Selbstfahrende Fahrzeuge navigieren jetzt ohne 3D-Karten

• Die neue selbstfahrende Fahrzeugtechnologie kann in ländlichen Gebieten navigieren, ohne 3D-Karten zu verwenden. 
• Es kombiniert ein lokales System mit einer offenen Straßenkarte zur Navigation einzelner Straßenabschnitte.  
• Das Framework für kartenloses Fahren verfolgt mithilfe von LiDAR-Sensoren zuverlässig Straßengrenzen.

Bestehende autonome Fahrzeuge benötigen zur Navigation 3D-Karten. Das ist der Grund, warum selbstfahrende Autos nicht überall autonom fahren können. Tatsächlich sind mehr als ein Drittel der Straßen in den USA unbefestigt und 65 Prozent verfügen nicht über eine zuverlässige Fahrbahnmarkierung.

Diese Fahrzeuge nutzen vorgefertigte Karten, um zu wissen, wo sie sich befinden, welche Route sie nehmen müssen und was zu tun ist, wenn sie Hindernisse sehen. Da die meisten Landstraßen schlecht angebunden sind, sind sie für autonomes Fahren äußerst schwierig.

Um dem entgegenzuwirken, haben MIT-Ingenieure (in Zusammenarbeit mit dem Toyota Research Institute) ein fortschrittliches System entwickelt – ein Framework für kartenloses Fahren –, das ohne die Verwendung dieser 3D-Karten navigieren kann. Es ermöglicht selbstfahrenden Fahrzeugen, weniger befahrene Straßen zu befahren.

Wie funktioniert es?

Das Framework vereint zwei Schlüsselkomponenten – ein lokales Wahrnehmungssystem und eine offene Straßenkarte für die Navigation einzelner Straßenabschnitte. Sie ermöglichen eine globale Navigation über große Gebiete mit einer angemessenen Menge an erforderlichen vorinstallierten Informationen [offene Straßenkarte].

Bildnachweis:MIT CSAIL

Die GPS-Daten sind genau genug, um eine topologische Lokalisierung zu ermöglichen, und können daher durch lokale Wahrnehmung ergänzt werden, um die Probleme eines vollständig autonomen Navigationssystems zu lösen, da die offene Straßenkarte alle mit jedem Straßenabschnitt verbundenen Anweisungen enthält.

Das System verfolgt mithilfe eines LiDAR-Sensors zuverlässig die Grenzen der Straße. Es misst die Oberflächenkanten der Straße und schätzt die Straßengeometrie, auch wenn keine Straßenmarkierungen vorhanden sind.

Ein solches Framework, das mit On-Board-Sensoren arbeiten kann, zeigt das wahre Potenzial selbstfahrender Fahrzeuge. Sie können tatsächlich Straßen bewältigen, die über die Anzahl hinausgehen, die riesige Technologieunternehmen (wie Google) kartiert haben.

Quelle:MIT | Toyota

Testen

Laut den Entwicklern ist ihre Technik sowohl zuverlässig als auch effizient, obwohl die Sensoren große Datenmengen sammeln (die aktuelle Schätzung der Straßenbegrenzung wird im nächsten Messschritt verwendet).



In einem probabilistischen Rahmen werden Straßengrenzerkennungen mit der Fahrzeugodometrie verknüpft. Entwickler testeten das Framework an einem vollständig autonomen Toyota Prius in einer ländlichen Gegend. Außerdem haben sie den Algorithmus offline anhand von Datensätzen bewertet, die von Teststandorten gesammelt wurden.

Das komplette Wahrnehmungs-Framework wird auf einem Standardcomputer mit 5 Hertz ausgeführt und ist in der Lage, die Straße bis zu einer Entfernung von 35 Metern zu erkennen, was bedeutet, dass das selbstfahrende Auto, das mit diesem System fährt, mit einer Geschwindigkeit von 67 Meilen pro Stunde (oder 107 Kilometer pro Stunde) fahren kann. Die Geschwindigkeit kann durch die Implementierung des Frameworks auf einer GPU (parallel) erhöht werden.

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Obwohl eine solche Technologie mehr Straßen für selbstfahrende Fahrzeuge eröffnen könnte, ist es noch ein langer Weg. Das System weist einige Einschränkungen auf. Beispielsweise berücksichtigt das Framework keine plötzlichen Höhenänderungen.

Derzeit arbeiten die Entwickler daran, das Fahrzeug für eine Vielzahl unterschiedlicher Straßen geeignet zu machen. Das ultimative Ziel besteht darin, Fahrzeuge beim Fahren auf unbekannten Straßen genauso zuverlässig zu machen wie Menschen.