Selbstfahrende Autos könnten KI bekommen

Selbstfahrende Fahrzeuge, die nachts Probleme mit der Erkennung von Objekten haben, könnten von einem wärmeunterstützten Erkennungs- und Entfernungssystem profitieren

Von Jeremy Hsu

26. Juli 2023

KI könnte selbstfahrenden Autos dabei helfen, Objekte anhand ihrer Wärmeemissionen zu erkennen

Shutterstock/Ivan Smuk

Selbstfahrende Autos können bei Dunkelheit oder besonders regnerischem Wetter Schwierigkeiten haben, zwischen einem Fußgänger und einem Pappausschnitt einer Person zu unterscheiden. Ein System, das mithilfe von KI Objekte anhand ihrer Wärmeemissionsmuster identifiziert, könnte dazu beitragen, dass autonome Fahrzeuge unter allen Außenbedingungen sicherer fahren.

Zubin Jacob von der Purdue University in Indiana und seine Kollegen entwickelten ein HADAR-System (Heat Assisted Detection and Ranging), indem sie eine KI darauf trainierten, die Temperatur, Energiesignatur und physikalische Textur solcher Objekte für jedes Pixel in den Wärmebildern zu bestimmen.

Um die KI zu trainieren, erfassten die Forscher nachts im Freien Daten mit hochentwickelten Wärmebildkameras und Bildsensoren, die Energieemissionen im gesamten elektromagnetischen Spektrum anzeigen können. Sie erstellten außerdem eine Computersimulation von Außenumgebungen, um zusätzliches KI-Training zu ermöglichen.

HADAR hat gelernt, Objekte zu erkennen und die Entfernung zu diesen Objekten mit zehnmal größerer Genauigkeit abzuschätzen, als wenn man sich nur auf herkömmliche Nachtsichttechnologien verlässt, sagt Jacob. Die Nachtleistung entspricht auch der Tagesleistung herkömmlicher Objekterkennungssysteme.

Diese Machbarkeitsnachweis-Demonstration für HADAR ist noch Jahre davon entfernt, für selbstfahrende Fahrzeuge realisierbar zu sein. Die sperrige und teure Kamera- und Bildgebungsausrüstung muss immer noch in kleinerer Form und zu viel geringeren Kosten hergestellt werden – bei der HADAR-Demonstration wurden sowohl eine Wärmebildkamera im Wert von 10.000 US-Dollar als auch ein Hyperspektralbildgeber in Militärqualität getestet, der mehr als 1 Million US-Dollar kostete.

Eine weitere Herausforderung besteht darin, dass das Sammeln und Verarbeiten der Daten immer noch etwa eine Minute dauert, während diese Zeit idealerweise im Millisekundenbereich liegen würde, damit ein fahrerloses Auto ein solches System auch unterwegs nutzen könnte.

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Die Genauigkeit und Zuverlässigkeit eines solchen Systems muss noch in einer Vielzahl unterschiedlicher Umgebungen bewiesen werden, sagt Miroslav Pajic von der Duke University in North Carolina. Er beschrieb das HADAR-Konzept jedoch als eine potenziell vielversprechende neue Möglichkeit, die vorhandenen Kameras und Sensoren in selbstfahrenden Autos zu ergänzen.

„Eine neue Denkweise über die Umgebung zu haben, insbesondere in Situationen, in denen Kameras bei Dunkelheit nicht gut funktionieren, ist definitiv ein Pluspunkt“, sagt Pajic.

Die Technologie könnte sich bei der nächtlichen Überwachung von Wildtieren oder bei zukünftigen biomedizinischen Anwendungen als unmittelbar nützlich erweisen. „Ich glaube, dass wir in den nächsten fünf bis sieben Jahren viele Durchbrüche an der thermischen Front erleben werden“, sagt Jacob.

Zeitschriftenreferenz:

Natur-DOI: 10.1038/s41586-023-06174-6

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