Das Forschungsprojekt SAVE-ROAD der Technischen Hochschule Ingolstadt (THI) zur Steigerung der Verkehrssicherheit wird von der Bayerischen Forschungsstiftung rund 658.000 Euro gefördert. Damit ist das Projekt eines von bayernweit vier Projekten, die der Stiftungsrat der Bayerischen Forschungsstiftung in der ersten Förderrunde 2020 ausgewählt hat.
Das Forschungsprojekt, das in den kommenden drei Jahren gemeinsam mit den Industriepartnern EFS in Gaimersheim (Technologieanbieter für Software im Bereich des assistierten und pilotierten Fahrens) und PCO AG (Entwicklung und Produktion von High-End-Kamerasystemen) umgesetzt wird, hat zum Ziel, die Schwere von Verkehrsunfällen sicher mit Hilfe von künstlicher Intelligenz sowie Machine Learning prädizieren zu können. Hierbei stehen vor allem plötzlich auftauchende Objekte im Fahrzeugumfeld sowie eine robuste Prädiktion bei verschiedenen Umweltbedingungen im Fokus. Diese sichere Erkennung bei drastisch reduzierter Reaktionszeit soll als Basis für die Aktivierung geeigneter Sicherheitssysteme wie zum Beispiel der Airbags dienen.
Plötzlich erscheinende und teilweise verdeckte Objekte im Fahrzeugumfeld, wie zum Beispiel ein Kind, das einem Ball hinterherläuft, oder verdeckte Fahrzeuge, stellen Algorithmen vor große Herausforderungen. Eine Zunahme an automatisierten Fahrfunktionen erfordert daher gerade im besiedelten Raum eine lückenlose Überwachung des unmittelbaren Fahrzeugumfeldes. Informationen mit hoher Genauigkeit zum Ablauf und Intensität eines bevorstehenden Unfalls helfen dabei, im Vorfeld eines unvermeidlichen Unfalls entscheidende Millisekunden für die Aktivierung von Sicherheitssystemen zu gewinnen und damit Fahrzeuginsassen noch besser zu schützen.
Im Forschungsprojekt SAVE-ROAD entwickeln die Wissenschaftler ein auf künstlicher Intelligenz und Machine Learning basierendes System zur Erfassung des Fahrzeugumfeldes mittels Sensordatenfusion. Dazu fusionieren die Forscher Daten aus hochauflösenden Radaren und optischen Systemen unter Berücksichtigung unfallrelevanter Parameter wie Objektart, Geschwindigkeit oder Distanz. Die so kombinierten Sensortechnologien sollen im Rahmen eines neuartigen Überwachungskonzepts validiert werden, das sicherheitsrelevante Entscheidungen auf Grundlage der Datengüte trifft und die Aktivierung von Schutzsystemen steuert. Ein besonderes Augenmerk legen die Forscher dabei auf eine sichere Erkennung bei unterschiedlichen Umweltbedingungen wie Regen, Nebel oder ungünstige Lichtverhältnisse, die eine sichere Detektion deutlich erschweren.
Geleitet wird das Forschungsprojekt von Prof. Dr. Thomas Brandmeier, Wissenschaftlicher Leiter des Forschungs- und Testzentrums CARISSMA der THI, sowie von Prof. Dr. Alessandro Zimmer, Professor mit Spezialisierung auf Computer Vision, Bildverarbeitung und Künstliche Intelligenz in CARISSMA.
