Mehrere Kameras mit unterschiedlichen Blickwinkeln erzeugen eine stereoskopische 3D-Rundumsicht. (Bild: Hitachi Astemo)
Hitachi Astemo hat ein System mit 360-Grad Stereo Vision für Fahrzeuge entwickelt, die im regulären Straßenverkehr unterwegs sind. Der Prototyp basiert auf 3D-Erkennung und arbeitet mit mehreren Kameras. Dadurch ist das Multikamerasystem mit Rundumsicht nicht nur hochauflösend, sondern auch sehr genau.
Die meisten automatisierten Fahrsysteme sind derzeit für das Fahren auf Autobahnen beschränkt. Denn um auf allen Straßen zum Einsatz zu kommen, müssen sie die gesamte Straßenumgebung genau erkennen – einschließlich komplexer Objekte wie Fußgänger und Fahrräder. Geeignete Radar- und Lidar-System sind aktuell noch sehr teuer und konnten sich deshalb bisher nicht durchsetzen. Günstigere Kamerasysteme mit Rundumsicht basieren dagegen hauptsächlich auf einer monokularen Kamera.
Multikamerasystem mit Rundumsicht
Hitachi Astemo und die Forschungs-und Entwicklungsabteilung von Hitachi haben jetzt einen Prototyp mit 360-Grad Stereo Vision entwickelt. Unter Hinzunahme von Multikamera-3D-Erkennung ist so die Abstandsmessung mit der Stereokameratechnologie möglich. Während ein konventionelles Modul lediglich aus zwei nahezu parallelen Kameras mit demselben Blickwinkel besteht, hat das Unternehmen etwa zehn Kameras mit unterschiedlichen Blickwinkeln, einschließlich nicht paralleler Kameras, kombiniert – mit dem Ergebnis einer stereoskopischen 3D-Sicht.
Das System generiert genaue Stereo-Abstandsinformationen rund um das Fahrzeug und kann so beispielsweise den Abstand zu einem Fahrzeug auf der Nachbarspur oder einem Zweirad erkennen, das von hinten an einer Autoschlange vorbeifährt. Es kann die relative Geschwindigkeit sowie die Bewegungsrichtung abschätzen und diese Informationen bei der Fahrzeugsteuerung verwenden. So lassen sich Zusammenstöße und Unfälle an Kreuzungen vermeiden. Neben der grundlegenden Erfassung von Objekten wie Autos, Motorrädern, Fußgängern und Fahrspuren umfasst die Erkennungsfunktion auch Blinker, rote Lichter und Bremslichter, um das Verhalten anderer Fahrzeuge vorherzusagen. Außerdem werden Verkehrszeichen, Straßenschilder, Straßenränder und freie Flächen erfasst – alles Faktoren, die für das Fahren im regulären Straßenverkehr notwendig sind.
KI erkennt Fehlermuster
Darüber hinaus hat Hitachi Astemo die Zuverlässigkeit und Umweltresistenz der Kamera-Sensorik verbessert, zum Beispiel durch Funktionen, die das Anhaften von Wassertropfen und Schmutz auf der Objektivoberfläche verhindern oder die Linse bei Schnee vollständig abschirmen. Die künstliche Intelligenz hat hierdurch verursachte Fehlermuster gelernt und kann die in den Kameras auftretenden Fehlfunktionen identifizieren und verhindern.
In Zukunft will das Unternehmen die Systeme weiter ausbauen. Ziel ist es, den Anwendungsbereich automatisierter Fahrsysteme für den Einsatz im regulären Straßenverkehr zu erweitern, darunter beispielsweise in der Stadt und auf Landstraßen.
