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pte20220808022 Auto/Verkehr, Technologie/Digitalisierung

Robo-Autos: Kameras und Sensoren gezielt an

Ansatz von Forschern der QUT und Ford-Entwicklern aktiviert die Systeme standortabhängig


Sensoren liefern autonomen Auto eine Fülle von Daten (Bild: ford.com)
Sensoren liefern autonomen Auto eine Fülle von Daten (Bild: ford.com)

Brisbane/Dearborn (pte022/08.08.2022/12:30) -

Roboterforscher der Queensland University of Technology (QUT) http://qut.edu.au haben gemeinsam mit Kollegen der Ford Motor Company http://ford.com einen Weg gefunden, autonom fahrenden Autos bessere Informationen über ihr Umfeld zu verschaffen. Ziel ist es, die Sicherheit zu erhöhen.

Immer nur die besten Sensoren

Fahrerlose Autos verlassen sich auf Kameras und radargestützte Abstandssensoren, die nach dem LiDAR-Prinzip arbeiten. Die Forscher haben herausgefunden, dass auf bestimmten Straßenabschnitten manche dieser Sensoren gute Infos liefern, andere dagegen überflüssig sind. Das ändert sich je nach aktuellem Standort. Die Idee von Forschungsleiter Michael Milford, Joint Director des QUT Centre for Robotics: Kameras und Abstandssensoren werden, wo auch immer sie sind, mit Infos zum jeweiligen Standort, die früher erfasst worden sind, versorgt

Somit werden, so der Forscher genau die Geräte aktiv, die in der jeweiligen Position die besten Daten über die Umgebung liefern und so Unfälle oder brenzlige Situationen vermieden werden. "Das System ist lernfähig. Es findet heraus, welche Kamera und welcher LiDAR-Sensor auf einem bestimmten Straßenabschnitt die besten Daten liefert. Das merkt es sich und schaltet, wenn das Fahrzeug die Stelle ein zweites Mal passiert, genau diese Kameras und Sensoren ein", verdeutlicht Milford.

Nützlich für dynamische Situationen

"Wenn die wissen, wo sie sich befinden, können sie Karteninformationen nutzen, die auch für die Erkennung anderer dynamischer Objekte in der Szene nützlich sind", sagt Ford-Forscher Punarjay Chakravarty. Das seien Vorinfos, mit denen das neuronale Bordnetz gefüttert würde, das die eingehenden Daten verarbeitet und interpretiert und so die Objekterkennung verbessert. Die genaue Lokalisierung ermögliche es, jederzeit die besten Kameras und Abstandssensoren zu aktivieren.

(Ende)
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