Einleitung
An der Universität Zürich (UZH), Institut für Informatik, Robotics and Perception Group, wird unter der Leitung von Prof. Dr. Davide Scaramuzza an einer neuen Art Kamera geforscht:
- Künstliche Intelligenz in Kombination mit einer neuartigen, vom menschlichen Auge inspirierten Kamera, welche Verkehrsteilnehmer und Hindernisse hundertmal schneller als aktuelle Autokameras erkennt.
Das neue System soll die Sicherheit von Automobilsystemen und autonomen Fahrzeugen erheblich verbessern.
Ausgangslage
Bekanntlich ist es der Alptraum jeden Autofahrers:
- Ein Fussgänger tritt scheinbar aus dem Nichts vor das Auto.
- Um zu bremsen oder auszuweichen und so das Schlimmste zu verhindern, bleibt oft nur eine Bruchteil-Sekunde.
Einige Autos verfügen bereits heute über Kamerasysteme, welche die Lenker davor warnen oder eine Notbremsung einleiten können.
Diese Systeme sind offenbar noch nicht schnell und zuverlässig genug, um in autonomen Fahrzeugen eingesetzt werden zu können.
Prinzip + System
Daniel Gehrig und Davide Scaramuzza vom Institut für Informatik der Universität Zürich (UZH) haben nun ein neues System entwickelt:
- Das neuartige System mit biologisch inspirierter Kamera, welche mit künstlicher Intelligenz kombiniert ist, kann Hindernisse in der Umgebung eines Autos viel schneller und mit weniger Rechenleistung erkennen als aktuelle Systeme.
Die beiden Forscher publizierten in der neuesten Ausgabe des Wissenschaftsjournals «Nature».
Unterschied zu den aktuellen Systemen
Die meisten der aktuellen Kameras sind bildbasiert:
- Die aktuellen Kameras machen in regelmässigen Abständen Schnappschüsse.
Die Fahrerassistenz in Autos nimmt in der Regel 30 bis 50 Bilder pro Sekunde auf, was bei einer zwischenzeitlichen Veränderung zur Gefahr offenbar zu langsam sei.
Demgegenüber kann ein künstliches neuronales Netz darauf trainiert werden, Objekte auf diesen Bildern wie Fussgänger, Fahrräder und andere Fahrzeuge zu erkennen.
Vorteile
Die Vorteile auf einen Blick sind:
- Schnellere Erkennung mit weniger Rechenleistung.
- Das Beste aus zwei Kameratypen mit KI kombiniert.
- Hundertmal schnellere Detektion mit weniger Daten.
Nachteile
Allerdings habe das neue System auch seine Schwächen:
- Ein Übersehen sich langsam bewegender Dinge.
- Nicht so leichte Umwandlung von Bildern in die übliche Datenform für ein Trainieren des KI-Algorithmus.
Resultat
Das Team testete das System im Vergleich zu den besten, derzeit auf dem Automobilmarkt erhältlichen Kameras und visuellen Algorithmen:
- Die Detektion von Ereignissen erfolge hundertmal schneller.
- Gleichzeitig sei die zwischen Kamera und Bordcomputer zu übertragende Datenmenge und die für die Bildverarbeitung erforderliche Rechenleistung reduziert, ohne die Genauigkeit zu beeinträchtigen.
Massgebend sei,
- dass das System Autos und Fussgänger, die zwischen zwei aufeinanderfolgenden Bildern der Standardkamera in das Sichtfeld eindringen würden, effektiv erkennen könne;
- dass das System vor allem bei hohen Geschwindigkeiten funktioniere.
Das Forscherteam meint zudem:
- Die Methode könne in Zukunft noch leistungsfähiger werden, wenn Kameras mit LiDAR-Sensoren wie in selbstfahrenden Autos integriert würden.
- Solche hybriden Systeme könnten die notwendige Sicherheit für autonomes Fahren ermöglichen.
Mehr:
Biologisch inspirierte Kamera und KI erkennen Fussgänger und Hindernisse schneller | UZH News | UZH
Quelle
LawMedia Redaktionsteam