Künstliche Intelligenz für den Straßenverkehr

18.08.2020

Künstliche Intelligenz für den Straßenverkehr

Automatisiertes Fahren geht in die Fünfte Runde

Das PRORETA-Forschungsprojekt geht in die fünfte Runde. PRORETA 5 widmet sich dem Erkennen komplexer Verkehrssituationen in Innenstädten für das automatisierte Fahren unter Einsatz künstlicher Intelligenz. Von etit ist das Fachgebiet Regelungsmethoden und Robotik an dem interuniversitären Kooperationsprojekt zwischen verschiedenen Fachbereichen der TU sowie den Universitäten in Bremen und lași (Rumänien) beteiligt.

Foto: Continental
Foto: Continental

Die technischen Anforderungen an automatisiertes Fahren sind enorm, gerade in Verkehrssituationen auf den Straßen einer Innenstadt. Radfahrer, Fußgänger und andere Autofahrer tendieren im Straßenverkehr oftmals zu abenteuerlichem Eigensinn. Reflexe und Intuition sind hier unabdinglich. Im Bereich des automatisierten Fahrens (nicht ‚autonomes Fahren‘, denn das ist eine andere Angelegenheit) scheitern konventionelle Ansätze oft an oben genannten Komplexitäten. Andere Lösungen müssen her.

Die Idee, künstliche Intelligenz (KI) zu Rate zu ziehen, grassiert schon seit einiger Zeit in Ingenieurs-Kreisen, und wird derzeit im PRORETA-Projekt erprobt. PRORETA ist ein Forschungsprojekt, das in Kooperation zwischen der TU Darmstadt, Continental, sowie den Universitäten in Bremen und lași (Rumänien) durchgeführt wird. Das Projekt PRORETA 5 ist auf dreieinhalb Jahre Laufzeit angelegt, und untersucht die Algorithmen der Kognition, Verhaltensvorhersage und Entscheidungsfindung in einem von Continental ausgerüsteten Testfahrzeug.

Vom Fachbereich etit ist Christoph Ziegler vom Fachgebiet Regelungsmethoden und Robotik von Professor Adamy in PRORETA 5 involviert. „Inhaltlich bin ich für den Part rund um die Trajektorienplanung zuständig“, so Ziegler. Dazu gehöre alles, damit das Auto später auch automatisiert Fahren kann, also vom Planen der Fahrtroute über mögliche High-Level-Entscheidungen – möchte ich überholen oder nicht – bis zur konkreten Trajektorie, also der tatsächlich gewählten Route.

Im Rahmen von PRORETA forscht Ziegler gemeinsam mit seinen TU-Kollegen Christoph Popp und Felix Glatzki aus dem Maschinenbau. Popp verantwortet unter anderem die Sicherheitsprüfung von Trajektorien, während Glatzki am Sicherheitskonzept mitwirkt. Dies beinhaltet eine vollständige Systembeschreibung über Gefahren- und Risikoanalyse, Anforderungsdefinition und Testspezifikation sowie Durchführung.

Kann Künstliche Intelligenz für ausreichend Sicherheit sorgen?

Der Einsatz von KI beim automatisierten Fahren nimmt in PRORETA 5 eine Schlüsselrolle ein. Insbesondere steht der Sicherheitsnachweis für maschinell gelernte Komponenten im Fokus. Denn: Wo innovative Technologien wie Künstliche Intelligenz auf etablierte Strukturen wie Städte und Straßen und vor allem Menschen treffen, entstehen in der Schnittmenge neue Risiken.

Als Beispiel eine Verengung auf beiden Straßenseiten: Zwei Autos fahren aufeinander zu, beide Fahrzeuge sind gleich weit von der Engstelle entfernt. Wer fährt nun zuerst? „Menschen kommunizieren dann einfach oder schauen sich das Verhalten des anderen Fahrers im Auto an. Ein automatisiertes Fahrzeug dagegen kann schwierig mit einem anderen, menschlich gefahrenen Auto kommunizieren“, gibt Ziegler zu bedenken.

Und Popp ergänzt: „In Bereichen wie der Verhaltensvorhersage anderer Verkehrsteilnehmer oder der Umfelderfassung, welche sich dieser neuartigen KI-Methoden bedienen, liegen unbekannte Unsicherheiten vor. In der Sicherheitsprüfung kommt genau aus diesem Grund der unbekannten Unsicherheiten keine KI zum Einsatz. Hier werden also konventionelle Methoden verwendet.“

Das PRORETA-Projekt existiert seit 2002. Schon damals, vor achtzehn Jahren, wurde untersucht, wie ein Fahrzeug drohende Gefahren mittels Sensorik erkennen und meiden kann. Sicherheit stand schon zu Anfangszeiten von PRORETA ganz oben auf der Agenda. Es scheint, als habe sich hieran nichts geändert.

Für ethische Dilemmas rund ums automatisierte Fahren verweisen wir auf die Moral-Machine vom MIT. Die altbekannte Frage ‚Sollte das automatische Fahrzeug im Zweifelsfall eher Senioren oder Kinder überfahren?‘ beantwortet die Moral-Machine anschaulich und nachvollziehbar.

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