Autonome Fahrzeuge durch fortschrittliche akustische Sensorik verbessern

In kritischen Verkehrssituationen können Sekunden über Leben und Tod entscheiden. Während menschliche Fahrer instinktiv sowohl Sehen als auch Hören nutzen, priorisieren die meisten autonomen Systeme allein die visuelle Wahrnehmung. Avelabs, ein in Kairo ansässiges KI- und Sensorunternehmen, hat AutoHears vorgestellt – eine End-to-End-Akustiksensorlösung, die Fahrzeugen einen zuverlässigen Hörsinn verleiht.

„Sehen ist unser wichtigster Sinn bei der Umgebungsbewertung“, sagte Amr Abdelsabour, Director of Product Management bei Avelabs, in einer Podiumsdiskussion auf der diesjährigen AutoSens Brüssel. „Aber als Fahrer verlassen wir uns auch auf Schall – eine Sirene von hinten oder ein Hupe an einer blinden Kreuzung kann gehört werden, bevor sie gesehen wird.“

Auf der AutoSens enthüllte Avelabs AutoHears, eine kompakte akustische Sensorplattform, die Geräusche in Echtzeit erkennt, klassifiziert und lokalisiert. Das System – bestehend aus maßgeschneiderten Mikrofonen, einem mechanischen Gehäuse und proprietärer Software – ist darauf ausgelegt, Notfahrzeug-Sirenen, verdeckte Gefahren, Naturkatastrophen-Hinweise (z. B. Steinschläge) und sicherheitskritische Ereignisse wie nahe Kollisionen, Schüsse oder Explosionen zu erkennen. Es bietet zudem Fahrzeug-Selbstdiagnostik und grundlegende Spracherkennung.

Interview mit Amr Abdelsabour

Welche Geräusche kann AutoHears erkennen und welche nicht?

Abdelsabour: Wir begannen mit fahrzeuggebundenen Geräuschen (Reifen, Motor, Bremsen) und standardisierten Hup- und Sirenenmustern aus aller Welt. Diese Klassen sind vollständig validiert. Wir erweitern die Bibliothek nun um Naturkatastrophen-Geräusche und Kollisionssignaturen, die sich noch in Entwicklung befinden.

AutoHears erkennt Geräusche aus allen Richtungen. Gibt es physische Grenzen?

Abdelsabour: Das System erfasst Schall aus jeder Richtung und sogar durch Wände oder andere Hindernisse. Da akustische Sensorik relativ zum Umgebungslärm ist, ermöglicht eine ruhige Umgebung die Erkennung leiser Geräusche wie Fahrradreifen oder Schritte. In lauter Umgebung werden nur dominante Geräusche – wie eine nahe Sirene – erfasst. Wir quantifizieren diese Grenzen, um klare Leistungsgarantien zu geben.

Wie funktioniert die Schallklassifizierung?

Abdelsabour: Klassifizierung kombiniert regelbasierte Algorithmen für standardisierte Geräusche (Sirenen, Hupen) mit Machine-Learning-Modellen für komplexe, nicht-standardisierte Fahrzeuggeräusche. AutoHears setzt beide Ansätze ein und wählt die Methode, die am besten zur Zielgeräuschklasse passt.

Wie fusionieren Audiodaten mit visuellen und Radar-Eingaben?

Abdelsabour: Menschliche Fahrer nutzen Hören zur Ergänzung des Sehens; AutoHears folgt demselben Prinzip. Der rohe akustische Datenstrom wird an den Domänencontroller des Fahrzeugs weitergeleitet, wo er mit Kamera- und Radardaten fusioniert wird. Beispielsweise kann Radar die Distanz eines Fahrzeugs bestimmen, die Kamera es als Auto identifizieren, und AutoHears das Vorhandensein einer Hupe oder Sirene bestätigen – was ein umfassendes Lagebild liefert.

Warum ein integriertes Hardware-Software-System?

Abdelsabour: Präzise Lokalisierung basiert auf exakter Mikrofongeometrie und Signaltiming. Standardmikrofone erfüllen diese Anforderungen nicht. Durch eigenes Design des Sensorstacks kontrollieren wir Mikrofonanzahl, Abstand und Platzierung, was die Laufzeitdifferenzberechnungen für Sub-Grad-Lokalisierung ermöglicht.

Details zu Sensor und Verarbeitungsplattform?

Abdelsabour: Der Sensor arbeitet in zentralisierter Architektur: Rohe Audiodaten werden an den Domänencontroller des Fahrzeugs gestreamt, wo unsere Algorithmen auf kommerziellen Off-the-Shelf-SoCs wie Xilinx FPGAs oder TI ADAS TDA-Chips laufen. Die Plattform ist vollständig anpassbar; die einzige Anforderung ist ein kompatibler Controller.

Was bedeutet „hardware-abhängig“ für AutoHears?

Abdelsabour: Funktionsumfänge können angepasst werden. Eine Einzelmikrofon-Konfiguration gibt Richtungsinformationen; zusätzliche Mikrofone ermöglichen Distanzschätzung. Ebenso erfordert höherauflösende Lokalisierung mehr Rechenleistung, die der gewählte Controller bereitstellen muss. Kundenspezifische Treiber werden zur Integration in den Software-Stack des Kunden geliefert.

Wo steht die Entwicklung und wann kommt es auf die Straße?

Abdelsabour: AutoHears befindet sich in der Produktentwicklungsphase. Wir haben das Kernkonzept validiert, Demos abgeschlossen und bewegen uns nun in öffentliche Straßentests und Zertifizierung. Produktionsreife folgt nach erfolgreicher Validierung und regulatorischer Genehmigung.

Gibt es frühe Kunden?

Abdelsabour: Obwohl wir das Produkt auf der AutoSens im September ankündigten, laufen bereits Gespräche mit mehreren OEMs und Flottenbetreibern, die an Feldtests interessiert sind. Diese Partnerschaften liefern kritische Daten für weitere Verfeinerung.