Wie Waymo und Google Photo Search zusammenarbeiten

Eine Reihe von Start-Ups, die selbstfahrende Autos entwickeln, posten regelmäßig Videos von ihren Fahrzeugen, wie sie durch verschiedene Verkehrssituationen navigieren und auf Objekte reagieren. Wir haben auch ein gewisses Verständnis, wie Objekte erkannt werden. Trotzdem steigt die Zahl zu erkennender Objekte und Situationen exponentiell an, wenn man sie miteinander kombiniert.

Man nehme als Beispiel ein Skateboard. Dieses kann von einer Person unter dem Arm getragen werden, oder eine Person kann darauf unterwegs sein, oder es ist einfach irgendwo abgestellt. je nachdem, wie es im Einsatz ist, muss ein selbstfahrendes Auto die Situation einschätzen und darauf reagieren können.

Waymo hat nun einen kleinen, nicht-technischen Einblick in diese Problematik in einem Blogpost gegeben. In Zusammenarbeit mit Google Search wird dabei auf den Datenschatz zurückgegriffen, an den diese Abteilung im Alphabet-Konzern seit Jahren arbeitet. In Google Photo Search werden beispielsweise in Bildern alle möglichen Objekte identifiziert und katalogisiert. Auch wenn Waymo mittlerweile selbst eine große Menge an Daten gesammelt hat, so erlaubt die Mitverwendung der Google Photo Searc-Daten einen Sprung in der Genauigkeit.

Bei allen Bilddaten, die Waymo bei seinen Testfahrten sammelt, wird von groben Kategorien auf eine immer granularer werdende Objektklassifizierung runtergebrochen. So werden bei einem LKW zum Beispiel auch die Aufschriften mittels Schrifterkennung (OCR) ausgelesen und deren Inhalt analysiert. So kann ein LKW nicht nur als Schwerlasttransporter klassifiziert werden, sondern auch die Marke und der Typ. Damit ist ein entsprechendes Fahrverhalten vorhersagbar, das von solchen Fahrzeugen zu erwarten ist. Ein solcher Schwerlasttransporter bewegt sich beispielsweise langsamer oder braucht einen größeren Wendekreis um abzubiegen, und mach zuerst mal einen Schwenker gegen die Abbiegerichtung, um den Wendekreis zu schaffen.

Dank dieser zusätzlichen Daten wird das neuronale Netzwerk von Waymo besser trainiert werden, und somit besser auf Fahrsituationen reagieren. Und ein Fahrzeug kann diese mit allen anderen teilen, die gesamte Flotte fährt somit sukzessive besser. Waymo hat dazu eine kleine animiert Grafik vorbereitet, die diese Analyse der Bilddaten zeigen soll.

Dieser Beitrag ist auch auf Englisch erschienen.

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