Bosch Visual Data Collection - Projektdetails
Wie können wir automatisierte Systeme entwickeln, die sicher und zuverlässig reagieren?
Ein automatisiertes Fahrzeug verfügt über verschiedene Systeme, die dazu dienen, seine Umwelt zu erfassen und entsprechende Reaktionen aus den erfassten Daten abzuleiten und umzusetzen. Bei der Sensordatenverarbeitung kommen Algorithmen zum Einsatz, die mit Hilfe künstlicher Intelligenz fortlaufend und in Sekundenbruchteilen Situationen erkennen, sodass im nächsten Schritt ein entsprechendes Manöver eingeleitet werden kann. Vergleichbar mit Fahrschülern, muss dem Algorithmus zunächst beigebracht werden, wie entsprechende Situationen überhaupt aussehen. Hierfür werden reale Bilddaten aus dem Straßenverkehr benötigt.
Je höher der Automatisierungsgrad, desto umfangreicher die Fahraufgabe des Systems. Je komplexer die Aufgabe, die die KI übernehmen soll, desto wichtiger ist es, dass automatisierte Systeme vor allem kritische Fahrsituationen richtig einschätzen, um entsprechend reagieren zu können. Das bedeutet, dass für eine korrekte, zuverlässige und rechtzeitige Reaktion ausreichend Daten vorhanden sein müssen, um die Algorithmen der künstlichen Intelligenz entsprechend zu trainieren.
Mit dem Projekt Visual Data Collection kommt Bosch dem wachsenden Bedarf an Daten als Grundlage für kommenden Anwendungsfälle des automatisierten Fahrens nach. Da große Datenmengen von vielen Fahrzeugen in unterschiedlichen Regionen benötigt werden, fokussiert sich das Projekt auf die Zusammenarbeit mit Betreibern von Fahrzeugflotten.
Herausforderungen
Besonders gefährliche Situationen wie Unfälle passieren nicht sehr oft. Dennoch brauchen autonome Fahrzeuge entsprechende Daten, um richtig reagieren zu können.
Mehr Straßendaten sind erforderlich.
Je höher das Niveau des automatisierten Fahrens ist, das wir erreichen wollen, desto mehr Daten benötigen wir.
Mehr unterschiedliche Straßendaten sind erforderlich.
Um sicherzustellen, dass das Bilderverarbeitungssystem im Fahrzeug für jeden Fall, der auf der Straße vorkommen kann, optimal trainiert ist, brauchen wir verschiedene Daten.
Fünf Schritte beim Training der künstlichen Intelligenz
Mit einem sensorgestützten Kamerasystem, das innen an der Frontscheibe von Flottenfahrzeugen installiert wird, sammelt das Projekt reale Straßenbilddaten, welche im weiteren Verlauf als Datengrundlage zum Training der Algorithmen verwendet werden.
Das zu diesem Zweck verwendete Kamerasystem arbeitet ausschließlich ereignisbasiert. Nur vordefinierte Verkehrssituationen werden dabei erkannt, zwischengespeichert und anschließend über das Mobilfunknetz an Bosch übertragen. So baut sich mit der Zeit eine große Datenbank von Bilddatensätzen auf, die für das Trainieren der Algorithmen herangezogen werden.
