MIT: Algorithmus zur Erkennung von unberechenbaren Fahrenden
Das Massachusetts Institute of Technology, kurz MIT, hat einen Algorithmus entwickelt, der problematische Fahrende erkennt.
Wenn die Technologie des Autonomen Fahrens auf den Markt kommt, wird es eine gewisse Zeit lang einen Mischverkehr geben. So werden manuell gesteuerte Fahrzeuge auf Autonome Fahrzeuge treffen. Dies wird eine besondere Bewährungsprobe für das Autonome Fahren.
Einerseits sind Menschen von der überkorrekten Fahrweise der Computer schnell genervt, da sie die Tempolimits einhalten und sich sehr konservativ durch den Verkehr bewegen, andererseits sind Menschen eben nicht so korrekt und verhalten sich teilweise seltsam im Verkehr. Sei es aus Wut, aus Unwissenheit oder aus anderen Gründen.
Diese Fahrende zu identifizieren haben sich das MIT und die Universität von Delft zur Aufgabe gemacht. Sie entwickelten einen Algorithmus, der sich auch auf soziologische und psychologische Lehren bezieht. Diesen Algorithmus tauften die Forschenden Social Value Orientation (SVO). Derart können sie beispielsweise egoistische Fahrende erkennen und voraussagen, dass diese sich eigenwillig verhalten.
Dies steigert die Verkehrssicherheit, denn die Autonomen Fahrzeuge sind derart vor manchen Menschen gewarnt, die die Verkehrssicherheit verletzen. Konkret verbesserte der Algorithmus SVO die Fähigkeiten des selbstfahrenden Autos, das Verhalten der menschlichen Verkehrsteilnehmenden besser einzuschätzen um 25 Prozent.
Derart könnten die Fahrzeuge vorhersehen, dass die egoistischen Menschen versuchen, noch vor dem Autonomen Auto eine Kreuzung zu passieren. Somit werden die Autonomen Fahrzeuge der Tatsache gerecht, dass die Menschen sich nicht alle gleich im Verkehr verhalten.
Der Algorithmus soll künftig auf das Verhalten von Radfahrenden, dem Fußverkehr und anderen Verkehrsteilnehmenden erweitert werden.
