Im Allgemeinen soll der Stra\u00dfenverkehr durch selbstfahrende Autos sicherer werden, da der Faktor “Menschlicher Fehler” wegf\u00e4llt. Bis so ein Fahrzeug alle Situationen v\u00f6llig alleine bew\u00e4ltigen kann, muss es allerdings s\u00e4mtliche m\u00f6glichen Situation erkennen und auch verarbeiten k\u00f6nnen. Da manche Situationen aber schlecht vorhersehbar oder einfach zu komplex sind, sto\u00dfen die aktuellen Systeme schnell an ihre Grenzen.<\/p>\n\n\n\n
Ein Team um Prof. Eckehard Steinbach, Inhaber des Lehrstuhls f\u00fcr Medientechnik und Mitglied des Board of Directors der Munich School of Robotics and Machine Intelligence (MSRM) der Technischen Universit\u00e4t M\u00fcnchen<\/a> (TUM) hat nun ein System entwickelt, das den Fahrer warnen kann, wenn eine Situation vorhersehbar ist, der das System alleine nicht gewachsen sein wird.<\/p>\n\n\n\n \u00a0Im Gegensatz zu bisherigen Entwicklungen f\u00fcr selbstfahrende Autos, setzen die Forscher nicht auf Modelle, durch die das Fahrzeug das Verhalten aller Teilnehmer im Stra\u00dfenverkehr beurteilen kann. Sie setzen auf K\u00fcnstliche Intelligenz (KI), die aus vorausgegangenen Situationen lernen kann, in denen selbstfahrende Testfahrzeuge im realen Stra\u00dfenverkehr an ihre Grenzen gesto\u00dfen sind. In solchen Situationen \u00fcbernimmt der Mensch wieder die Kontrolle \u00fcber das Auto. Entweder, weil er vom Auto dazu aufgefordert wird oder weil er aus Sicherheitsgr\u00fcnden selbst die Entscheidung getroffen hat.<\/p>\n\n\n\n Die Technologie erfasse hierbei mit der Hilfe von Sensoren und Kameras die Umgebung und zeichne den Zustand des Fahrzeugs auf, sagen die Wissenschaftler. Dazu geh\u00f6ren zum Beispiel der Stand des Lenkrads, die Beschaffenheit der Stra\u00dfe, das Wetter, die Sicht und auch die aktuelle Geschwindigkeit. Aus diesen Daten lernt die auf einem sogenannten rekurrenten neuronalen Netz (RNN) basierende KI dabei, Muster zu erkennen. Bei k\u00fcnftigen derartigen Situationen erkennt sie das Muster dann wieder, wenn die automatisierte Steuerung \u00fcberfordert war. Als Folge warnt sie den Fahrer, dass eine potenziell kritische Situation bevorsteht.<\/p>\n\n\n\n “Um Fahrzeuge autonomer zu machen, untersuchen viele der bisherigen Methoden, was die Autos bislang vom Verkehr verstehen, und verbessern dann die Modelle, nach denen sich die Autos richten. Der gro\u00dfe Vorteil unserer Technologie ist: Wir ignorieren v\u00f6llig die Meinung des Autos und schauen stattdessen rein auf die Daten des tats\u00e4chlichen Geschehens und finden Muster\u201c, sagt Steinbach. “Die KI entdeckt so auch potenziell kritische Situationen, die in Modellen vielleicht nicht oder noch nicht erkannt wurden. Unser System bietet damit eine Sicherheitsfunktion, die wei\u00df, wann und wo die Autos Schw\u00e4chen haben.\u201c<\/p>\n\n\n\n Getestet wurde die Technologie gemeinsam mit automatisiert fahrenden Entwicklungsfahrzeugen der BMW Group im \u00f6ffentlichen Stra\u00dfenverkehr. Dabei entstanden rund 2.500 Situationen, in denen die Fahrer eingreifen mussten. Bei der Auswertung ergab die Studie eine Genauigkeit einer Vorhersage von \u00fcber 85 Prozent, mit bis zu sieben Sekunden Vorlauf vor deren Eintreffen.<\/p>\n\n\n\n Damit die Technologie funktioniert, ist eine gro\u00dfe Datenmenge n\u00f6tig, da die KI nur aus Situationen Erfahrungen sammeln kann, die sie bereits kennt. Aufgrund der Menge an Entwicklungsfahrzeuge w\u00fcrden dabei Daten quasi von allein erzeugt, sagt Studienautor Christopher Kuhn: \u201eJedes Mal, wenn es bei Testfahrten zu einer potenziell kritischen Situation kommt, f\u00e4llt ein neues Trainingsbeispiel f\u00fcr uns ab.\u201c Und jedes Fahrzeug k\u00f6nne durch eine zentrale Speicherung der Daten aus den Aufzeichnungen der Flotte lernen.<\/p>\n\n\n\n Weitere Artikel zum Thema selbstfahrende Autos finden Sie hier<\/a>.<\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Im Allgemeinen soll der Stra\u00dfenverkehr durch selbstfahrende Autos sicherer werden, da der Faktor “Menschlicher Fehler” wegf\u00e4llt. Bis so ein Fahrzeug alle Situationen v\u00f6llig alleine bew\u00e4ltigen kann, muss es allerdings s\u00e4mtliche m\u00f6glichen Situation erkennen und auch verarbeiten k\u00f6nnen. 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