Automatisiertes Fahren: Forscher entwickeln Baustellenlösung

Eine Kamera liest während der Fahrt Bilder und Informationen aus, © Fraunhofer IAIS
© Fraunhofer IAIS

Das Fraunhofer-Institut hat eine Lösung entwickelt, mit denen automatisierte Fahrsysteme Hinweisschilder in Echtzeit interpretieren können.

Ein zentraler Punkt beim automatisierten Fahren ist, dass Fahrzeugsysteme in der Lage sein müssen, Verkehrszeichen zu erkennen und in das Fahrverhalten umzusetzen. Bisher haben sie jedoch Schwierigkeiten mit komplexeren Verkehrsführungen, die mehrere Informationen zu Geschwindigkeit und Spurenverlauf beinhalten. Das kann insbesondere an Baustellen zu Problemen führen: Alte und neue Fahrbahnmarkierungen können sich überlagern. Zudem kann es vorkommen, dass die Sensorik begrenzende Baken oder Leitkegel nicht ausreichend erfasst. Auch können Hinweisschilder in diesem Fall unterschiedliche Informationen zur erlaubten Höchstgeschwindigkeit oder der Verkehrsführung enthalten. Aus diesem Grund entwickeln Fraunhofer-Forscher derzeit eine Technologie, die es ermöglichen soll, dass die eingesetzten Systeme Schilder besser erkennen und die notwendigen Maßnahmen so zeitnah und vollständig einleiten können.

So kann die vom Fraunhofer-Institut in dieser Woche auf der CeBIT präsentierte Schlüsseltechnologie die eingehenden Informationen semantisch verarbeiten, inhaltlich verstehen und in einer weiter verarbeitbarer Form bereitstellen. Möglich ist dies, indem das sogenannte „Deep Learning“ die Software so erweitert, dass diese die zugrundeliegenden Muster schneller und effizienter erkennt. Automatisierte Fahrsysteme können so den tatsächlich notwendigen Abstand zu anderen Fahrzeugen korrekt berechnen, die Geschwindigkeit optimal anpassen und anders ausgewiesene Autobahnausfahrten rechtzeitig deuten. Basis hierfür ist eine Automotive-Kamera mit 20 bis 25 Bildern pro Sekunde, deren Bilder das Programm während der Fahrt analysiert, auswertet und bearbeitet.

Deep Learning (Cognitive Computing)

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