Autonome Fahrzeuge lernten auf unbekannten Routen fahren

Autonome Fahrzeuge lernten auf unbekannten Routen fahren

4. Juni 2019 0 Von Horst Buchwald

Autonome Fahrzeuge lernten auf unbekannten Routen fahren

New York, 4.6.2019

Mit dem Ziel, autonomen Fahrzeugen eine menschenfreundlichere Anleitung im Umgang mit autonomen Fahrzeugen zu verleihen, haben die Forscher des MIT ein System geschaffen, das nur einfache Karten und visuelle Daten verwendet, damit derartige Autos in neuen, komplexen Umgebungen Routen navigieren können.

Menschliche Fahrer sind außergewöhnlich gut darin, Straßen zu befahren, die sie noch nicht kennen. Sie gleichen ab, was sie um sich herum sehen, mit dem, was sie auf den GPS-Geräten sehen, um festzustellen, wo sie sind und wohin sie gehen müssen.Für autonome Autos ist das jedoch problematisch. In jedem neuen Gebiet müssen sie zuerst alle neuen Straßen kartieren und analysieren, was sehr zeitaufwendig ist, weil die Systeme sich auch auf komplexe – meist durch 3D-Scans erzeugte – Karten stützen, die rechenintensiv zu generieren und zu verarbeiten sind.

In einem Beitrag, der kürzlich auf der International Conference on Robotics and Automation vorgestellt wurde beschrieben die Forscher des MIT ein autonomes Steuerungssystem, das die Lenkmuster menschlicher Fahrer “gelernt”habe, während es auf engstem Raum Straßen befuhr. Dabei verwendete es nur Daten aus Videokameras sowie eine einfache GPS-ähnliche Karte. Das Ergebnis: Nun kann das trainierte System ein fahrerloses Auto entlang einer geplanten Strecke in einem brandneuen Gebiet steuern, indem es den menschlichen Fahrer imitiert.

Ähnlich den Menschen erkennt das System auch Abweichungen zwischen seiner Karte und den Merkmalen der Straße. Dies hilft dem System festzustellen, ob seine Position, seine Sensoren oder seine Zuordnung falsch sind, um den Kurs des Fahrzeugs zu korrigieren.

Um das System zu trainieren, steuerte ein menschlicher Bediener einen fahrerlosen Toyota Prius – ausgestattet mit mehreren Kameras und einem einfachen GPS-Navigationssystem – und sammelte Daten von lokalen Vorstadtstraßen einschließlich verschiedener Straßenstrukturen und Hindernisse. Im autonomen Einsatz navigierte das System das Fahrzeug erfolgreich auf einem vorgeplanten Weg in einem bewaldeten Gebiet, das für autonome Fahrzeugversuche vorgesehen ist.

“Mit unserem System müssen Sie nicht auf jeder Straße vorher trainieren”, betonte Alexander Amini, Doktorand des MIT. “Du kannst eine beliebige Karte herunterladen. Das Auto kann durch Straßen navigieren , die es noch nie zuvor gesehen hat.”

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