Simulationen als kritische Treiber für autonomes Fahren

Für keine andere Branche hat die Tatsache, dass Innovation an den Schnittstellen verschiedener Disziplinen auftritt, so sehr Gültigkeit, wie beim autonomen Fahren. Künstliche Intelligenz, neuronale Netzwerke, Maschinenlernen, Sensortechnologien, Computerpower, Verhaltensforschung, virtuelle Realität und Simulationen treiben die Entwicklung von fahrerlosen Autos voran.

Als Waymo-Chef John Krafcik vor kurzem berichtete, dass die Google-Autos zusätzlich zu ein fünf Millionen Kilometer im Stadtverkehr auch noch  1,6 Milliarden Kilometer im Jahr im Simulator fahren, und vor allem diese simulierten Kilometer die wichtigste Methode sei, die Autos zu verbessern, ging ein Raunen durch die Expertenrunden. Kein Wunder, erlauben Simulationen doch ein Durchspielen von Szenarien, denen in der Wirklichkeit die Fahrzeug recht selten begegnen. Im Simulator kann so ein Szenario dann unter verschiedensten Bedingungen so oft wie nötig wiederholt werden.

Auch andere Start-ups setzen stark auf Simulationen um ihre Technologie und Algorithmen zu verbessern. Das ungarische Unternehmen AImotive entwickelt einen Simulator, der dabei hilft die einzelnen Objekte besser zu verstehen. Diese werden annotiert, um sie richtig zu kategorisieren.

Das deutsches Start-up understand.ai arbeitet mit automatischer Annotation durch sein KI-System. In typischen Straßenverkehrssituationen müssen autonome Autos erkennen können, bei welchen Objekten es sich um Autos, Fußgänger, Radfahrer und andere Objekte handelt. Mit realen Videoaufzeichnungen und Simulationen kann ein trainiertes KI-System diese Objekte zeitnah erkennen. Diese Herangehensweise eignet sich nicht nur für selbstfahrende Autos, sondern auch für die Krebserkennung oder die Analyse von Drohnenbildern.

Kein Wunder, dass die Udacity-Studenten im Nanodegree für Selbstfahringenieure auch Videospiele und Simulationen einsetzen, um ihre Algorithmen zu verbessern. Hier ist ein längerer Blog zum Entstehen des folgenden Videos.

Nekonata, ein in Gründung befindliches Start-up aus Österreich, entwickelt einen Fahrsimulator für Simulated Driving. Aus diesen Fahrdaten von menschlichen Fahrern können aus den Daten später auch autonome Fahrzeuge trainiert werden.

Dieser Artikel ist auch auf Englisch verfügbar.

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