[Foto: Versuchsfahrzeug]

Fahrzeug lernt Hören

Fahrerassistenzsysteme und automatisierte Fahrfunktionen müssen das Fahrzeugumfeld und die sich darin befindenden Objekte erkennen können. Bisher werden hierfür hauptsächlich Kamera-, Radar- und Lidarsensoren eingesetzt. Als neues Sensorkonzept erforscht die fka, zusammen mit ihrem wissenschaftlichen Kooperationspartner, dem Institut für Kraftfahrzeuge (ika) der RWTH Aachen University, seit über 2 Jahren die Entwicklung von Automotive-tauglichen Schallsensoren und darauf basierenden Funktionen unter dem Namen Sonic Intelligence. Diese sollen den Fahrzeugen einen eigenen Hörsinn geben.

Die fka-Experten für das automatisierte Fahren steuern bei der Entwicklung von neuen Funktionen für Sonic Intelligence grundlegendes Methodenwissen und Kompetenzen in der Entwicklung neuer Sensorkonzepte, der Sensordatenverarbeitung und -fusion, der Funktionsentwicklung sowie der Funktionsvalidierung und –absicherung bei.

Mit diesen umfassenden Erfahrungen wurden bereits mehrere auf Schallsensoren basierende Funktionen erfolgreich umgesetzt. Unter anderem ist ein Testfahrzeug in der Lage, die akustischen Signale von Einsatzfahrzeugen und Unfallereignissen zu erkennen und zu lokalisieren. In einem prototypischen Gesamtsystem konnte das Testfahrzeug über ein spezifisch entwickeltes HMI Handlungsempfehlungen an den Fahrer ausgeben. Zusätzlich wurden bereits Diagnosefunktionen entwickelt und implementiert, die das System unterstützen und beispielsweise durch die Erkennung von Sensorfehlern bei Sensorverschmutzung die Vorhersageverlässlichkeit bestimmen. Mit der Sprachsteuerung wurde bereits eine entscheidende Komfortfunktion implementiert. Das nächste Ziel für Sonic Intelligence ist eine weitergehende Integration, die auch die Fusion mit anderen Sensordaten erfordert.

Ein wichtiger Bestandteil bei der Umsetzung der Detektionsalgorithmen der Sonic Intelligence Technologie sind Verfahren des Machine Learnings. Hier kann die fka auf ein umfangreiches Expertenwissen im Bereich der Künstlichen Intelligenz, insbesondere im Bereich der maschinellen Wahrnehmung, zurückgreifen. Neben dem Knowhow über geeignete Netzstrukturen und die notwendige Datenvorverarbeitung ist auch die Verfügbarkeit einer großen Datenbasis mit Referenzinformationen eine Voraussetzung für den erfolgreichen Einsatz dieser Verfahren. Die fka hat in den vergangenen Jahren bereits eine entsprechende Datenbank und Prozesskette aufgebaut, die eine schnelle Entwicklung ermöglichen.

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