Autonomes Fahren

Event Detection ist eine Kernfunktion autonomer Fahrzeuge

Durch den Fortschritten im Bereich der künstlichen Intelligenz und verwandter Technologien werden Autos in naher Zukunft zu autonomen Fahrzeugen, denen Menschenleben anvertraut werden. Damit diese autonomen Fahrzeuge einwandfrei funktionieren, müssen sie mit Fähigkeiten ausgestattet sein, die es ihnen ermöglichen in jeder Situationen die beste und sicherste Entscheidung zu treffen. Um dies zu gewährleisten, werden die von den Kameras der Fahrzeuge erstellten Bilder analysiert, um die Position von Objekten, die zugehörige Kategorie und damit verbundene Ereignisse zu identifizieren und damit die Bilder und die Situationen besser zu verstehen. Die derzeit verfügbaren Systeme wurden durch Computer-Vision- und Deep Learning-Methoden inspiriert. Sie habe jedoch Schwierigkeiten bei der Erkennung kleinerer Objekte, Objekte mit zufälligen geometrischen Transformationen und bei mangelndem Kontrast. Aus diesem Grund arbeitet die EDI GmbH an einem Algorithmus, der die Erkennung kritischer Ereignisse verbessern soll, indem er Zusammenhänge in Situationen erkennt, bei denen die Sensoren Schwachstellen haben. Der Algorithmus der EDI GmbH wird auch bei der Vermeidung von Unfällen im Straßenverkehr hilfreich sein. Die Erkennung von Objekten und Ereignissen umfasst eine Vielzahl von wichtigen Technologien: Bildverarbeitung, Mustererkennung, künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen.

Strategien für Fehlersituationen für autonome Robotertaxis

Ziel des AnRox Forschungsprojektes ist die Entwicklung eines optimierten Antriebssystems für automatisierte Elektrofahrzeuge. Als Projektpartner hat die EDI GmbH die Aufgabe, ein Ersatzsystem zu entwickeln und zu validieren, dass bei einem Ausfall des Primärsystems einspringt. Viele namhafte Unternehmen und Institutionen wie Bosch, Siemens, Infineon und die RWTH Aachen arbeiten als Partner eng zusammen, um dieses effiziente und ausfallsichere elektrische System für Robotertaxis zu entwickeln. Mit den vorhandener Daten als Grundlage entwickelt die EDI GmbH mit Hilfe ihres Dynamic-Risk-Management-Algorithmus und prognostiziertem Verhalten Strategien, die dem System sagen, wie es reagieren soll, wenn das Primärsystem oder Teile davon ausfallen. Im Falle einer Panne bewertet das intelligente ADAS (Advanced Driver Assistance System) die Situation und bringt das Fahrzeug sicher zum Stehen, so dass die Insassen nicht gefährdet werden. Im Falle einer Fehlfunktion während der Fahrt kann das System den Fahrer warnen, wenn das Fahrzeug ein Objekt, eine Person oder ein anderes Fahrzeug an einer Stelle erkennt, an der der Fahrer sie nicht wahrnehmen kann. Ebenso kann das intelligente ADAS den Fahrer informieren, wenn die Fahrzeugbatterie schwach wird oder die Bremsen nicht mehr richtig funktionieren. Wenn das System feststellt, dass das Fahrzeug seine Fahrspur verlässt, kann es den Spurhalteassistenten aktivieren. Kurz gesagt: Künstliche Intelligenz kommt hier zum Einsatz, um die richtige Entscheidung zu treffen, wie das Fahrzeug auf die Fehlersituation reagieren soll, die Fahrgäste nicht gefährdet werden und das Fahrzeug sicher zum Halten gebracht wird. Die Validierung dieser Szenarien wird in einer Simulation durchgeführt.

KI-basiertes sicheres Navigieren und Fahren

Risikoeinschätzung mit lernender KI - RELAI

Dynamic Risk Management (DRM)