in die Kreuzung einfährt und gibt entsprechende Anweisungen. Fällt das Resultat unsicher aus, lässt es das Auto langsam vorrücken, um weitere Daten zu sammeln. Es berechnet auch die Zeit, die das Fahrzeug braucht, um die Kreuzung zu überqueren. Ist die errechnete Wahrscheinlichkeit groß genug, dass das Fahrzeug kollisionsfrei durchkommt, gibt das System die Anweisung, zügig und ohne Pause loszufahren.
Über 100 Tests in Spielzeugstadt
"Es ist gewissermaßen ein Vorhersagemodell, das auf Wahrscheinlichkeiten beruht", so Daniela Rus, Direktorin am MIT-Labor für Computerwissenschaften und Künstliche Intelligenz http://csail.mit.edu . Die Forscher haben ihr System, das auch assistierend für menschliche Fahrer eingesetzt werden kann, in über 100 Abbiegemanövern nach links auf belebten, nicht ampelgesicherten Kreuzungen in einer Modellstadt getestet. In allen Fällen ging es gut aus.
Fahrzeuge, die sich ausschließlich mit konventionellen Sensoren wie Kameras und Radar orientieren, konnten Kollisionen dagegen nicht zuverlässig verhindern. Ehe das Vorhersagemodell tatsächlich genutzt wird, um Fahrer zu unterstützen und fahrerlose Fahrzeuge sicherer zu machen, muss das System in realen Fahrzeugen aber noch im realen Verkehr getestet werden, sagen die Forscher. Es gebe zwar andere Lösungen, doch diese ließen sich wegen des großen Rechenaufwands in den Fahrzeugen nicht nutzen. Als nächstes wollen die Wissenschaftler andere Risikofaktoren einbeziehen, etwa Fußgänger.
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