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30.01.2020 | Automatisiertes Fahren | Nachricht | Onlineartikel

KI hilft bei der Manöverplanung automatisierter Fahrzeuge

Autor:
Patrick Schäfer
1 Min. Lesedauer

An der Universität Ulm wird die automatisierte Bewegungsvorhersage erforscht und dabei auch auf KI gesetzt. Sie hilft automatisierten Fahrzeugen bei der Manöverplanung.

Automatisierte Fahrzeuge benötigen für das vorausschauende Fahren Informationen über das Verhalten anderer Verkehrsteilnehmer, um die Manöverplanung durchzuführen. Wissenschaftler an der Universität Ulm forschen dazu an der automatisierten Bewegungsvorhersage und setzen dabei auch künstliche Intelligenz ein. 

Hochautomatisierte Fahrzeug können zukünftige Bewegungsbahnen schlecht prognostizieren. "Mit kurzen Vorhersagezeiträumen von einer Sekunde kommt der Computer zwar noch gut zurecht, indem er sich mit einfachen Bewegungsmodellen behilft. Doch bei größeren Vorhersagehorizonten werden solche Verfahren zunehmend ungenau", sagt Jan Strohbeck, Doktorand am Institut für Mess-, Regel- und Mikrotechnik der Universität Ulm.

KI soll aus Bildern Fahrzeugbewegungen ableiten

Ein KI-Verfahren soll die Bewegungsprognosen für andere Verkehrsteilnehmer verbessern und die Bewegungsbahn eines Fahrzeuges mindestens für die nächsten drei Sekunden möglichst korrekt vorhersagen. Für den Deep-Learning-Ansatz, bei dem auch neuronale Netze zum Einsatz kommen, werden, werden künstliche Bilder von der Umgebung des Fahrzeuges erzeugt, etwa die Fahrspuren, Seitenstreifen oder Parkbuchten sowie Informationen über andere Verkehrsteilnehmer. "Ein künstliches neuronales Netz wird darauf trainiert, aus diesen Bildern relevante Informationen zu extrahieren und damit wahrscheinlichkeitsbasierte Aussagen über zukünftige Fahrzeugbewegungen abzuleiten. Diese dienen dann als Hypothesen zur Bewegungsvorhersage", erläutert Strohbeck. Das System der Ulmer Forscher gewann letztes Jahr einen Wettbewerb im Bereich "Motion Forecasting".

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