TESTS & SCIENCE

12.Juni 2018

Continental entwickelt virtuelle Fahrschule für KI


Continental entwickelt virtuelle Fahrschule für KI

Detailliertes Verständnis der kompletten Verkehrssituation und dessen präzise Bewertung sind die Grundvoraussetzungen für hochentwickelte Fahrassistenzsysteme und automatisiertes Fahren. Damit Verkehrssituationen richtig bewertet werden können und die Systeme Aufgaben eines erfahrenen Fahrers übernehmen können, werden diese mit Deep Machine Learning-Methoden trainiert. Continental zeigt in diesem Zusammenhang auf der CES Asia eine Computer Vision-Plattform, die Künstliche Intelligenz (KI), neuronale Netze und maschinelles Lernen einsetzt.

Bereits 2020 kommen in der fünften Generation der Multifunktionskameras neben klassischen Computer Vision-Verfahren auch neuronale Netze zum Einsatz. Intelligente Algorithmen verfeinern und skalieren das Szenenverständnis für die Gestenklassifiktation von Fußgängern.

„Für die Übernahme menschlicher Aufgaben spielt KI eine große Rolle. Mit KI-Software wird das Fahrzeug in der Lage sein, auch komplexe und nicht vorhersehbare Verkehrssituationen zu interpretieren – es geht nicht mehr darum, was vor dem Fahrzeug ist, sondern was könnte kommen“, sagt Karl Haupt, Leiter des Geschäftsbereichs Fahrerassistenzsysteme bei Continental. „Wir verstehen KI als Schlüsseltechnologie gerade für das automatisierte Fahren. KI ist Teil der automobilen Zukunft.“

Szenenverständnis und Kontextwissen

Ziel ist es die Möglichkeiten der künstlichen Intelligenz bei der Computer Vision-Plattform zu nutzen, um dem Fahrzeug menschliche Stärken zu geben. Es soll sowohl den Fahrer als auch die Umwelt verstehen. So können KI-Algorithmen die Bewegungsabsicht eines sich annähernden Fußgängers bereits richtig erkennen und als potenziell kritisch erkennen. Nun geht es darum ein vollständiges Verständnis des Verkehrsgeschehens zu entwickeln.

Continental entwickelt virtuelle Fahrschule für KI

Deep Machine Learning

Diese Fähigkeiten muss das System, wie der Mensch auch, erst erlernen. Beim „Supervised Learning“ analysiert die Software gewaltige Datenmengen, um Handlungsstrategien abzuleiten und das erlernte Wissen später im Fahrzeug anzuwenden. Geeignete Daten finden sich beispielsweise in Form von aufgezeichneten Radar- und Kamerasignalen aus realen Fahrten und bilden die Basis für die weitere Entwicklung der KI. Continental setzt in seiner Produktentwicklung auf KI, um hochkomplexe Aufgaben wie die Fußgängererkennung zu lösen und die konkrete Parametrisierung dieses Designs aus Millionen von Daten zu lernen. Hierfür muss ein System geschaffen werden, das Millionen Pixel eines Kamerabildes kombinieren und parametisieren kann. Anschließend soll das System jene Parameter-Kombination suchen, die das Problem löst.

Komplexe Sachverhalte auf verschiedenen Ebenen zu beherrschen, das Umfeld zu erfassen und Fahrstrategien zu planen erfordern jede Menge Daten, mehr Rechenleistung und mehr Performance. Continental kooperiert daher mit NVIDIA, Baidu und zahlreichen Forschungsinstituten auf diesem Gebiet wie der Universität Oxford, der Technischen Universität Darmstadt und dem Indian Institute of Technology Madras (Indien). Im Mai 2018 wurde vom Continental Geschäftsbereich Fahrerassistenzsysteme ein Kompetenzzentrum für Deep Machine Learning in Budapest eröffnet. Bis Ende 2018 sollen sich bei Continental rund 400 Ingenieure weltweit mit speziellem KI-Know-how beschäftigen.

Editor: Tanja Lauch mit dem Pressematerial von Continental

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