Vorhersage des Verkehrsverhaltens

Ein wichtiger Forschungsbereich des Autonomen Fahrens ist die Vorhersage des Verhaltens von Verkehrsteilnehmenden.

Eine Studie der versicherungsnahen Forschungsinstitution aus den USA, IIHS, hatte dargelegt, dass nur 30 Prozent der Unfälle durch das Autonome Fahren verhindert werden könnten. Die Studie verweist darauf, dass die fehlende Wahrnehmung nur in den 30 Prozent der Fälle schuld sei.

Bewegungsprognose SwRI

Bewegungsprognose SwRI. Quelle: SwRI

Die restlichen Unfälle seien beispielsweise auf Geschwindigkeit oder Fehlinterpretationen der Verkehrsgeschehen zurückzuführen. Doch gerade die Interpretation und die damit einhergehende Vorhersage des Verhaltens von Verkehrsteilnehmenden, wird den Fahrzeugen in diesen Tagen beigebracht.

Diese Vorhersage des Verhaltens wird durch eine Künstliche Intelligenz (KI) analysiert. Die Sensoren des Fahrzeugs beobachten Autos, Personen oder andere Verkehrsteilnehmende. Diese Daten werden durch die KI ausgewertet. Dabei untersucht der Algorithmus das Verhalten des Wagens oder der Person und berechnet daraus, das geschätzte Verhalten für die nächsten Sekunden.

Wenn also eine Person mit schnellem Schritt auf eine Fahrbahn zugeht, ist zu erwarten, dass diese Person die Fahrbahn betritt. Reduziert die Person die Geschwindigkeit, ist es wahrscheinlich, dass sie an der Fahrbahnkante wartet. Die Geschwindigkeit ist aber nur ein Faktor, der untersucht wird. Andere Faktoren für das Beispiel wären die Beschäftigung, wie der Blick auf das Smartphone, oder die Kopfbewegung.

Die KI muss aber nicht nur eine Person beobachten und ihr Verhalten vorhersagen, sondern gleichzeitig von mehreren Verkehrsteilnehmenden. Diese Herausforderung hat jüngst neue Früchte getragen. So sehen sich Uber, das SwRI, Toyota oder Toshiba auf einem guten Weg.

Diese Vorhersage kann zu einer Reduktion von Unfällen führen und ist ein wichtiger Baustein auf dem Weg zum Autonomen Fahren.

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