Sicherheits-Software für autonome Fahrzeuge

Bevor autonome Fahrzeuge im Straßenverkehr teilnehmen, müssen sie schlüssig nachweisen, dass sie keine Gefahr für andere darstellen. Neue Software verhindert Unfälle, die durch jede Millisekunde verschiedene Varianten einer Verkehrssituation vorherzusagen.

Ein Auto nähert sich eine Kreuzung. Ein weiteres Fahrzeug Jets aus der Querstraße, aber es ist noch nicht klar, ob es rechts oder links drehen wird. Zur gleichen Zeit wird die Schritte ein Fußgänger in die Gassen direkt vor dem Auto, und es gibt einen Radfahrer auf der anderen Seite der Straße. Menschen mit Erfahrung im Straßenverkehr im allgemeinen werden die Bewegungen anderer Verkehrsteilnehmer richtig einschätzen.

„Diese Art von Situationen stellt eine enorme Herausforderung für autonome Fahrzeuge durch Computerprogramme gesteuert“, erklärt Matthias Althoff, Professor für Cyber-Physical System an der TU München. „Aber die autonome Fahren wird nur die Annahme der Öffentlichkeit gewinnen, wenn Sie, dass die Fahrzeuge nicht gefährden andere Verkehrsteilnehmer gewährleisten können, unabhängig davon, wie die Verkehrssituation zu verwirren.“

Algorithmen, die in die Zukunft blicken

Das ultimative Ziel, wenn Software für autonome Fahrzeuge zu entwickeln, um sicherzustellen, dass sie nicht verursachen Unfälle. Althoff, der ein Mitglied der Münchner Schule für Robotik und maschinelle Intelligenz an der TU München ist, und sein Team haben nun ein Software-Modul entwickelt, die Ereignisse analysiert permanent und sagt voraus, während der Fahrt. Fahrzeugsensordaten werden aufgezeichnet und jede Millisekunde ausgewertet. Die Software kann alle möglichen Bewegungen für jeden Verkehrsteilnehmer berechnen, sofern sie sich auf die Straßenverkehrsordnung halten, so dass das System drei bis sechs Sekunden in die Zukunft blicken.

Auf der Basis dieser Zukunftsszenarien ermittelt das System eine Vielzahl von Bewegungsmöglichkeiten für das Fahrzeug. Zur gleichen Zeit berechnet das Programm mögliche Notfallmanöver, in dem das Fahrzeug aus der Gefahrenzone bewegt werden durch Beschleunigen oder Bremsen, ohne andere zu gefährden. Das autonome Fahrzeug darf nur Routen folgen, die frei von vorhersehbaren Kollisionen sind und für die ein Notfallmanöver Option identifiziert wurde.

Rationalisiert Modelle für schnelle Berechnungen

Diese Art von detaillierter Prognoseverkehrssituation wurde zuvor zu zeitaufwändig angesehen und somit nicht praktikabel. Aber jetzt hat das Münchner Forscherteam bei gleichzeitiger Simulation zukünftiger Verkehrsereignisse nicht nur die theoretische Lebensfähigkeit der Datenanalyse in Echtzeit gezeigt: Sie haben auch gezeigt, dass es zuverlässige Ergebnisse liefert.

Die schnelle Berechnungen werden möglich gemacht durch vereinfachte dynamische Modelle. Sogenannte Erreichbarkeitsanalyse wird verwendet, um ein Auto potenzielle zukünftige Positionen zu berechnen oder einen Fußgänger übernehmen könnte. Wenn alle Eigenschaften der Verkehrsteilnehmer berücksichtigt werden, werden die Berechnungen unerschwinglich zeitaufwendig. Deshalb Althoff und sein Team arbeiten mit vereinfachten Modellen. Diese sind die realen hinsichtlich ihres Bewegungsbereiches, noch mathematisch einfacher zu handhaben. Diese verbesserte Bewegungsfreiheit ermöglicht, dass die Modelle eine größere Anzahl von möglichen Positionen darzustellen, sondern umfasst die Teilmenge von Positionen für die tatsächlichen Verkehrsteilnehmer erwartet.

Real Verkehrsdaten für eine virtuelle Testumgebung

Für ihre Auswertung schufen die Informatiker ein virtuelles Modell basiert auf realen Daten, die sie bei Testfahrten mit einem autonomen Fahrzeug in München gesammelt hatte. Dies ermöglichte ihnen eine Testumgebung, Handwerk, die eng alltägliche Verkehrssituationen widerspiegeln. „Die Simulationen konnten wir feststellen, dass das Sicherheitsmodul nicht auf einen Leistungsverlust führt Verhalten in Bezug auf die Fahr, die prädiktive Berechnungen korrekt sind, Unfälle verhindert werden, und in Notsituationen wird das Fahrzeug nachweislich auf einen sicheren gebracht Stop“Althoff fasst.

Der Informatiker betont, dass die neue Sicherheitssoftware könnte die Entwicklung von autonomen Fahrzeugen vereinfachen, weil es mit allen Standard-Motion-Control-Programmen kombiniert werden kann.

Quelle: Technical University of Munich (TUM). "Security software for autonomous vehicles." ScienceDaily. ScienceDaily, 16 September 2020. <www.sciencedaily.com/releases/2020/09/200916113601.htm>.