28.06.2021

Mehr Sicherheit beim automatisierten Fahren bei Nacht: Projekt AI4OD nimmt Fahrt auf

Es ist dunkel, die Sicht ist schlecht und die Person am Steuer müde – Faktoren wie diese führen zu einem überdurchschnittlich hohen Unfallrisiko bei Nacht. Eine mögliche Lösung des Problems stellen so genannte Fahrerassistenzsysteme (FAS) dar. Tagsüber tragen diese bereits erheblich dazu bei, die Sicherheit im Straßenverkehr zu erhöhen. Bei Nachtfahrten gibt es allerdings noch Verbesserungspotenzial, was die Wahrnehmung anderer Fahrzeuge angeht. Zusammen mit drei namhaften Partnern aus Industrie und Forschung hat sich das FZI mit AI4OD das Ziel gesetzt, durch Künstliche Intelligenz (KI) die Erkennung anderer Fahrzeuge auch bei Dunkelheit zu verbessern und so das Fahren bei Nacht sicherer zu machen.

Auf ein noch verdecktes Fahrzeug kann dank KI-basierter Scheinwerferkegelerkennung frühzeitig reagiert werden (zum Vergrößern der Grafik bitte anklicken)

Sie bringen Komfort und vor allem Sicherheit mit sich: Fahrerassistenzsysteme. Darunter versteht man elektronische Helfer in Fahrzeugen, die Personen am Steuer in bestimmten Fahrsituationen unterstützen. Zu den wohl bekanntesten zählen das Antiblockiersystem (ABS) und das Elektronische Stabilitätsprogramm (ESP).  Diese und andere Fahrerassistenzsysteme sind Wegbereiter des automatisierten Fahrens. In einigen Bereichen des automatisierten Fahrens wurden in den letzten Jahren große Fortschritte erzielt. Dennoch gibt es weiterhin viel Verbesserungspotenzial – beispielsweise was die Objektwahrnehmung bei Nacht angeht. Das betrifft FAS wie etwa den Bremsassistenten oder den Fernlichtassistenten. Diese sind darauf angewiesen, dass Fahrzeugsensoren – zum Beispiel Radarsensoren oder Kameras – die Umgebung und andere Verkehrsbeteiligte wahrnehmen. Bei Tageslicht funktioniert das hinreichend gut, doch bei Nacht sind sie in ihrer Wahrnehmung gegenüber dem Menschen benachteiligt. So kann dieser beispielsweise ein noch verdecktes Fahrzeug bereits an dessen Lichtkegel erkennen – Fahrerassistenzsysteme können das (noch) nicht. Sowohl Kameras als auch Radarsensoren benötigen direkten Sichtkontakt mit dem anderen Fahrzeug, um es zuverlässig erkennen zu können. Dieser Wahrnehmungsnachteil wurde in einer Vorstudie auf durchschnittlich 1,7 Sekunden quantifiziert – was bei einer Fahrgeschwindigkeit von 50 Kilometern pro Stunde immerhin fast 24 Meter Wegstrecke ausmacht.

Hier will ein Konsortium mit vier Partnern aus Industrie und Forschung für mehr Sicherheit beim automatisierten Fahren bei Nacht sorgen: Sie verfolgen im Forschungsprojekt AI4OD das Ziel, eine verbesserte Objektdetektion bei Nacht auf Basis von Kamerabildern zu entwickeln. Dazu sollen in den Kamerabildern mittels Künstlicher Intelligenz (KI) die Scheinwerferkegel sowie deren Reflexionen detektiert und daraufhin auf die Positionen der zugehörigen Fahrzeuge geschlossen werden. Das FZI übernimmt im Rahmen des Projekts die Integration und Qualifikation der KI-Funktion und entwickelt Tools sowie Methoden für das benötigte Datenmanagement.

 

Zum Projekt

AI4OD startete am 01. Januar 2021 und wird nach einer Gesamtlaufzeit von 36 Monaten zum 31. Dezember 2023 enden. Die federführende Leitung übernimmt die Dr.-Ing. h.c. F. Porsche AG. Das Projekt wird durch das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie mit einem Budget von rund 2,6 Millionen Euro gefördert. Neben dem FZI Forschungszentrum Informatik und Porsche sind die Partner MX Automotive GmbH und das Sächsische Institut für Computational Intelligence und Machine Learning an der Hochschule Mittweida am Projekt beteiligt.