Auf dem Weg zum autonomen Fahren Audi stellt neuen KI-Ansatz vor

Der Audi A8 fährt hochautomatisiert nach Level 3 – auch dank künstlicher Intelligenz.
Der Audi A8 fährt hochautomatisiert nach Level 3 – auch dank künstlicher Intelligenz.

Auf der NIPS, Fachkonferenz für Künstliche Intelligenz zeigt Audi ein Vorentwicklungsprojekt. Dabei handelt es sich um eine Monokamera, die durch KI ein hochpräzises 3D-Modell der Fahrzeugumgebung generiert.

Voraussetzung für das automatisierte Fahren ist ein möglichst exaktes Abbild der Umgebung – zu jeder Zeit. Künstliche Intelligenz ist dafür eine Schlüsseltechnologie. Ein Projektteam des Audi-Tochterunternehmens Audi Electronics Venture (AEV) präsentiert auf der Conference and Workshop on Neural Information Processing Systems (NIPS) nun eine Monokamera, die durch Künstliche Intelligenz ein hochpräzises 3D-Modell der Umgebung generiert. Diese Technologie ermöglicht es, das Umfeld des Fahrzeugs exakt zu erfassen.

Als Sensor dient eine handelsübliche Frontkamera. Sie erfasst den Bereich vor dem Auto in einem Winkel von etwa 120 Grad und liefert 15 Bilder pro Sekunde mit 1.3 Megapixel Auflösung. Diese Bilder werden daraufhin in einem neuronalen Netz verarbeitet. Dort findet auch die semantische Segmentierung statt. Dabei wird jedem Pixel eine von 13 Objektklassen zugeordnet. So kann das System andere Pkws, Lkws, Häuser, Fahrbahnmarkierungen, Menschen und Verkehrsschilder erkennen und unterscheiden.

Auch für die Abstandsinformationen nutzt das System neuronale Netze. Die Visualisierung erfolgt hier über ISO-Linien – virtuelle Begrenzungen, die einen konstanten Abstand definieren. Mit dieser Kombination aus semantischer Segmentierung und Tiefenschätzung entsteht ein präzises 3D-Modell des realen Umfelds.

Mithilfe von »unsupervised learning« wurde das neuronale Netz im Vorfeld trainiert. Unsupervised learning braucht anders als das »supervised learning« keine vorsortierten und klassifizierten Daten und ist ein Ansatz, aus Beobachtung von Sachverhalten und Szenarien zu lernen. Das neuronale Netz bekam zahlreiche, mit einer Stereokamera aufgenommene Videos von Straßensituationen zu sehen. Daraufhin lernte das Netz, eigenständig die Regeln zu verstehen, mit denen es aus den Bildern der Monokamera 3D-Informationen erstellt. Das Audi-Projekt birgt große Potenziale für die Interpretation des Verkehrsgeschehens.