Arbeitsfrei: Eine Entdeckungsreise zu den Maschinen, die uns ersetzen (German Edition)

der Firma Velodyne – schaffen es, ein solches Abbild mehrere Male pro Sekunde zu erzeugen.
    Zusätzlich zum Laserscanner ist in dem Versuchsfahrzeug eine große Zahl weiterer Sensoren verbaut. Mit Hilfe eines präzisen GPS-Empfängers, eines digitalen Kompasses, Beschleunigungssensoren, verschiedener Rotationssensoren in den Rädern und Informationen aus einem guten Dutzend Kameras, die rings um das Fahrzeug montiert sind, kann es sich detailgetreu im Raum orientieren. Dazu gehört nicht nur, auf welcher Straße und auf welcher Höhe sich das Fahrzeug befindet, sondern auch, in welche Richtung und in welchem Winkel zur Straßenlage es sich fortbewegt.
    Die Kameras dienen jedoch nicht nur dem Einhalten der korrekten Fahrspur, sondern auch als zusätzliche Sensoren, um Kollisionen mit Objekten aller Art zu vermeiden. Bei den sogenannten stereooptischen Verfahren wird aus dem Bildunterschied von zwei horizontal versetzten Kameras eine räumliche Information über die Entfernung zu Objekten errechnet. Das geschieht vergleichbar mit der menschlichen Tiefenwahrnehmung mittels des Stereosehens unserer Augen. Vorteil der Computeraugen gegenüber denen des Menschen ist allerdings, daß der Rechner keinen blinden Fleck hat und über das gesamte Blickfeld scharf sieht.
    Die Rechenverfahren für diese stereooptische Sicht sind seit langem bekannt, jedoch sind erst in den letzten Jahren die Kameras hochauflösend genug und die Computer ausreichend schnell geworden, daß der praktische Einsatz in komplexen Situationen im Straßenverkehr möglich geworden ist. In die Weiterentwicklung der stereooptischen Verfahren setzen die Forscher große Hoffnungen. Ausgehend davon, daß ein Mensch mit seinem vergleichsweise äußerst dürftigen Sensorium aus zwei nicht eben für alle Lichtsituationen optimierten Augen und zwei ebenfalls funktional beschränkten Ohren meistens in der Lage ist, sich im Verkehr gut zu orientieren, hoffen die Forscher, in Zukunft auf den teuren und empfindlichen Laserscanner auf dem Autodach verzichten zu können. Sie wollen künftig alle Information darüber, wie die unmittelbare Umgebung des Autos aussieht, aus weniger kostspieligen Sensoren gewinnen. Außer dem guten Dutzend Kameras, die heutzutage ohnehin in Oberklassefahrzeugen verbaut werden, sind dies vor allem Radarsensoren und Ultraschallabstandswarner, die erkennen, wenn sich ein anderes Fahrzeug, ein Radfahrer, ein feststehendes Objekt oder ein Mensch in unmittelbarer Nähe des Fahrzeugs befindet.
    Die Aufgabe, aus den verschiedenen Sensordaten ein konsistentes Lagebild zu erzeugen, ist nicht trivial. Während der Versuchsfahrt mit dem Auto, das an der Freien Universität Berlin entwickelt wird, hat der Beifahrer einen Laptop auf dem Schoß, dessen Bildschirm erkennen läßt, wie das Auto die Umgebung sieht. Autos, Motorräder, Radfahrer, Fußgänger erscheinen als sich ständig verändernde Punktwolken, um die eine Mustererkennungssoftware dreidimensionale Würfel malt. Die Position dieser Würfel wird permanent aktualisiert. Aus dem Positionsunterschied zwischen zwei Messungen errechnen die Algorithmen Richtung und Geschwindigkeit der umgebenden Fahrzeuge und Menschen.
    Die Fahrtroute des autonomen Autos wird anhand dieser Lagedaten fortwährend aktualisiert und korrigiert, um Kollisionen zu vermeiden. Aus Hunderten von Versuchsfahrten, bei denen anfangs noch ein Mensch das Lenkrad bediente, wurden Daten darüber gewonnen, welche Änderung von Richtung und Geschwindigkeit zu welchem zukünftigen Verhalten der anderen Fahrzeuge passen. So läßt sich etwa algorithmisch schließen, daß ein Auto, das von der mittleren Spur auf die linke Spur wechselt und dabei seine Geschwindigkeit verringert, wahrscheinlich an der nächsten Kreuzung links abbiegen wird.
    Diese Voraussicht auf das wahrscheinliche künftige Verhalten der anderen Verkehrsteilnehmer, also die Intention der umgebenden Fahrer vorherzusagen, ist eine der schwierigsten Aufgaben bei der Entwicklung autonomer Fahrzeuge. Jeder halbwegs erfahrene menschliche Fahrer hat damit wenig Probleme. Sein Gespür dafür, wie sich die Fahrer der anderen Fahrzeuge in seiner nächsten Umgebung verhalten werden, ist weitgehend intuitiv, er weiß, wie sich Menschen in bestimmten Verkehrssituationen entscheiden und was zu erwarten ist.
    Für das menschliche Auge ist es viel einfacher, zum Beispiel durch einen beiläufigen Blick zum benachbarten Fahrer zu erkennen, was dieser wohl vorhat. Blickrichtung, Gestik