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Automatisiertes Fahren Assistenzsysteme: Situationen vorhersagen und darauf reagieren

Von Thomas Günnel 2 min Lesedauer

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Verkehrsszenarien vorhersagen und darauf reagieren: Das war das Ziel eines Projektes das ZF leitete. Jetzt gibt es Ergebnisse.

Mit dem Versuchsfahrzeug zeichneten die Projektpartner des Projektes „KISSaF“ knapp 800 Terabyte Daten auf.(Bild: ZF Group)
Mit dem Versuchsfahrzeug zeichneten die Projektpartner des Projektes „KISSaF“ knapp 800 Terabyte Daten auf.
(Bild: ZF Group)

Automatisierte und autonome Assistenzsysteme reagieren heute eher auf Situationen, statt sie vorherzusehen und sich anzupassen. Um das zu ändern, starteten ZF, der Entwicklungsdienstleister Ingreen und der Lehrstuhl für Regelungssystemtechnik der Technischen Universität Dortmund im Jahr 2021 das Projekt „KI-basierte Situationsinterpretation für das automatisierte Fahren“, „KISSaF“.

Ihr Ziel: Künstliche Intelligenz darauf trainieren, die wahrscheinlichsten Handlungen anderer Verkehrsteilnehmer einige Sekunden vorherzusagen und entsprechend zu agieren. Nun ist das Projekt abgeschlossen, erfolgreich, wie ZF mitteilt: „Die neue Methode funktioniert besser als bislang verwendete Ansätze.“

Wie wurde die sogenannten Szenenprädiktion entwickelt?

„Um eine KI so zu trainieren, dass sie sicher solche Vorhersagen treffen kann, braucht es große Mengen an Daten aus dem echten Straßenverkehr“, beschreibt Till Nattermann den Ausgangspunkt. Nattermann leitete das Projekt und arbeitet als Engineering Manager bei ZF. Um diese Realdaten aufzunehmen, konstruierten Ingreen und ZF ein Messfahrzeug und rüsteten es mit seriennahen Sensoren und Aktuatoren aus.

Auf mehr als 100.000 Kilometern Fahrt erfasste der Versuchsträger Kamera-, Radar- und Lidar-Daten, außerdem GPS- und Wetterinformationen. Die Rohdaten des Projekts umfassen fast 800 Terabyte – 800.000.000 Megabyte. Von der TU Dortmund entwickelte Algorithmen zur Umfeldbeschreibung bereiteten die Daten für die weitere Verwendung im Projekt auf.

Basierend auf der Umfeldmodellierung trainierten die KI-Entwickler die künstliche Intelligenz. Anschließend testeten sie die Prädiktion in der Simulation und mit aufgezeichneten Realdaten in bereits entwickelten Assistenzsystemen.

Bessere Vorhersagen der Verkehrsentwicklung

Das Ergebnis: Nach dem Training konnte die KI besser abwägen, wie sich andere Verkehrsteilnehmer verhalten. Die Software erkannte zum Beispiel möglicherweise kritische Spurwechsel – und brach sie entweder ab oder leitete sie gar nicht erst ein. Entstehende Lücken für einen Spurwechsel sah das System ebenfalls vorher und leitete das Fahrzeug laut ZF sicher durch den Verkehr. Verbessert hat sich nach Angaben des Zulieferers die Fähigkeit der KI, bei Gegenverkehr an Kreuzungen rechtzeitig zu stoppen.

Die Erkenntnisse aus dem Projekt sollen dabei helfen, hochautomatisierte Fahrerassistenzsysteme der Automatisierungsstufen 2+ und 3 zu optimieren. „Wir haben bewusst auf ein schon heute praxisnahes Setup gesetzt – sowohl bei der Sensorik zur Datenermittlung als auch beim Automatisierungsgrad der KI-Systeme“, sagt Till Nattermann. „Diese Funktionen sind damit näher an der Marktreife als andere Systeme.“

Mit der entwickelten Szenenprädiktion könnten künftige Assistenzsysteme laut ZF potenziell gefährliche Situationen besser vorhersehen und zum Beispiel bremsen oder ausweichen. Das Projekt „KISSaF“ wurde gefördert vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie.

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