Forradalom a közlekedésben: A paderborni kutatók optimalizálják az autonóm járműveket!

Forradalom a közlekedésben: A paderborni kutatók optimalizálják az autonóm járműveket!

A Paderborni Egyetem új kutatási projektet indított, amelynek célja, hogy jelentősen javítsa az autonóm járművek és a gyalogosok interakcióját. Dr.-Ing. Sandra Gausemeier és Dr. rer. medikus. Tim Lehmann szerint a projekt a gyalogosok cselekvési szándékának felismerésére összpontosít, mielőtt ténylegesen cselekednének. Ennek célja a kritikus közlekedési helyzetek proaktív elkerülése, amely jelentős előrelépést jelenthet az autonóm vezetés terén. A Paderborni Egyetem tájékoztatása szerint a projekt elnyerte az egyetem kutatási díját, amely 150 000 euró értékű.

Az innovatív projekt a mesterséges intelligencia (AI) módszereit kombinálja a mozgáselemzéssel. A tudósok kísérleti vizsgálatokat végeznek az emberek döntéshozatali viselkedéséről, hogy előrejelző algoritmusokat dolgozzanak ki. A kihívás az információk valós idejű generálásában, feldolgozásában és reagálásában rejlik, különösen összetett városi forgatókönyvekben.

A projekt céljai és módszerei

Az egyik fő cél egy olyan mesterséges intelligencia alapú rendszer kifejlesztése, amely kockázati profilokat hoz létre, és pontosan fel tudja mérni a gyalogosok jövőbeni cselekvési szándékait. Az emberi mozgássorok sikeres mintázatfelismerésének biztosításához a képzési adatok minősége döntő fontosságú. Ezért különféle adatgyűjtési módszereket alkalmaznak, mint például a szemkövetést és a mobil elektroencefalográfiát.

Különös figyelmet fordítanak a városi környezetben végzett kísérleti vizsgálatok végrehajtására. Ezek a tesztek az ember-gép interakciók javítását és megértését szolgálják. Emellett a tervek szerint a képzést követően az autonóm rendszerek kizárólag a fedélzeti kameraképek alapján képesek lesznek felismerni a gyalogosok szándékait. A projekt első eredményei 2027 elején várhatók.

Technológiai kihívások és biztonsági stratégiák

A kutatómunka számos technológiai kihívással néz szembe. Az egyik az, hogy az autonóm járműveket nehéz körülmények között, normál közúti közlekedésre kell optimalizálni. A Fraunhofer Institute for Cognitive Systems IKS hangsúlyozza, hogy az autonóm járművek jól működnek teszthelyzetekben, de valós környezetben, például rossz időben vagy meghibásodott érzékelők esetén hibabiztosnak kell lenniük. Ezért a rendszerek megbízhatóságának biztosítására rugalmas, intelligens szoftverarchitektúrára törekednek.

A munka jelentős részét a Fraunhofer Institute IOSB-ből, IAO-ból és több ipari partnerből álló konzorcium támogatta a KARLI projekt is. A KARLI, amely a mesterséges intelligenciát jelenti a jövő járművében az adaptív, reagáló és szintnek megfelelő interakcióért, a 2-4 automatizálási szintek mesterséges intelligenciájára összpontosít. Az emberek és a mesterséges intelligencia közötti egyéni interakciók központi szerepet játszanak itt. Az interakciók az automatizálás különböző szintjeihez való igazítása a vezető biztonságának és figyelmének javítását szolgálja.

Az adatvédelem és az átláthatóság szintén döntő tényező a felhasználók technológiába vetett bizalmának elnyerésében. Az innovatív megközelítések, mint például a mesterséges intelligencia által támogatott szenzorok, belső kamerák és nagy nyelvű modellek alkalmazása azt a célt szolgálják, hogy a járműben az interakciókat optimálisan tervezzék meg, miközben az utasok névtelensége megmarad. Ezekből a projektekből az első funkciók 2026-ra válhatnak elérhetővé a sorozatos járművekben.

Összességében a paderborni és a Fraunhofer Institutes kutatási eredményei azt mutatják, hogy a biztonságos és hatékony autonóm vezetés felé vezető út számos összetett kihívással jár, amelyeket innovatív megközelítésekkel és interdiszciplináris együttműködéssel kell leküzdeni.