Autonome Autos sollen wie Menschen fahren
Neue Methode des FZI orientiert sich an der Natur und erkennt Unsicherheitsfaktoren
Experten des FZI Research Center for Information Technology haben eine Methode entwickelt, die das Fahrverhalten von selbstfahrenden Autos bei besonders schwierigen Bedingungen verbessert. Um sich etwa im engen und hektischen Stadtverkehr oder bei sehr schlechten Sichtverhältnissen unfallfrei zum Ziel steuern zu lassen, setzen die Forscher auf das natürliche Vorbild: Genau wie ein menschlicher Fahrer, der sich einer Kreuzung nähert, wird auch das autonome Fahrzeug langsamer und bezieht mögliche Unsicherheitsfaktoren in die Berechnung der sichersten Fahrtroute mit ein.
„Beste Technik kommt ins Straucheln“
„Autonomes Fahren in städtischen Umgebungen und rauen Wetterverhältnissen ist aus technischer Sicht eine große Herausforderung, die von der Forschung erst noch gemeistert werden muss“, zitiert „TechXplore“ aus der Projektbeschreibung der FZI-Forscher. Trotz großer Anstrengungen sei es bislang auch mit der modernsten und ausgeklügeltsten Technik nicht möglich, in solchen Fällen die Sicherheit der Autoinsassen zu gewährleisten. „Selbst die besten Sensoren und die beste verbaute Technologie kommt ins Straucheln, wenn Unsicherheitsfaktoren ins Spiel kommen, die das Risiko von Kollisionen erhöhen“, betonen die Experten.
„Wenn es um schlechte Wetterverhältnisse wie etwa starken Neben geht, haben Computersensoren einen Vorteil: sie können gleichzeitig in alle Richtungen sehen. Das Problem ist aber nicht das Sehen, sondern das Erkennen und Entscheiden“, stellt Friedrich Eppel, stellvertretender Cheftechniker beim ÖAMTC, gegenüber pressetext klar. Der Mensch sei auch deshalb ein so guter Autolenker, weil er spontan auf veränderte Bedingungen reagieren kann. „Ein Computer kann immer nur Entscheidungen auf Basis dessen treffen, was er schon gelernt hat. Es ist daher sehr wichtig, dass ein Steuersystem in einem selbstfahrenden Auto den Menschen rechtzeitig darüber informiert, wenn die Technik an ihre Grenzen stößt“, so Eppel.
Verschiedene Unsicherheitsfaktoren
Um das autonome Fahren in schwierigen Bedingungen zu verbessern, haben die FZI-Forscher zunächst eine umfassende Analyse aller möglichen verschiedenen Unsicherheitsfaktoren durchgeführt, die für entsprechende Computersysteme zum Problem werden können. Darunter fallen beispielsweise stark befahrene Kreuzungen in Innenstadtlage, Kreuzungen mit schlechter Straßeneinsicht oder Wetterverhältnisse wie starker Regen oder Nebel.
„Nachdem wir all diese Situationen genau studiert haben, konnten wir eine Methode entwickeln, die auch bei extrem schwierigen Bedingungen eine kollisionsfreie Fahrt ermöglicht, indem sie sich an dem natürlichen menschlichen Verhalten orientiert. Wenn man etwa an eine hektische Kreuzung kommt, fährt man automatisch langsamer und vorsichtiger“, schildern die Wissenschaftler. Erste Tests in einer geschlossenen Simulationsumgebung seien durchwegs erfolgreich gewesen. „Nun geht es darum, unser System in ein echtes autonomes Fahrzeug zu integrieren“, so die Forscher.
Quelle
Der Bericht wurde von
der Redaktion „pressetext.com“ (Markus
Steiner) 2018 verfasst –
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