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Sensorfusion Wenn Auto und Straße den Verkehr gemeinsam erfassen

Quelle: Pressemitteilung 2 min Lesedauer

Sensoren im Fahrzeug und an Schilderbrücken sollen ein gemeinsames Bild der Verkehrslage liefern. Eine KI könnte damit auch Verkehrsteilnehmer erfassen, die für den Fahrer zunächst nicht zu sehen sind.

TUM-Forscher Erik Leo Haß prüft die Sensorik auf dem Fahrzeug an einer Kreuzung in Garching-Hochbrück. Aus den unterschiedlichen Echtzeit-Messungen von Kameras, Lidaren und Radaren wird ein permanent aktualisiertes Bild der Verkehrssituation erstellt.(Bild: A.Schmitz / TUM)
TUM-Forscher Erik Leo Haß prüft die Sensorik auf dem Fahrzeug an einer Kreuzung in Garching-Hochbrück. Aus den unterschiedlichen Echtzeit-Messungen von Kameras, Lidaren und Radaren wird ein permanent aktualisiertes Bild der Verkehrssituation erstellt.
(Bild: A.Schmitz / TUM)

An einer Kreuzung können parkende Autos, Gebäude oder andere Hindernisse die Sicht versperren. Ein Radfahrer kommt von der Seite, ein Kind läuft hinter einem Fahrzeug hervor. Das sind Situationen, in denen die Sensoren eines einzelnen Autos möglicherweise nicht mehr ausreichen. Forscher der Technischen Universität München (TUM) und der BMW Group testen deshalb, wie sich Fahrzeug- und Infrastruktur-Sensoren gemeinsam nutzen lassen.

Auf dem Dach eines BMW-Testfahrzeugs erfassen Kameras, Radar- und Lidarsensoren die Umgebung. Weitere Daten kommen von Sensoren an Schilderbrücken. Eine KI führt die verschiedenen Perspektiven zu einem digitalen Abbild der Verkehrssituation zusammen. Auf dem Bildschirm im Testfahrzeug sollen so Autos, Fahrräder und Fußgänger sichtbar werden, die sich aus mehreren Richtungen der Kreuzung nähern. Die TUM gibt an, dass das System ihre Positionen bis auf zehn Zentimeter genau bestimmen kann.

Bewegte Sensoren, feste Sensoren

Die Sensoren unterscheiden sich in ihrem Blickwinkel und darin, wie häufig sie Messwerte liefern. Dazu kommt: Die Sensoren im Auto bewegen sich mit dem Fahrzeug, die an der Straße bleiben an ihrem Platz. TUM-Forscher Kuo-Yi Chao beschreibt das Ziel als eine Möglichkeit, „sämtliche Sensorinformationen miteinander zu verbinden und in ein ‚Gesamtmodell‘ zu übertragen“. Dieses Modell soll sich laut TUM alle 100 ms aktualisieren.

Die KI soll zudem prüfen, welche Messdaten verlässlich genug sind, um in das gemeinsame Lagebild einzugehen. Ist ein Sensor etwa verdeckt, verschmutzt oder dekalibriert, soll das System seine Daten nicht berücksichtigen. Der mögliche Vorteil für den Fahrer: „Der Autofahrer sieht nun auch in sonst verdeckte Bereiche und kann bei möglichen Gefahren schneller reagieren oder gewarnt werden“, sagt TUM-Professor Alois Knoll.

Gefahren in verdeckten Bereichen

Gleich zwei gefährliche Situationen zeigt der digitale Zwilling an. Zum einen biegt ein Fahrzeug auf eine Fahrbahn ein. Zum anderen fährt das Testfahrzeug seinem Vordermann zu nah auf.(Bild: Kuo-Yi Chao / TUM)
Gleich zwei gefährliche Situationen zeigt der digitale Zwilling an. Zum einen biegt ein Fahrzeug auf eine Fahrbahn ein. Zum anderen fährt das Testfahrzeug seinem Vordermann zu nah auf.
(Bild: Kuo-Yi Chao / TUM)

Ein weiteres mögliches Einsatzfeld sind Baustellen. Dort ändert sich die Verkehrsführung mitunter schneller, als digitale Karten im Fahrzeug aktualisiert werden. Eine Kamera an einer Ampel oder einem Mast könnte neue Informationen zur Baustelle erfassen und sie über das gemeinsame Lagebild ans Fahrzeug übermitteln.

Bis ein solches System im Alltag eingesetzt werden kann, müssen neben der Sensorfusion auch die Datenübertragung und der Umgang mit Ausfällen zuverlässig funktionieren. Die TUM nennt eine Verarbeitungszeit von weniger als 100 ms für das Lagebild und daraus abgeleitete Empfehlungen. Für die Neukartierung von Baustellen und einen Ansatz zur Datenfusion in verteilten Systemen haben die Forscher nach eigenen Angaben Patente eingereicht. (heh)

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