Innovative Forschungen zu Künstlichen Intelligenzen und autonomen Fahren

Gerade die Forschung um Künstliche Intelligenzen (KI) entwickelt sich unaufhaltsam rasch weiter. Ein Bereich, in dem KI schon beinahe normal sind, deckt die Automobilindustrie und das autonome Fahren ab. Die meisten neuen PKWs und LKWs sind mittlerweile mit sogenannten Assistenzsystemen (Englisch: advanced driver assistance system [ADAS]) ausgestattet. Aber nicht jedes Fahrzeug ist gleich ausgestattet. Immer mehr und immer moderne Systeme erscheinen auf dem Markt, die den Straßenverkehr kontrollierbarer und sicherer machen sollen.

Neben den gängigen lediglich warnenden Assistenzen der Einparkhilfen oder der sogenannten Spurverlassenswarnung, profitieren Besitzer_innen modernerer Fahrzeuge immer häufiger von automatisierten Funktionen wie der adaptiven Geschwindigkeitsregelung oder der Spurhalteassistenz. Viele Neuwagen sind zusätzlich mit einem hochautomatisierten Notfallsystem ausgestattet, dass der fahrenden Person jede Handlungsfähigkeit abnimmt und in kritischen Situationen im Straßenverkehr selbstständig reagiert, also beispielsweise bremst oder lenkt.

Auch wenn die Person, die am Ende das Auto fährt, also immer weniger eigene menschliche Handlungskraft in die Fahrtätigkeit einbringen muss und durch Automatiken ersetzt wird, steckt hinter diesen Maschinen noch sehr viel menschliches Denken und Handeln. Künstliche Intelligenzen funktionieren nur durch menschliche Programmierung. Die Entwicklung von Assistenzsystemen und deren Programmierung ist eine hochkomplexe Angelegenheit und fordert  langwierige Forschung und kontinuierliche Weiterentwicklungen.

Auch einige unserer Autor_innen haben sich mit dem Thema Automobilität und autonomes Fahren beschäftigt:

Security for Automotive Electrical/Electronic (E/E) Architectures von Philipp Mundhenk

Die zunehmende Verbindung zwischen den Fahrzeugen vergrößert ihre Angriffsfläche und stellt ihre Sicherheit in Frage. Die Kombination von Sicherheits- und automobilen Echtzeitsystemen ist in vielerlei Hinsicht eine Herausforderung. Die Heterogenität und Komplexität der automobilen Kommunikationssysteme und ihre Vernetzung machen die Quantifizierung der Sicherheit zu einer schwierigen Aufgabe. Geringere Rechenkapazitäten und Netzwerkbandbreite in Verbindung mit dem Echtzeitverhalten in automobilen Systemen machen die Implementierung von rechen- und bandbreitenintensiver Sicherheit zu einer Herausforderung. Neue Lösungen sind erforderlich, um die Sicherheit im Automobilbereich nicht nur im Zusammenhang mit funktionalen, sondern auch mit Echtzeitanforderungen zu behandeln.

Car-2-Car Kommunikationssysteme von Joachim Wilharm

Durch die Relevanz der Nachrichten in einem Car-2-Car Kommunikationssystem für alle Fahrzeuge in der lokalen Umgebung empfiehlt sich der Aufbau eines Broadcastfunknetzes, wobei sich zwei technische Herausforderungen ergeben: die Modulationstechnik und der Kanalzugriff. Es werden ein GMSK- und ein OFDM-Systemvorschlag auf Basis eines WSSUS-Kanalmodells qualitativ miteinander verglichen. OFDM zeigt sich in dem schnell verändernden Funkkanal in Verbindung mit differentieller Modulation als überlegen, leidet aber unter der großen Signaldynamik, welche zu höheren Hardwareanforderungen führt. Daher werden Verfahren zur Reduktion der Signaldynamik untersucht. Abschließend werden Lösungen für den selbstorganisierenden Kanalzugriff vorgestellt.

Fußgängererkennung und Situationsanalyse mit 24 GHz Radarsensoren von Henning Ritter

In dieser Arbeit werden Signalverarbeitungsverfahren für Radarsensoren vorgestellt, die den Einsatz in Komfort- und Sicherheitsapplikationen für den innerstädtischen Verkehr zum Ziel haben. Es wird gezeigt, wie durch Prozessierung der Empfangssignale eines 24GHz Radarsensors eine Unterscheidung zwischen Fußgängern und Fahrzeugen auf Basis von nur einer einzigen Messung durchgeführt werden kann. Weiterhin werden Algorithmen zur Situationsanalyse vorgestellt, welche neben der eigenen Fahrzeugbewegung auch die Bewegung der im Sichtbereich befindlichen Objekte mit ins Kalkül einbeziehen. Eine mehrzielfähige quantitative Beschreibung der Kollisionsgefahr wird vorgeschlagen.

Autonomous Products and Their Consumers: What We Love and Fear When Using Autonomous Vehicles (Band 12) von Benjamin Schulze

Hunderte von Millionen Menschen auf der ganzen Welt fahren seit über einem Jahrhundert Auto. Der technologische Fortschritt wird es uns bald ermöglichen, das manuell betriebene Auto durch ein autonomes Fahrzeug zu ersetzen. Da man davon ausgeht, dass das autonome Fahrzeug das Potenzial hat, die Mobilitätsindustrie zu stören, ist es für Forscher und Praktiker von hoher Relevanz, diese radikale Innovation aus Verbrauchersicht zu untersuchen. Bisher haben wir noch kein umfassendes Verständnis über die Vorteile, die die Absicht der Verbraucher antreiben, in Zukunft ein autonomes Fahrzeug zu nutzen, und über die Opfer, die als psychologische Barrieren wirken. Ziel dieser Arbeit ist es daher, diese Vorteile und Opfer zu erforschen und ihre Bedeutung für die Entscheidung der Verbraucher, autonome Fahrzeuge zu nutzen, zu untersuchen.

Driving the Future Diffusion of Mobility (Band 103)Investigating User Acceptance of Autonomous Driving in Shared Mobility Services von Bernd Herrenkind

Der Einfluss der Technologie auf die Gesellschaft ist in ihrem gesamten Aufbau und ihrer Schaffung von grundlegender Bedeutung ist sie aus der Welt fast nicht mehr wegzudenken. Technologische Entwicklungen haben sicherlich Chancen und Vorteile für verschiedene Menschen geprägt. In Anbetracht eines Lebens ohne Technologie wäre für viele Menschen ein herausfordernder Gedanke, weil die Technologie fortwährend beeinflusst und verändert Leben. Insbesondere auf dem Gebiet der Mobilität, des technologischen Fortschritts und Die Digitalisierung führte zu neuen Möglichkeiten. Mobilität kann neu überdacht werden, und neue Formen der Mobilität und Geschäftsmodelle entstehen können. Aufbau von Wissen über die Akzeptanzfaktoren auf wozu diese neuen Formen der Mobilität aus der Sicht des Benutzers beitragen können ihre (künftige) Einführung und Etablierung zu ermöglichen. Diese kumulative These soll dazu beitragen zur Forschung zum Thema Akzeptanz von autonomen gemeinsamen Mobilitätsdiensten und wichtige und nützliche Impulse für die Anwendung in Unternehmen zu geben.

Fahrzeugeigenlokalisierung innerhalb bekannter Indoor-Umgebungen mittels Seriensensorik (Band 112) von Stefan Stümper

Diese Arbeit stellt Ansätze zur Fahrzeugeigenlokalisierung innerhalb bekannter Umgebungen wie Parkhäuser und Tiefgaragen vor. Sie sollen das autonome Parken ausschließlich auf Basis fahrzeugseitiger Seriensensorik ermöglichen. Es wurde einerseits ein Partikel-Filter-basierter Ansatz entwickelt, welcher auf Basis von Ultraschallsensoren, der Fahrzeugodometrie sowie einer a priori bekannten Umfeldkarte die Fahrzeugpose schätzt. Außerdem wurde ein bildbasierter Ansatz realisiert, welcher die Fahrzeugeigenlokalisierung anhand a priori kartierter, künstlicher (hier: AprilTags) wie semi-natürlicher Merkmale (hier: Parkplatzmarkierungen) durchführt.

Autonomous Vehicle Groups in Urban Traffic von Jana Görmer-Redding
Es ist wahrscheinlich, dass autonome Fahrzeuge die Zukunft der Mobilität sein werden. Um die Zunahme der Autonomie zu bewältigen, werden Methoden der Verkehrskoordination unverzichtbar. Ausgehend davon ist eine Untersuchung der Leistungsfähigkeit der Autonomen Fahrzeuggruppenbildung (Autonomous Vehicle Group Formation, AVGF) auf der Grundlage eines dezentralen Modells und einer simulativen Bewertung im städtischen Umfeld erforderlich. Eine Autonome Fahrzeuggruppe (Autonomous Vehicle Group, AVG) ist eine Gruppe von Fahrzeugen, die für den Transport von Personen oder Gütern eingesetzt werden, wie z.B. ein PKW, LKW oder Bus, die lokalisiert, gesammelt oder in Klassen eingeteilt sind und sich durch ständige Veränderungen oder Fortschritte innerhalb des Verkehrssystems auszeichnen.