Uber: Erfolge bei der Verhaltensprognose
Die Verhaltensvorhersage von Fuß-, Rad- und anderem Verkehr von Uber.
Das Verhalten der Verkehrsteilnehmenden vorherzusagen ist gerade eines der wichtigen Forschungsfelder im Bereich des Autonomen Fahrens. Dafür nutzt man eine KI, die aus den vorangegangenen Sekunden, die nächsten Sekunden berechnet. Biegt das Auto ab oder fährt es gerade aus? Das hat aber nichts mit hell sehen zu tun, sondern mit der Wahrscheinlichkeit.
MultiNet Vorhersage. Quelle: venturebeat
Mithilfe dieser Vorhersage können Pfadfindung und Entscheidungen zum Verkehrsverhalten verbessert werden. Gemäß der IIHS Studie zur Unfallreduktion durch Autonomes Fahren, glückt auch dem Menschen diese Vorhersage nicht immer. Die Autos lernen noch.
Auch Uber ist an dieser Entwicklung dran. Das Konzept “MultiNet” kann die Vorhersage anhand von Lidarbildern machen. Die Objekte werden erkannt und deren Bewegung prognostiziert. MulitNet sei den anderen Systemen überlegen, da es die Unsicherheit des Verhaltens in einem Modell mit aufnimmt.
Das Training von MulitNet erfolgte mit dem Datenmaterial ATG4D, welcher mit Sensorinformationen von 5.500 Verkehrsszenen gefüttert wurde. Die Daten hat Uber durch seine Fahrzeuge selbst entwickelt. Die Performanceverbesserung bei Uber beträgt durch das Modell eine Verbesserung von bis zu 13 Prozent.
