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Automatisiertes Fahren

Die Unfallschwere vorhersagen

Das Forschunsprojekt Save-Road wird von der Bayerischen Forschungsstiftung gefördert.
Manchmal bleibt nicht genug Zeit, einen Unfall zu verhindern. Doch wenn man weiß, wie schwer der Unfall sein wird, lassen sich geeignete Sicherheigssysteme aktivieren.
© Technische Hochschule Ingolstadt

Wie sich die Verkehrssicherheit steigern lässt, untersucht die Technische Hochschule Ingolstadt im Forschungsprojekt Save-Road. Ziel des Projekts ist insbesondere, die Schwere von Verkehrsunfällen mit künstlicher Intelligenz und Machine Learning vorherzusagen.

Der Forschungsfokus liegt auf plötzlich auftauchenden Objekten im Fahrzeugumfeld sowie auf einer zuverlässigen Vorhersage bei unterschiedlichen Umweltbedingungen wie Regen, Nebel oder ungünstigen Lichtverhältnissen. Resultierend aus dem sicheren Erkennen von Objekten bei sehr geringer Reaktionszeit sollen geeignete Sicherheitssysteme aktiviert werden, zum Beispiel Airbags.

Allerdings stellen plötzlich erscheinende und teilweise verdeckte Objekte im Fahrzeugumfeld, wie zum Beispiel ein Kind, das einem Ball hinterherläuft, oder verdeckte Fahrzeuge, Algorithmen vor große Herausforderungen. Deshalb erfordert eine Zunahme an automatisierten Fahrfunktionen daher gerade im besiedelten Raum eine lückenlose Überwachung des unmittelbaren Fahrzeugumfeldes. Informationen mit hoher Genauigkeit zum Ablauf und Intensität eines bevorstehenden Unfalls helfen dabei, im Vorfeld eines unvermeidlichen Unfalls entscheidende Millisekunden für die Aktivierung von Sicherheitssystemen zu gewinnen und damit Fahrzeuginsassen noch besser zu schützen.

Im Forschungsprojekt Save-Road entwickeln die Wissenschaftler ein auf künstlicher Intelligenz und Machine Learning basierendes System zur Erfassung des Fahrzeugumfeldes mittels Sensordatenfusion. Dazu fusionieren die Forscher Daten aus hochauflösenden Radaren und optischen Systemen unter Berücksichtigung unfallrelevanter Parameter wie Objektart, Geschwindigkeit oder Distanz. Die auf diese Weise kombinierten Sensortechnologien sollen im Rahmen eines neuartigen Überwachungskonzepts validiert werden, das sicherheitsrelevante Entscheidungen auf Grundlage der Datengüte trifft und die Aktivierung von Schutzsystemen steuert.

Das Projekt führt die Technische Hochschule Ingolstadt gemeinsam mit Industriepartnern durch. Beteiligt sind EFS, ein Technologieanbieter für Software im Bereich des assistierten und pilotierten Fahrens, sowie PCO, ein auf die Entwicklung und die Produktion von High-End-Kamerasystemen spezialisiertes Unternehmen. Geleitet wird das Forschungsprojekt von Prof. Dr. Thomas Brandmeier, Wissenschaftlicher Leiter des Forschungs- und Testzentrums Carissima der Technischen Hochschule Ingolstadt, sowie von Prof. Dr. Alessandro Zimmer, Professor mit Spezialisierung auf Computer Vision, Bildverarbeitung und Künstliche Intelligenz in Carissima.

Die Bayerische Forschungsstiftung unterstützt Save-Road mit rund 658.000 Euro. Damit ist das Projekt eines von bayernweit vier Projekten, die der Stiftungsrat der Bayerischen Forschungsstiftung in der ersten Förderrunde 2020 ausgewählt hat.


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