Energieeffiziente Prozessoren für die Bilderkennung Fußgänger schnell erkennen

Mit einer umfassenden Bilderkennung steigen die Anforderungen an Prozessoren.
Mit einer umfassenden Bilderkennung steigen die Anforderungen an Prozessoren.

Zukünftige Fahrerassistenzsysteme werden mit einer umfassenden Bilderkennung ausgestattet, damit Gefahren frühzeitiger erkannt und Unfälle vermieden werden. Damit steigen die Anforderungen an Prozessoren, die eine hohe Echtzeitleistung kombiniert mit einer hohen Energieeffizienz aufweisen müssen.

Einem im Jahr 2013 veröffentlichten Bericht des European Road Assessment Program (EuroRAP) und des European New Car Assessment Program (EuroNCAP) zufolge sind die Vorkehrungen zur verbesserten Fahrzeugsicherheit der Hauptgrund für weniger Verkehrstote in Europa innerhalb der letzten zehn Jahren. Der Bericht „Roads that Cars Can Read“ fordert eine Standardisierung von Verkehrszeichen und Fahrbahnmarkierungen, damit Fahrerassistenzsysteme (Advanced Driver Assistant Systems, ADAS) diese einfacher erkennen können. Somit wird der zunehmende Einsatz autonomer Systeme mit visueller Erkennung die Sicherheit im Straßenverkehr in den kommenden Jahren weiter erhöhen.

EuroNCAP hat Testprotokolle für verschiedene autonome Sicherheitssysteme bereits vor einiger Zeit eingeführt. Kollisionswarnsysteme (FCW; Forward Collision Warning) und autonome Bremssysteme (AEB; Autonomous Emergency Braking) wurden 2014 zum ersten Mal in die Gesamtsicherheitsbewertung des EuroNCAP aufgenommen. Das Programm wird im Jahr 2016 um die Verkehrszeichenerkennung (TSR; Traffic Sign Recognition) und AEB mit Fußgängererkennung bei Tageslicht (PD; Pedestrian Detection) sowie 2018 um AEB mit PD bei Tag und Nacht ergänzt.

Zu den weiteren Fahrerassistenzsystemen, die zunehmend in Fahrzeugen verbaut werden, zählen

  • der Spurhalteassistent (LDW/LKA; Lane Departure Warning/Lane Keeping Assist),
  • der automatische Fernlicht-Assistent (AHB; Automatic High-Beam Assistance), der entgegenkommende Fahrzeuge und die Rücklichter vorausfahrender Fahrzeuge erkennt, um Blendung zu vermeiden,
  • Fußgänger-Kollisionswarnsysteme (PCW; Pedestrian Forward Collision Warning),
  • Verkehrszeichenerkennung (TSR; Traffic Sign Recognition) und
  • Lichtsignalerkennung (SLR; Signal Lamp Recognition).

Zu den leistungsfähigeren Funktionen zählen die 3D-Objekterkennung sowie die Fahrerüberwachung, um Anzeichen von Müdigkeit oder Ablenkung zu erkennen.

Immer mehr werden zukünftige Fahrzeuge mit umfangreichen Bildverarbeitungsfunktionen (Bild 1) ausgestattet sein, die den Fahrer unterstützen. In Kombination mit weiterer Sensorik, beispielsweise Radar, werden vom auswertenden System autonome Eingriffe in die Fahrzeug-Längs- und Querführung vorgenommen. Die Zahl der Verkehrstoten und Verletzten auf Europas Straßen lässt sich damit deutlich verringern.

Sicherheit im Straßenverkehr muss verbessert werden

Obwohl die Sicherheit weiter verbessert wurde, starben laut EU-Kommission im Jahr 2013 durchschnittlich 70 Personen pro Tag auf Europas Straßen. Der Europäische Kommissar für Mobilität und Transportwesen, Siim Kallas, hat zudem darauf hingewiesen, dass auf jeden Toten noch zehn Schwerverletzte mit Kopf- und Wirbelsäulenverletzungen hinzukommen.

Fahrerassistenzsysteme wie FCW und LDW/LKA sollen vor allem Zusammenstöße vermeiden, die in der Regel durch die Unaufmerksamkeit des Fahrers verursacht werden. Die Systeme erkennen eine Gefahr und alarmieren den Fahrer. Autonome Systeme wie AEB sorgen für eine aktive Beteiligung von Fahrzeugsystemen und übernehmen die Kontrolle des Fahrzeugs, um korrigierend einzuwirken.

Während die ersten Fahrerassistenzsysteme noch auf den Schutz der Fahrzeuginsassen ausgelegt waren, zielen die Neuentwicklungen zusätzlich auf den Schutz anderer Verkehrsteilnehmer wie Fußgänger oder Radfahrer ab.

Gerade Fußgänger sind im städtischen Bereich und auf Landstraßen ohne Bürgersteige besonders gefährdet. Die Fußgängererkennung ist nach wie vor eine technische Herausforderung, möchte man insbesondere mit der sogenannten False-Positive-Rate gegen Null streben. Die großen Abweichungen menschlicher Formen und Größen sowie das Vorhandensein anderer Objekte wie Behälter, Hecken, Barrieren oder Beschilderungen erfordert eine leistungsfähige Bilderkennung, um Fußgänger von diesen Objekten zu unterscheiden. Die Fußgängererkennung bei Nacht oder bei schlechten Lichtverhältnissen ist naturgemäß noch anspruchsvoller. Gerade ältere Menschen stellen eine Gruppe ungeschützter Verkehrsteilnehmer dar, denen besondere Aufmerksamkeit zuteil kommen sollte. Sie sind nicht nur verletzlicher als andere Fußgänger. Darüber hinaus sind sie im Vergleich zu jüngeren Verkehrsteilnehmern auch als Fahrer gefährdeter, weil sie langsamer auf Ereignisse reagieren und über eine schlechtere Sehkraft verfügen, was die Unfallwahrscheinlichkeit erhöht. Andererseits möchte die alternde Bevölkerung mobil und unabhängig sein, zumal das Renteneintrittsalter weiter steigt. Autonomes Bremsen und andere Assistenzsysteme können dazu beitragen, dass ältere Fahrer wesentlich sicherer im Straßenverkehr teilnehmen.

Anforderungen an die Bilderkennung

Systeme, die Gefahren sehen können, benötigen eine hochleistungsfähige Bilderkennung. Verbesserungen in der Bildverarbeitungstechnik bei Embedded-Systemen für Automotive-Anwendungen machen das möglich. „Hochleistungsfähig“ bezieht sich dabei auf die Reaktionszeit des Systems, eine schnelle und deterministische, nahezu sofortige Benachrichtigung über mögliche Gefahren sowie genaue und zuverlässige Informationen abgeben zu können.

Die Bilderkennung ist grundsätzlich Software-basiert. Bei einem rein Software-basierten Ansatz würde jedoch in einem ADAS die Stromaufnahme einer hochleistungsfähigen CPU oder eines Signalprozessors bei hohen Taktfrequenzen zu inakzeptablen thermischen Belastungen führen. Die Bilderkennungseinheit für die vorausschauende Fahrerassistenz, mit Elektronik und Kameras ausgestattet, ist üblicherweise im oberen Bereich der Windschutzscheibe im Innenraum montiert. Dort ist sie direkter Sonneneinstrahlung ausgesetzt. Dabei ist entscheidend, dass Echtzeit-Systemleistung garantiert wird, ohne dabei Komponenten mit hohem Stromverbrauch einsetzen zu müssen, die innerhalb der Einheit viel Wärme erzeugen. Die Auswirkungen eines leistungsfähigen Software-basierten Ansatzes auf die auftretende Verlustleistung gilt es zu berücksichtigen.