CeBIT 2017: Autonomes Fahren Sicher durch die Baustelle

Während der Fahrt ermittelt die Kamera alle nötigen Informationen zu Hinweisschildern, Fahrspurinformationen oder von LED-Verkehrszeichen.
Während der Fahrt ermittelt die Kamera alle nötigen Informationen zu Hinweisschildern, Fahrspurinformationen oder von LED-Verkehrszeichen.

Auch automatisierte Fahrzeuge müssen Verkehrszeichen beachten. Bisher fällt es Assistenzsystemen schwer, komplexe Beschilderungen mit zusätzlichen Informationen – z.B. im Baustellenbereich – zu verstehen. Doch mit dem System des Fraunhofer IAIS haben auch autonome Autos den richtigen Durchblick.

Nicht nur für menschlichen Fahrer sind Baustellen eine Herausforderung. Auch automatisierte Fahrzeuge haben mit den neuen Fahrbedingungen zu kämpfen: verengte Fahrspuren, Staus und unsichere oder gar gestresste Fahrer. In so einer Situation kann es schnell zu einem Unfall kommen. Für Systeme der automatisierten Fahrzeuge kommen zusätzlich weitere Erschwernisse hinzu: Nicht selten überlagern sich bei Baustellen alte und neue Fahrbahnmarkierungen und Baken und Leitkegel sind häufig nur begenzt vorhanden und somit von der Sensorik schwer zu erfassen. Außerdem wird die eh schon komplexe Situation durch die zusätzliche Baustellenbeschilderung mit temporären Informationen zu erlaubter Geschwindigkeit oder dem Verlauf der Spuren noch unübersichtlicher.

Mit Deep Learning und Automotive-Kamera sicher durch Baustellen

»Unsere Technik ermöglicht es einem System, auch Schilder dieser Art mit hoher Treffsicherheit zu lesen«, erläutert Stefan Eickeler, zuständig für das Thema Objekterkennung am Fraunhofer IAIS. Die Informationen werden semantisch verarbeitet, inhaltlich verstanden und zur weiteren Verarbeitung verfügbar gemacht. »Mit Deep Learning bringen wir der Software bei, die klassischen Muster schneller und effizienter zu erkennen.«

Das Zusammenspiel von Navigationsgerät und Bordcomputer ermöglicht, dass anders ausgewiesene Autobahn-Ausfahrten auf Baustellen korrekt angesagt, Abstände zu anderen Fahrzeugen optimal bemessen und die Geschwindigkeit rechtzeitig angepasst werden können. »Was beim assistierten Fahren in Kürze schon für Entspannung und mehr Sicherheit beim Fahren sorgen könnte, soll auf lange Sicht auch von ganz alleine funktionieren«, erläutert Eickeler.

Zum Einsatz kommt dabei eine Automotive-Kamera, die derzeit 20 bis 25 Bilder pro Sekunde liefert. Die aufgenommenen Bilder werden während der Fahrt analysiert. Dadurch werden Informationen zu Hinweisschildern, Fahrspurinformationen oder von LED-Verkehrszeichen schnell herausgelesen und bearbeitet. Würde die Kamera künftig als primäre Schnittstelle fungieren, könnte dadurch auf eine Vielzahl an Sensoren verzichtet werden.

Auf der CeBIT stellt das Fraunhofer IAIS in einem virtuellen Rundgang mehrere Projekte im Bereich Big Data und Machine Learning vor – unter anderem zu den Themen »Automatisiertes Fahren im Baustellenbereich«, »Digitale Assistenten und Echtzeit-Empfehlungssysteme« oder »Wissensgraphen für datengetriebene Geschäftsmodelle«.