KI in selbstfahrenden Autos

Selbstfahrende Autos sind nicht mehr nur eine futuristische Idee, sondern werden dank der Fortschritte bei der künstlichen Intelligenz (KI) für autonomes Fahren immer mehr zur Realität. Diese Fahrzeuge hängen stark von fortschrittlichen KI-Systemen ab, insbesondere Computer Visionum die Welt um sie herum zu verstehen und zu interpretieren. Diese Technologie ermöglicht es ihnen, Objekte zu identifizieren, Straßenschilder zu erkennen und sich sicher und in Echtzeit in komplexen Umgebungen zu bewegen.

Da der weltweite Markt für autonome Fahrzeuge im Jahr 2021 auf über 27 Milliarden US-Dollar geschätzt wird und bis 2026 auf fast 62 Milliarden anwachsen soll, ist klar, dass KI für autonomes Fahren die Zukunft des Verkehrswesens prägen wird. In diesem Artikel werfen wir einen genaueren Blick darauf, wie Computer Vision in selbstfahrenden Autos eingesetzt wird. Wir behandeln wichtige Anwendungen wie Fußgängererkennung, Verkehrszeichenerkennung und Spurhaltesysteme und zeigen, wie diese Innovationen die Zukunft des Fahrens verändern.

Die Rolle der KI bei selbstfahrenden Autos

KI kann selbstfahrende Autos dabei unterstützen, ihre Umgebung zu verstehen und Entscheidungen in Echtzeit zu treffen. Sehen wir uns an, wie KI unter ihren vielen Anwendungen die Erkennung von Fußgängern und Verkehrszeichen unterstützt, zwei Schlüsselelemente, die die Zuverlässigkeit des autonomen Fahrens erhöhen.

AI für Fußgängererkennung

Beim Autofahren muss man sich ständig konzentrieren und sich dessen bewusst sein, was um einen herum passiert, während man am Steuer sitzt. KI in selbstfahrenden Autos kann bei unzähligen Aspekten der täglichen Nutzung unserer Autos helfen. So kann die KI beispielsweise eine wichtige Rolle bei der Sicherheit von Fußgängern spielen, indem sie diese erkennt und ihre Bewegungen vorhersagt. Laut der "Studie zur Erkennung von Fußgängern in selbstfahrenden Autosbeginnt dieser Prozess mit den Kameras des Fahrzeugs, die rund um das Fahrzeug positioniert sind, um einen vollständigen Überblick über die Umgebung, einschließlich Straßen, Gehwege und Fußgängerüberwege, zu erhalten. Diese Kameras nehmen ständig visuelle Daten auf, die dem Auto helfen, Fußgänger zu "sehen", selbst in belebten oder schwierigen Situationen.

Die gesammelten visuellen Daten können dann mit Computer-Vision-Modellen verarbeitet werden, wie z. B. Ultralytics YOLOv8. Dazu wird in einem ersten Schritt die Objekterkennung bei der die Position potenzieller Objekte wie Fußgänger, Fahrzeuge und Verkehrsschilder im Bild identifiziert wird. Nach der Erkennung geht das KI-Modell zum nächsten Schritt über, der darin besteht Klassifizierung-d. h. es wird bestimmt, was jedes erkannte Objekt tatsächlich ist. Die Modelle werden trainiert an umfangreichen Datensätzentrainiert, so dass sie Fußgänger in verschiedenen Posen, Lichtverhältnissen und Umgebungen erkennen können, selbst wenn sie teilweise verdeckt sind oder sich bewegen.

Während einige Computer-Vision-Modelle sich durch Erkennung und Klassifizierung auszeichnen, konzentrieren sich andere auf Aufgaben wie die Vorhersage der Bewegung von erkannten Fußgängern. Bei diesen Systemen geht das KI-Modell nach der Klassifizierung eines Objekts als Fußgänger einen Schritt weiter, indem es dessen nächste Bewegung vorhersagt. Wenn beispielsweise ein Fußgänger am Rande eines Zebrastreifens steht, kann das Auto vorhersehen, ob er auf die Straße treten könnte. Diese Vorhersagefähigkeit ist entscheidend, damit das Fahrzeug in Echtzeit reagieren kann, indem es langsamer wird, anhält oder die Richtung ändert, um eine mögliche Gefahr zu vermeiden. Um diese Entscheidungen noch intelligenter zu machen, können KI-Systeme die visuellen Daten der Kameras mit den Daten anderer Sensoren wie LIDAR kombinieren, so dass das Fahrzeug ein noch umfassenderes Bild seiner Umgebung erhält.

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KI für die Verkehrszeichenerkennung

Die Verkehrszeichenerkennung, kurz TSR, ist ein weiterer wichtiger Bestandteil des selbstfahrenden Autos. Sie hilft dem Fahrzeug, Verkehrsschilder in Echtzeit zu erkennen und darauf zu reagieren, z. B. Stoppschilder, Geschwindigkeitsbegrenzungen und Richtungen. So wird sichergestellt, dass das Auto die Verkehrsregeln befolgt, Unfälle vermeidet und den Fahrgästen eine ruhige und sichere Fahrt ermöglicht.

Das Herzstück von TSR sind Deep-Learning-Algorithmen, die die Kameras des Fahrzeugs nutzen, um Schilder zu erkennen. Diese Systeme müssen unter verschiedenen Bedingungen funktionieren, z. B. bei Regen, schlechten Lichtverhältnissen oder wenn das Schild aus einem anderen Winkel betrachtet wird. Ältere Methoden stützen sich auf Techniken wie die Analyse der Form und Farbe von Schildern, die jedoch in komplexen Situationen, wie z. B. bei schlechtem Wetter, oft versagen.

In der Forschungsarbeit "Ein YOLOv8-basierter Ansatz zur Mehrklassen-Verkehrszeichenerkennung" beschreiben die Autoren die Verwendung des YOLOv8 Modells zur Identifizierung von Bildbereichen, in denen sich Verkehrsschilder befinden. Das Modell wurde auf einem Datensatz trainiert, der Bilder von Verkehrsschildern unter verschiedenen Bedingungen, wie z. B. unterschiedlichen Winkeln, Beleuchtungen und Entfernungen, enthält. Sobald das YOLOv8-Modell erkennt die Regionen mit Verkehrsschildern, klassifiziert es diese genau und erreicht eine beeindruckende Genauigkeit von 80,64 %. Diese Fähigkeiten könnten autonomen Fahrzeugen dabei helfen, den Straßenzustand zu verstehen, indem sie wichtige Verkehrsschilder in Echtzeit erkennen, was möglicherweise zu sichereren Fahrentscheidungen beiträgt.

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Vorteile von AI in selbstfahrenden Autos

Die KI verändert zunehmend die Funktionsweise selbstfahrender Autos und macht sie sicherer und effizienter. Mit intelligenten Algorithmen und der Fähigkeit, Daten schnell zu verarbeiten, können diese Autos Gefahren erkennen, bessere Fahrentscheidungen treffen und sogar ihre Auswirkungen auf die Umwelt. Hier sind einige der wichtigsten Vorteile, die KI für selbstfahrende Autos mit sich bringt.

Verbesserte Sicherheit

KI kann die Sicherheit in selbstfahrenden Autos erhöhen, indem sie die Erkennung von Gefahren in Echtzeit und die Reaktion auf diese ermöglicht. Einem Bericht der National Highway Traffic Safety Administration (NHTSA) zufolge sind 94 % der schweren Unfälle auf menschliches Versagen zurückzuführen. KI hat das Potenzial, solche Unfälle zu reduzieren, indem sie schneller als menschliche Fahrer reagiert und so die Unfallrate um 90 % senken kann, wenn die autonomen Systeme weiter fortgeschritten sind.

Reibungsloserer Verkehrsfluss und Kraftstoffeffizienz

KI in der Objekterkennung autonomer Fahrzeuge trägt nicht nur zur Sicherheit bei, sondern verbessert auch den Verkehrsfluss. Mithilfe von KI können diese Fahrzeuge ihre Geschwindigkeit anpassen, den optimalen Abstand einhalten und die Notwendigkeit plötzlicher Brems- oder Beschleunigungsvorgänge verringern, was alles zur Minimierung von Verkehrsstauungen. KI-Algorithmen optimieren auch die Kraftstoffeffizienz, indem sie dafür sorgen, dass die Fahrzeuge den effizientesten Routen folgen, unnötige Stopps vermeiden und den Kraftstoffverbrauch besser steuern als menschliche Fahrer. Dadurch verbessert die KI nicht nur das Fahrerlebnis, sondern trägt auch zur Verringerung von Emissionen und Kraftstoffkosten bei.

Die Zukunft des selbstfahrenden Autos 

Die Zukunft des selbstfahrenden Autos liegt im Erreichen der Autonomiestufe 5, d. h. dem vollständig autonomen Fahren ohne menschliches Eingreifen, unabhängig von der Umgebung oder der Situation. Um zu verstehen, wohin sich die Technologie entwickelt, ist es wichtig, die fünf Stufen des autonomen Fahrens zu unterscheiden, die von der Gesellschaft der Automobilingenieure (SAE):

• Stufe 0: Keine Automatisierung. Der menschliche Fahrer hat die volle Kontrolle.
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• Stufe 1: Fahrerassistenz. Grundlegende Systeme wie der Tempomat helfen beim Fahren, erfordern aber menschliche Aufsicht.
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• Stufe 2: Teilweise Automatisierung. Das Fahrzeug kann sowohl die Lenkung als auch die Beschleunigung kontrollieren, aber der Fahrer muss weiterhin eingreifen und bereit sein, die Kontrolle zu übernehmen.
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• Stufe 3: Bedingte Automatisierung. Das Fahrzeug kann die meisten Fahraufgaben bewältigen, aber in komplexen Situationen ist ein menschlicher Eingriff erforderlich.
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• Stufe 4: Hohe Automatisierung. Das Auto kann in den meisten Umgebungen und unter den meisten Bedingungen selbst fahren, obwohl unter extremen Bedingungen immer noch ein Fahrer erforderlich sein kann.
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• Stufe 5: Vollautomatisierung. Das Fahrzeug ist völlig autonom und kann unter allen Bedingungen ohne menschlichen Eingriff arbeiten.

Gegenwärtig arbeiten die meisten kommerziell erhältlichen Fahrzeuge mit der Autonomiestufe 2, bei der das Fahrzeug die Lenkung und die Geschwindigkeitskontrolle unterstützt, der Fahrer aber immer noch aktiv bleiben muss. Mercedes-Benz ist eines der ersten Unternehmen, das die Autonomiestufe 3 erreicht hat, die es dem Fahrer unter bestimmten Bedingungen erlaubt, die Hände vom Lenkrad und die Augen von der Straße zu nehmen und die Umgebung wahrzunehmen.

Das Erreichen der Autonomiestufe 5 , bei der Fahrzeuge ohne Kartenmaterial oder menschliches Eingreifen in jedem Gelände - von belebten Stadtzentren bis hin zu abgelegenen Landstraßen - navigieren können, stellt jedoch eine große Herausforderung dar. Zu diesen Herausforderungen gehören die Entwicklung einer fortschrittlichen KI, die in Echtzeit Entscheidungen in unvorhersehbaren Umgebungen treffen kann, der Umgang mit komplexen Wetterbedingungen und die Gewährleistung der Sicherheit in allen Fahrszenarien.

Die wichtigsten Erkenntnisse

KI ist der Schlüssel dazu, dass selbstfahrende Autos immer mehr zur Realität werden. Sie hilft diesen Fahrzeugen, Objekte zu erkennen, Verkehrsschilder zu erkennen, in der Spur zu bleiben und - mit Computer-Vision-Modellen wie YOLOv8helfen sie bei der Verkehrsmanagementund Optimierung des Parkmanagementsund machen das Fahren sicherer und reibungsloser. Technologien wie YOLO und CNN ermöglichen es Autos, auf der Straße intelligente Entscheidungen zu treffen. Derzeit arbeiten die meisten selbstfahrenden Autos auf Stufe 2, d. h. sie unterstützen das Fahren, benötigen aber immer noch die Aufmerksamkeit des Menschen, und Stufe 3, die ein eingeschränktes autonomes Fahren ermöglicht, wird derzeit getestet.

Die große Herausforderung, die vor uns liegt, ist das Erreichen der Autonomiestufe 5, bei der Autos in jeder Situation ohne menschliche Hilfe selbst fahren können. Dies erfordert mehr Arbeit, um mit unerwarteten Ereignissen umzugehen und Systeme zu entwickeln, die in allen Situationen Entscheidungen in Echtzeit treffen können. Mit der Verbesserung der KI rücken vollständig selbstfahrende Autos immer näher und versprechen sicherere Straßen und ein komfortableres Fahrerlebnis.

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