Verbundprojekt AULA-KI: Adaptive Umgebungsabhängige Lokalisierung von Autonomen Fahrzeugen durch Methoden der Künstlichen Intelligenz

Abstract

Autonome Fahrzeuge müssen ihre Umgebung zuverlässig erkennen und jederzeit bestimmen können, wo sie sich befinden. Dafür nutzen sie unter anderem Kameras, Laserscanner und GPS-Daten. Regen, Nebel, Schnee, Vegetation oder der Ausfall einzelner Informationsquellen können die Qualität dieser Daten jedoch deutlich beeinträchtigen. Verfahren der künstlichen Intelligenz (KI) zur Objekterkennung und Lokali- sierung waren zu Beginn des Projekts bereits weit entwickelt. Weiterhin schwierig war jedoch die zuverlässige Bewertung ihrer Ergebnisse bei wechselnden Umweltbedingungen und unsicheren Sensordaten. Ein autonomes Fahrzeug sollte deshalb nicht nur seine Umgebung erkennen, sondern auch einschätzen können, wie verlässlich die verfügbaren Informationen sind, und sein Fahrverhalten entsprechend anpassen. Im Verbundprojekt AULA-KI untersuchten die Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg und das Institut für Automation und Kommunikation e. V., wie künstliche Intelligenz zu einer robusteren Wahrnehmung und Lokalisierung autonomer Fahrzeuge beitragen kann. Dabei sollten die Qualität und Unsicherheit der verfügbaren Informationen berücksichtigt und bei Bedarf zusätzliche Daten aus der Straßeninfrastruktur oder von weiteren Fahrzeugen einbezogen werden. Ein weiteres Ziel war der Aufbau und die fachliche Qualifizierung zweier interdisziplinärer KI-Nachwuchsgruppen an OvGU und ifak.