Die Entwicklung in Sachen autonomes Fahren geht voran. Waabi, ein amerikanisches Start-up, hat sich auf autonomes Fahren spezialisiert und möchte mit einem neuen KI-Modell die unmittelbaren Bewegungen anderer Verkehrsteilnehmer vorhersagen. Dazu gehören unter anderem Fußgänger und Radfahrer. Das entwickelte System namens Copilot4D arbeitet mit Lidar-Sensordaten. Das ist ein System zur optischen Abstands- und Geschwindigkeitsmessung. Das System Copilot4D soll vorhersagen können, wie sich die anderen Verkehrsteilnehmer in dieser Situation bewegen werden. Dabei soll es mithilfe einer Lidar-Darstellung zwischen fünf und zehn Sekunden in die Zukunft schauen.
Testphase hat begonnen
Waabi-Chefin Raquel Urtasun betont, dass das Unternehmen bereits an einer zweiten, noch genaueren Variante arbeitet. Dieses System soll an einer Flotte autonomer Trucks in Texas getestet werden. Hier entscheidet eine Fahrsoftware, wie das Fahrzeug auf bestimmte Situationen reagieren muss. Das autonome Fahren setzt seit Langem auf maschinelles Lernen für die Planung von Routen und Erkennung von Objekten. Aber generative KI-Modelle, die Informationen aus der Umgebung verwenden, um Vorhersagen zum Verhalten anderer Verkehrsteilnehmer zu treffen, sind neu.
Copilot4D funktioniert ähnlich wie Bild- oder Videogeneratoren, nutzt aber keine Kameradaten. Es nimmt Punktwolken aus den LIDAR-Sensoren und zerlegt sie in Teile. Ähnlich, wie Bildgeneratoren Fotos in Pixel zerlegen. Trainingsdaten bieten Copilot4D eine Grundlage, aus der das System dann voraussagen soll, wie sich diese Punktwolke in den nächsten Sekunden bewegen wird.
Keine neue Technologie
Die Basis-Technologie sei nicht neu, sagt Bernard Adam Lange, Doktorand an der Stanford University, der ähnliche Modelle erstellt und erforscht hat. Es sei aber das erste Mal, dass ein generatives LIDAR-Modell für die kommerzielle Nutzung vorbereitet wird. Ein solches Modell würde das "Gehirn" eines autonomen Fahrzeugs in die Lage versetzen, schneller und genauer zu denken, hofft Lange. "Es ist ein Maßstab, der transformativ ist", glaubt er. "Die Hoffnung ist, dass diese Modelle für nachgelagerte Aufgaben wie die Erkennung von Objekten plus die Vorhersage, wohin sich Menschen oder Dinge als Nächstes bewegen, genutzt werden können." Bisher kann Copilot4D nur eingeschränkt in die Zukunft blicken.
In der Bildergalerie stellen wir Ihnen den Mercedes Drive Pilot vor.
Fazit
Forscher haben festgestellt, dass die Entwicklung von autonomen Fahrsystemen komplexer ist als bisher angenommen. Das KI-Modell von Waabi soll jetzt mit in der Vergangenheit gewonnenen Erkenntnissen Rückschlüsse auf das künftige Verhalten von anderen Verkehrsteilnehmern ermöglichen. Dies dürfte nicht immer funktionieren, könnte aber trotzdem das autonome Fahren in manchen Situationen sicherer machen.
