VentureLab

THAB Projekt Scouting – Part 1

Fast alle Menschen sind am täglichen Straßenverkehr beteiligt.

Sicherer Straßenverkehr durch Künstliche Intelligenz?

Manche sind mehr, manche weniger gut, vor gefährlichen Unfällen geschützt. So zum Beispiel Fußgänger, Radfahrer und Autofahrer. Zunehmend sieht man auch immer mehr Menschen, die sich auf E-Scootern fortbewegen. Durch die verschiedenen Fahrzeuge und menschlichen Intentionen kann es immer wieder zu kritischen Situationen kommen, bei denen Verkehrsteilnehmer in Gefahr geraten.

Viktor Kreß und die übrigen Mitarbeiter des Labors „Kooperative automatisierte Verkehrssysteme“ von Prof. Dr. Konrad Doll leisten an dieser Stelle einen erheblichen Beitrag zur Sicherheit im Straßenverkehr, indem sie unter Einsatz von KI-Technologien erforschen, wie sich ungeschützte Verkehrsteilnehmer, wie beispielsweise Fußgänger und Radfahrer, im Straßenverkehr verhalten werden und wie autonome Fahrzeuge gegebenenfalls agieren können, um Unfälle zu verhindern.

Idee

Die Idee zu mehr Sicherheit im Straßenverkehr ist, durch verschiedene Sensoren und Kameras an Fahrzeugen zu erkennen, wie sich beispielsweise Fußgänger vor oder neben dem Fahrzeug bewegen. Auf Basis von im realen Straßenverkehr aufgezeichneten 3D Modellen von ungeschützten Verkehrsteilnehmern wird deren Verhalten analysiert. Durch eine Mustererkennung ermöglichen die 3D Modelle eine Vorhersage des zukünftigen Verhaltens. Dieses Wissen erlaubt intelligenten Fahrerassistenzsystemen und autonomen Fahrzeugen den Straßenverkehr der Zukunft sicherer, effizienter und komfortabler zu machen.

Forschung & Umsetzung

Um dieses Ziel zu erreichen, unterhält und entwickelt das Labor einerseits ein mit speziellen Sensoren ausgestattetes Forschungsfahrzeug. Zusätzlich wurde an der Kreuzung Würzburger Str./ Flachstraße in Aschaffenburg ein komplexer Aufbau aus Kameras und Laserscannern implementiert. Dieser ist dafür zuständig, Daten aus dem Straßenverkehr aufzunehmen und auszuwerten, die ebenfalls für das Fahrzeug und die zugehörigen Softwarekomponenten relevant sind. Alle aufgenommenen Daten dienen der Entwicklung eines KI-Systems für Fahrzeuge, das die Bewegungen ungeschützter Verkehrsteilnehmer prognostiziert, sodass in Gefahrensituationen gegebenenfalls automatisiert Brems- oder Ausweichmanöver eingeleitet werden können.
Softwareseitig realisiert wird das Projekt mit sogenannten Rekurrenten Neuronalen Netzen, einem Machine Learning Verfahren aus der KI, das auf dem Lernverhalten des menschlichen Gehirns basiert und zeitliche Abläufe verarbeiten kann. Die als 3D-Modell aufbereiteten Bewegungsdaten werden vom Neuronalen Netz dann wiederholt „gelernt“ beziehungsweise trainiert, sodass es Muster innerhalb der menschlichen Bewegungen erkennt. Diese Muster können dann von der KI genutzt werden, um Vorhersagen über die weiteren Bewegungsintentionen von Fußgängern zu machen. Das Sensor-Fahrzeug, welches das Neuronale Netz anwendet und zudem in der Lage ist neue Daten aufzunehmen, erzeugt schließlich auf Basis der „Sensorwahrnehmung“, und innerhalb kürzester Zeit, eine Prognose des Bewegungsverhaltens des ungeschützten Verkehrsteilnehmers über die nächsten 2-3 Sekunden. Bereits diese kurze Zeitspanne hilft bei der Vermeidung von Gefahrensituationen. Als industrielle Partner für die oben dargestellte Laborforschung auf diesem Gebiet sind namhafte Unternehmen aus der Automobilindustrie involviert.

Ausblick

Über den Tellerrand hinausgeblickt, findet die Forschung zur Bewegungsanalyse und Intentionserkennung von Menschen ebenfalls Anwendung in vielfältigen anderen Bereichen, wie Sport und Fitness aber auch in der industriellen Fertigung, besonders bei der Zusammenarbeit von Menschen und Robotern.

Zur Person

Viktor Kreß ist Ingenieur für Elektro- und Informationstechnik und wissenschaftlicher Mitarbeiter der TH Aschaffenburg. Bereits 2017 erhielt er für seine Masterarbeit den Bayerischen Kulturpreis. Damals forschte er an automatisierter Roboterkartierung, die in unbekanntem Terrain eingesetzt werden kann. Seine Forschungsinteressen umfassen u. a. Sensordatenfusion, Mustererkennung, Machine Learning und die Intentionserkennung von ungeschützten Verkehrsteilnehmern.

Hier noch ein paar weitere Eindrücke für Dich

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