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Ed it or ia l 7 Nr 15 2024 www markttechnik de Viel hilft nicht immer viel Wenn man sich auf eine Sache im Straßenverkehr verlassen kann dann darauf dass man sich im Prinzip auf nichts verlassen kann Immer wieder überraschen andere Verkehrsteilnehmer mit einem Verhalten das sich weder aus der konkreten Situation noch aus den üblichen Verkehrsregeln vorhersagen lässt – typisch menschlich eben Entsprechend ambitioniert wirkt das Ziel des seit 2021 von ZF dem Entwicklungsdienstleister INGgreen und der Technischen Universität Dortmund durchgeführten KISSaF-Forschungsprojekts Das Akronym steht für »KIbasierte Situationsinterpretation für das automatisierte Fahren« und soll KI-Systeme darauf trainieren die Handlungen von anderen Verkehrsteilnehmern vorherzusagen Mithilfe dieser sogenannten Szenenprädiktion sollen hochautomatisierte Fahrerassistenzsysteme ADAS der Automatisierungsstufen 2+ und 3 in der Lage sein die wahrscheinlichsten Handlungen anderer Verkehrsteilnehmer einige Sekunden vorherzusagen und entsprechend zu agieren Wird der offenbar von seinem Smartphone abgelenkte Fußgänger gleich unachtsam auf die Fahrbahn treten? Was ist bei einem automatisiert durchgeführten Spurwechsel zu beachten? Bremst der vorausfahrende Wagen noch ab? Nach dem Motto »Viel hilft viel« wurden die KI-Systeme mit einer sehr großen Menge an aus dem echten Straßenverkehr gewonnenen Daten trainiert Dazu erfasste ein Messfahrzeug auf mehr als 100 000 Kilometern Strecke neben Kamera-Radarund Lidar-Daten auch relevante GPSund Wetterinformationen So kamen insgesamt rund 800 Terabyte Rohdaten zusammen Und das Ergebnis dieses ganzen Aufwands? Die Pressemitteilung von ZF gibt sich da eher zurückhaltend »Nach dem Training konnte die KI besser abwägen wie sich andere Verkehrsteilnehmer verhalten« heißt es lapidar Konkret seien etwa möglicherweise kritische Spurwechsel erkannt und entweder abgebrochen oder gar nicht eingeleitet worden Auch die Fähigkeit der KI bei Gegenverkehr an Kreuzungen rechtzeitig zu stoppen habe sich mit dem im Laufe von KISSaF erarbeiteten Verfahren verbessert Nun jede Verbesserung von automatisierten Systemen ist natürlich zu begrüßen Doch die gesamte Versuchsanordnung hat ein grundlegendes Problem Mit statistischen Verfahren allein – und nichts anderes ist ein solches Training sei es auch mit noch so vielen Daten – lässt sich diese Aufgabe nicht adäquat lösen Es braucht vielmehr ein umfassendes Situationsverständnis sowie die Fähigkeit auch kleinste kommunikative Signale der anderen Verkehrsteilnehmer interpretieren zu können um signifikante Fortschritte in Richtung autonomes Fahren zu erzielen Realistischerweise zielt das Forschungsprojekt auch nur auf Level-2-und -3-Systeme bei denen der menschliche Fahrer weiterhin die Verantwortung trägt Doch die wirklichen Herausforderungen liegen auf den höheren Leveln Es bleibt die spannende Frage mit welchen Methoden und technischen Ansätzen hier ein echter Durchbruch erzielt werden kann – und wie lange das noch dauern wird Herzlich Ihr EOL 1ST NICHT DAS ENDE DER WELT Als autorisierter Distributor bietet Rochester Electronics das weltweit umfangreichste Angebot an EOL-Halbleitern Endof-Life um die Medizin-Verteidigungs und lnfrastrukturbranche weltweit in Bewegung zu halten Die weltweit groBte kontinuierliche Halbleiterquelle �Rochester � Electronics ® www rocelec de Autorisierte Distribution Lizenzierte Fertigung Fertigungsdienstleistung +49 89 588041 000 d ac h sales@rocelec com Ingo Kuss Chefredakteur • IKuss@wekafachmedien de