MIT: Autos sollen wie Menschen navigieren
Forschende des MIT (Massachusetts Institute of Technology) haben ein System zur Navigation für Autonomes Fahren entwickelt.
Das Autonome Fahren braucht – für die meisten Branchenbeteiligten – einen Lidar, um sich durch die Welt zu schlängeln. Forschende des MIT wollen das ändern.
Einfache Weführung des MIT. Quelle: MIT
Der Ansatz dafür ist, dass das Auto wie ein Mensch denken soll. Derart soll das Autonome Auto nur mit einer einfachen Karte und visueller Datenverarbeitung ausgestattet werden, um sich in komplexen Arealen zurechtfinden zu können. Der Mensch kann das, warum nicht auch ein Autonomes Auto?
Statt einer rechen- und zeitintensiven Erfassung der zu befahrenden Abschnitte, sollen die automatisierten Fahrzeuge ein Steuersystem erhalten, das wie der Mensch lernt. Die Daten dafür kommen von einer Videokamera und der Abgleich erfolgt mit einer GPS-ähnlichen Karte. Damit soll das System befähigt werden, auch neue Bereich zu erkunden.
Ähnlich wie der Mensch, erkennt das System Abweichungen vom Kartenmaterial und den Merkmalen der Strecke. Derart kann das System feststellen, ob die Position und die Sensoren richtig liegen und den Kurs entsprechend abändern.
Für die ersten Schritte fährt ein Mensch, um das System zu trainieren. Die Forschenden haben sich dafür eines Toyota Prius bedient, der über Kameras und GPS verfügt. Derart sammelte man die Daten für das Auto. Das Auto war dann in der Lage einem vorgeplanten Pfad zu folgen. Das System lässt sich auf neue Abschnitte übertragen, sofern eine entsprechende Karte vorliegt.
Das Projekt erfolgte in Zusammenarbeit mit dem Toyota Research Institute (TRI), dem CSAIL und einem Lehrstuhl für Luft- und Raumfahrt des MITs.
Das Prinzip der End-to-End Navigation wurde dabei weiterentwickelt und erlaubt eine Prognose der vollständigen Wahrscheinlichkeitsverteilung aller möglichen Lenkbefehle. Die Daten werden dabei von einer Künstlichen Intelligenz (CNN) gelernt. So verbindet die Künstliche Intelligenz die Lenkraddrehungen mit den Kameradaten von der Strecke.
Wichtig ist, dass das System Karten verwendet, die einfach zu speichern und zu verarbeiten sind. Doch man kann derart auf den Lidarsensor mit seinem hohen Rechenaufwand verzichten. Eine Karte der Welt, die für das Prinzip erforderlich ist, braucht damit nur 40 Gigabyte an Daten. Während der Lidar nur für San Francisco vier Terabyte an Daten speichert.
Während der autonomen Fahrt gleicht das System kontinuierlich die Daten mit der Karte ab und lernt etwaige Abweichungen. Das erlaubt eine besser Positionsbestimmung und ermöglicht eine sichere Wegführung.
Mitteilung (englisch)
