Neues Computersystem warnt Fahrer vor Gefahr
Wissenschaftler aus sechs europäischen Ländern haben ein neues Computersystem - ein lernfähiges Fahrassistenzsystem - entwickelt, bei dem das Fahrzeug aus dem Verhalten des Fahrers lernt. Wenn beispielsweise ein Problem in einer Kurve oder ein Hindernis auf der Straße erkannt wird, erzeugt ein Bordcomputer ein Alarmsignal, das dem Fahrer mehr Reaktionszeit verschafft. Diese Signale werden der Fahrweise einzelner Fahrer angepasst. Das computergestützte System wurde vom DRIVSCO-Projekt ("Learning to emulate perception action cycles in a driving school scenario" zu emulieren) entwickelt, das im Themenbereich "Technologien für die Informationsgesellschaft" innerhalb des Sechsten Rahmenprogramms (RP6) finanziert wurde. Das Projekt vereinte Forscher aus Belgien, Dänemark, Deutschland, Spanien, Italien und Litauen. DRIVSCO verfolgt das Ziel, eine Strategie zur Kombination adaptiver Lernmechanismen mit einer herkömmlichen Steuerung zu entwickeln, zu testen und umzusetzen. Dies beginnt mit einem Steuersystem mit einer voll funktionsfähigen Mensch-Maschine-Schnittstelle und endet mit einem verbesserten, weitgehend autonomen System. Auf der Straße besteht das DRIVSCO-Konzept darin, dass das Fahrzeug von der Fahrweise des Fahrers lernt. Es sammelt Daten über das Kurvenfahrverhalten des Fahrers oder wie er sich einer Kreuzung, einem Fußgänger oder einem anderen Fahrzeug annähert. Unabhängig vom Fahrer kann sich das System an das Fahrverhaltensmuster anpassen, wobei vorhersagende Mechanismen auf proaktive Weise eingesetzt werden. Nach Datenlage des European Car Council geschehen etwa 42% der tödlichen Verkehrsunfälle in der Nacht, was Besorgnis erregend ist, da das Verkehrsaufkommen während dieser Zeit deutlich reduziert ist. Das Unfallgeschehen ist neben anderen Faktoren auf eine verminderter Sichtweite bei Nachtfahrten zurückzuführen. In einem solchen Fall kann das DRIVSCO-System eine Abweichung im Fahrstil des Fahrers feststellen und diese einer schlechten Sicht zuschreiben, die aus einer unzureichenden Einstellung der Frontscheinwerfer resultieren kann. Andererseits ist das Nachtsichtsystem des Fahrzeugs viel leistungsfähiger und hat eine größere Reichweite. So kann das DRIVSCO-System Alarmsignale erzeugen, um den Fahrer vor "ungewöhnlichem Verhalten bei Annäherung an eine Kurve" oder vor einem erkannten, potenziell gefährlichem Objekt zu warnen. Artificial Vision ist ein wichtiger Bestandteil des Systems. An dieser Projektkomponente arbeiteten spanische DRIVSCO-Forscher von der Universität Granada. Ihre Lösung war ein Einchipgerät, das eingegebene Bilder empfängt und eine erste "Interpretation eines Szenarios" in Bezug auf die dreidimensionale Tiefe, lokale Bewegung, Bildlinien und andere Kriterien erzeugt. Dieses Gerät wurde so entwickelt, dass es in verschiedenen Fahrzeugtypen eingesetzt werden kann. Das Team verwendete außerdem "rekonfigurierbare Hardware", sodass sich das System selbstständig an neue Anwendungsbereiche anpassen kann. Während der Tests verwendete eine Gruppe von Fahrern das DRIVSCO-System, sodass die mit dem System ausgerüsteten Fahrzeuge deren individuelle Fahrstile lernen konnten. Im Fahrzeug waren außerdem ein Globales Positionsbestimmungssystem (GPS) und verschiedene Erfassungssysteme eingebaut. Auf diese Weise konnten die Forscher die Fahrweise und die Leistungsfähigkeit des Systems im Detail beobachten. Erste Tests zeigten vielversprechende Ergebnisse und haben die Brauchbarkeit des neuen Konzepts ausreichend bewiesen. "Wir beabsichtigen nicht, automatische Fahrsysteme zu entwickeln (denn dies könnte im Falle eine Unfalls für die Versicherungen und Automobilfirmen sehr schwierige Probleme bei der Klärung der Schuldfrage und einer Einigung ergeben), sondern lernfähige Fahrassistenzsysteme," erläuterte Professor Eduardo Ros Vidal von der Universität Granada. Das primäre Ziel von DRIVSCO sei es, dem Fahrer zu helfen, sich maximal auf das Fahren zu konzentrieren und so Verkehrsunfälle auf unseren Straßen zu vermeiden.
Länder
Belgien, Deutschland, Dänemark, Spanien, Italien, Litauen