Autonome Autos setzen nun auf Prognosen
Sicherheit wird dank neuem System von MIT-Wissenschaftlern größer - Rechenbedarf sinkt
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Autonomes Fahrzeug, ausgestattet mit der neuen Software (Illustration: mit.edu) |
Cambridge (pte005/26.05.2021/06:15)
Lidar, ein dem Radar verwandtes Verfahren zur Abstandsmessung auf Laserbasis, ist unumgänglich für autonom fahrende Autos. Doch es hat Nachteile. Die haben Forscher des Massachusetts Institute of Technology https://www.mit.edu/ (MIT) in Cambridge/USA jetzt behoben. Der Lidar-Sensor und -Empfänger befindet sich in einer Kuppel auf dem Dach des Fahrzeugt. Er rotiert und sendet pausenlos gebündeltes Infrarotlicht aus, das von Hindernissen reflektiert wird, zumindest teilweise. Aus der Laufzeit des Laserstrahls ermittelt das System die Abstände zu allen Hindernissen rundum das Auto. Es entsteht praktisch eine dreidimensionale Abbildung der Umgebung als Momentaufnahme.
[b]Zwei Millionen Daten pro Sekunde[/b]
Die dabei generierte Datenmenge ist gigantisch. Ein typischer 64-Kanal-Snsor produziert in jeder Sekunde zwei Millionen Punkte. Die lassen sich mit Bordmitteln in Echtzeit nicht verarbeiten. Deshalb werden sie zunächst auf eine zweidimensionale Karte reduziert, deren Bilddaten nur ein Vierzehntel der Rechenzeit benötigt. Doch dabei gehen viele Informationen verloren, die für eine sichere Fahr nötig sind.
Die MIT-Ingenieure entwickelten eine Auswertesoftware auf der Basis von maschinellem Lernen, die sich mit einer groben 3D-Karte und einer GPS-Präzision begnügt, die der eines Smartphones entspricht. Tests zeigten, dass die Fahrer, die zur Sicherheit in den autonomen Autos mitfahren, seltener eingreifen mussten, wenn das neue System installiert war.
[b]Plausibilität wird wichtig[/b]
Die neue Software trifft Vorhersagen, was in den nächsten Sekunden geschehen mag und beurteilt selbstständig, wie plausibel sie sind. Entsprechend werden sie eingestuft. Als anschauliches Beispiel führen Zhijian Liu und Alexander Amini, Mitautoren der Veröffentlichung ausgerechnet den Menschen an, der ja als Fahrer abgelöst werden soll. Wenn man aus einem Tunnel ins Sonnenlicht hinausfährt ist die optische Wahrnehmung kurz getrübt. Der Fahrer aber hat vorher schon abschätzen können, was in der Sekunde voraussichtlich passieren wird, in der er geblendet ist. Hat er eine völlig freie Straße gesehen muss er sich keine Sorgen machen. Ist der Verkehr jedoch dicht wird er beschließen, vorsichtiger zu sein.
[b]Anpassung an unerwartete Ereignisse[/b]
Das Team nennt seinen Ansatz „Hybrid Evidential[WK1] Fusion", weil es verschiedene Vorhersagen zusammenführt, um zu seine nächsten Bewegungen zu planen. „Damit kann sich das System an unerwartete Ereignisse anpassen", so Daniela Rus, Professorin für Informatik, die die Entwicklung geleitet hat.
(Ende)
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