Autonomes Fahren Umweltbedingte Sensor-Störungen automatisch erkennen

Von Mario Hommen/SP-X 1 min Lesedauer

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Regen, Schnee und Nebel kann die Sensorik autonomer Fahrzeuge stören. Ein KI-System erkennt trügerische Messwerte – und kann das Fahrzeug stoppen.

Das autonome Shuttle des KI-Projekts in Magdeburg bei einer Demonstration der Senordaten mit künstlichem Nebel.(Bild:  Jana Dünnhaupt/Uni Magdeburg)
Das autonome Shuttle des KI-Projekts in Magdeburg bei einer Demonstration der Senordaten mit künstlichem Nebel.
(Bild: Jana Dünnhaupt/Uni Magdeburg)

Informatiker der Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg haben ein KI-Verfahren entwickelt, das umweltbedingte Störungen der Sensorik autonomer Fahrzeuge erkennt und im Zweifelsfall einen kontrollierten Stopp einleitet. Das im Projekt „AULA-KI“ entstandene System zielt auf ein Problem der automatisierten Mobilität ab: Fahrzeuge müssen nicht nur ihre Umgebung erfassen, sondern auch bewerten können, wann die Messwerte der Sensoren an Verlässlichkeit verlieren.

Regen, Schnee oder Nebel verfälschen Kamerabilder, Lidar-Signale streuen. Auch Scheinobjekte oder durch dichten Bewuchs verdeckte Sichtachsen sind ein Problem. Die Magdeburger KI analysiert solche Störmomente und entscheidet, ob die Weiterfahrt vertretbar ist.

Nebel zuverlässig detektiert

In Praxisversuchen auf einem mit einem autonomen Shuttle vom Typ Easymile EZ10 auf einem universitätseigenen Testfeld erkannte das System Nebel zum Beispiel zuverlässig. Störungen durch Regen und Schnee ließen sich teilweise kompensieren. „Das System war im Zweifel lieber zu vorsichtig als zu riskant“, resümiert der am Projekt beteilige Wissenschaftler Christoph Steup.

An dem vom Bundesministerium für Bildung und Forschung geförderten, dreijährigen Projekt waren zudem das Fraunhofer-Institut für Verkehrs- und Infrastruktursysteme IVI, Götting KG und IT Power beteiligt.

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