Revolucija v prometu: raziskovalci iz Paderborna optimizirajo avtonomna vozila!

Revolucija v prometu: raziskovalci iz Paderborna optimizirajo avtonomna vozila!

Univerza v Paderbornu je začela nov raziskovalni projekt, katerega namen je bistveno izboljšati interakcijo med avtonomnimi vozili in pešci. Pod vodstvom dr.-ing. Sandra Gausemeier in dr. rer. medic. Tim Lehmann, se projekt osredotoča na prepoznavanje namere pešcev glede ukrepanja, preden dejansko ukrepajo. To naj bi pomagalo pri proaktivnem izogibanju kritičnim prometnim situacijam, kar bi lahko predstavljalo pomemben napredek na področju avtonomne vožnje. Kot so sporočili z univerze v Paderbornu, je bil projekt nagrajen z raziskovalno nagrado univerze, ki je vredna 150.000 evrov.

Inovativni projekt združuje metode umetne inteligence (AI) z analizo gibanja. Znanstveniki izvajajo eksperimentalne študije o vedenju ljudi pri odločanju, da bi razvili napovedne algoritme. Izziv je ustvarjanje, obdelava in odziv na informacije v realnem času, zlasti v kompleksnih mestnih scenarijih.

Cilji in metode projekta

Eden od glavnih ciljev je razviti sistem, temelječ na umetni inteligenci, ki ustvarja profile tveganja in lahko natančno oceni prihodnje namere ukrepanja pešcev. Da bi zagotovili uspešno prepoznavanje vzorcev človeških gibalnih sekvenc, je kakovost vadbenih podatkov ključnega pomena. Zato se uporabljajo različne metode zbiranja podatkov, kot sta sledenje oči in mobilna elektroencefalografija.

Poseben poudarek je na izvedbi eksperimentalnih študij v urbanih okoljih. Ti testi so namenjeni izboljšanju in razumevanju interakcij med človekom in strojem. Poleg tega je načrtovano, da bodo avtonomni sistemi po usposabljanju sposobni prepoznati namene pešcev izključno na podlagi slik vgrajene kamere. Prve rezultate projekta pričakujemo v začetku leta 2027.

Tehnološki izzivi in ​​varnostne strategije

Raziskovalno delo se sooča z različnimi tehnološkimi izzivi. Eden od njih je potreba po optimizaciji avtonomnih vozil za običajni cestni promet v težkih razmerah. Fraunhoferjev inštitut za kognitivne sisteme IKS poudarja, da avtonomna vozila dobro delujejo v testnih situacijah, vendar morajo biti varna v realnih okoljih, na primer v slabem vremenu ali okvari senzorjev. Za zagotavljanje zanesljivosti sistemov se zato išče prožna, inteligentna arhitektura programske opreme.

Pomemben del dela poteka tudi na projektu KARLI, ki ga podpira konzorcij, ki ga sestavljajo Fraunhofer Institute IOSB, IAO in več industrijskih partnerjev. KARLI, ki pomeni umetno inteligenco za prilagodljivo, odzivno in stopnjo skladno interakcijo v vozilu prihodnosti, se osredotoča na funkcije AI za ravni avtomatizacije 2 do 4. Individualne interakcije med ljudmi in AI igrajo tukaj osrednjo vlogo. Prilagajanje interakcij različnim stopnjam avtomatizacije je namenjeno izboljšanju varnosti in pozornosti voznika.

Varovanje podatkov in preglednost sta tudi ključna dejavnika pri pridobivanju zaupanja uporabnikov v tehnologijo. Inovativni pristopi, kot je uporaba senzorjev, podprtih z AI, notranjih kamer in velikih jezikovnih modelov, naj bi zagotovili, da so interakcije v vozilu optimalno zasnovane, hkrati pa je ohranjena anonimnost potnikov. Prve funkcije iz teh projektov bi lahko bile na voljo v serijskih vozilih do leta 2026.

Na splošno rezultati raziskav iz Paderborna in inštitutov Fraunhofer kažejo, da pot do varne in učinkovite avtonomne vožnje vključuje številne kompleksne izzive, ki jih je treba premagati z inovativnimi pristopi in interdisciplinarnim sodelovanjem.