Continental Proreta 5 erforscht KI für automatisiertes Fahren in Städten

Der Automobilzulieferer Continental setzt seine langjährige Proreta-Forschungskooperation mit internationalen Hochschulen fort. Bis Ende 2022 sollen Algorithmen auf der Grundlage künstlicher Intelligenz für die gesamte Wirkkette des automatisierten Fahrens entwickelt und erprobt werden.

Gemeinsam mit der TU Universität Darmstadt, der Universität Bremen und der TU Iași (Rumänien) setzt das Technologieunternehmen Continental die Reihe seiner Proreta-Forschungsprojekte fort. Proreta 5 widmet sich einer der anspruchsvollsten Aufgaben für das automatisierte Fahren, nämlich dem Erkennen komplexer Verkehrssituationen in Innenstädten und der Problematik, wie Algorithmen aus Sensordaten die richtigen Fahrentscheidungen dafür abgeleitet werden können.

Bei einer ungeregelten Kreuzung beispielsweise ist es eine Herausforderung, alle für die geplante Fahrtrichtung relevanten Objekte und ihre Bewegungsrichtung, Intention sowie ihren Vorrang ohne menschliches Zutun richtig zu interpretieren. Künstliche Intelligenz (KI) beziehungsweise Artificial Intelligence (AI) spielt dabei eine Schlüsselrolle.

KI-Methoden sollen erprobt werden, wo die Umsetzung klassischer Ansätze zu komplex wird oder an Grenzen stößt. Der große Vorteil der KI liegt darin, dass sie nach einer Trainingsphase in der Lage ist, aufgrund des Erlernten eigene richtige Schlussfolgerungen auch in unbekannten Situationen zu ziehen. Das Motto „urbAn drIving“ spiegelt dieses Element wider.

Aufgabenteilung: mehr als die Summe der Teile

Das auf dreieinhalb Jahre Laufzeit angelegte Proreta-5-Projekt (2019 bis 2022) untersucht die Algorithmen der Kognition, Verhaltensvorhersage und Entscheidungsfindung in einem von Continental aufgebauten und ausgerüsteten Demonstrationsfahrzeug. Ziel ist es, zum Projektabschluss im September 2022, die Leistung der neuen KI-gestützten Automation auf Society of Automotive Engineer (SAE) Level 4 anhand möglichst vielfältiger Innenstadtszenarien zu bewerten und damit das Potenzial für den künftigen Einsatz aufzuzeigen.

Die Algorithmen auf Basis künstlicher Intelligenz sollen in der Lage sein, solche komplexen Verkehrsszenarien richtig erkennen und deuten zu können, so dass anschließend korrekte Fahrentscheidungen getroffen werden. Ein Teilbereich davon wird sein, den menschlichen Fahrer dabei zu beobachten, wie er selbst die Komplexität der Umgebung reduziert und bewertet. Die lernfähigen Algorithmen des Proreta-5-Projektes sollen nach ähnlichen Prinzipien trainiert werden, um eine mit dem Menschen vergleichbare Fahrleistung zu erzielen.

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Um die einzelnen Verarbeitungsschritte entlang der Wirkkette des automatisierten Fahrens mit neuen Lösungsansätzen optimal und zeiteffizient abdecken zu können, wurde das aktuelle Proreta-Projekt auf eine interuniversitäre und internationale Ebene ausgeweitet. Die seit Jahren bewährte Zusammenarbeit zwischen Continental und der TU Darmstadt, die sich jeweils einzelnen Teilaufgaben der Fahrerassistenz und der Automation gewidmet hat, bildet in der laufenden Forschungskooperation die Grundlage für die Einbindung weiterer Hochschulen.

Interuniversitäre und internationale Forschung

„Proreeta ist ein Erfolgsprogramm. Seine Wurzeln reichen bis ins Jahr 2002 zurück. Mit der jetzigen Ausweitung und Internationalisierung nehmen wir uns der größten Herausforderung im Bereich des automatisierten Fahrens an – dem innerstädtischen Fahren“, sagt Karsten Michels, Leiter Research & Advanced Engineering im Bereich Holistic Engineering and Technologies bei Continental. „Das interdisziplinäre, internationale und interuniversitäre Team von Proreta 5 versammelt herausragende Expertise in allen Teilbereichen der Aufgabe.“

Seitens der Universität Bremen kommt in Proreta 5 die spezielle Expertise im Bereich der Umgebungserkennung durch Sensordatenfusion hinzu. Zusammengefasst unter dem Fachbegriff Kognition sind das alle Prozesse, die mit dem Wahrnehmen und Erkennen zusammenhängen. Die Universität Iași in Rumänien wiederum konzentriert sich auf die Vorhersage des Verhaltens anderer Verkehrsteilnehmer. Das Team an der TU Darmstadt fokussiert sich auf die Themen Systems und Safety Engineering, Trajektorienplanung sowie Regelungstechnik.

Prototypfahrzeug wird in Bremen trainiert

Inzwischen hat Proreta den zweiten Meilenstein erreicht: Aktuell läuft in Bremen die erste Messkampagne zur Aufzeichnung von Trainingsdaten in dem Prototypfahrzeug mit Software und Hardware von Continental. Das zunächst in Bremen trainierte Fahrzeug wird im Projektverlauf für weitere Testfahrten an die TU Darmstadt übergeben.

„Eine integrale Rolle spielt heute auch die Schnittstelle zwischen Automation und Passagieren im Fahrzeug. Information, Kommunikation und Fahrerbeobachtung im Kontext von Automation und Psychologie sind unauflösbar miteinander verbunden“, so Michels.

Der Projektkoordinator der Universitäten, Professor Dr. Hermann Winner, Leiter des Fachgebiets Fahrzeugtechnik an der TU Darmstadt, bestätigt den Stellenwert der interdisziplinären Zusammenarbeit: „Die Teamarbeit zwischen Continental Industrieexperten, Promovierenden und Studierenden bietet die Chance, modernste Zukunftstechnologie für die Mobilität von morgen zu entwickeln – und das ganz wirklichkeitsnah im Fahrzeug. Diese Kooperation ist für beide Seiten wertvoll.“

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Die langjährige Zusammenarbeit zwischen Continental und dem Fachgebiet Fahrzeugtechnik der TU Darmstadt unter Leitung von Professor Dr. Winner sowie dem Fachgebiet Regelungsmethoden und Robotik unter Leitung von Professor Dr. Jürgen Adamy bildet auch für Proreta 5 eine wesentliche Grundlage.

Neben der TU Darmstadt sind an Proreta 5 folgende Universitäten und führende Experten beteiligt: an der Universität Bremen die Arbeitsgruppe für Kognitive Neuroinformatik (Cognitive Neuroinformatics) unter Leitung von Professorin Dr. Kerstin Schill, die sich auf elementare kognitive Fähigkeiten wie die Eigenlokalisation sowie die Objekterkennung und Objektverfolgung fokussiert.

Seitens der Gheorghe Asachi Technical University Iași koordiniert Professor Dr. Florin Leon der Fakultät für Regelungstechnik und Technische Informatik die Projektbeiträge im Hinblick auf die Verhaltensprädiktion anderer Verkehrsteilnehmer.

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