Künstliche Intelligenz hilft, wenn die eigene gerade Pause macht. Beispielsweise, weil man am Steuer abgelenkt oder müde ist. KI-Systeme können Unfälle vermeiden – und machen das Lkw-Fahren komfortabler.
Während der vergangenen Jahre ist eine Vielzahl von Fahrerassistenzsystemen auf den Markt gekommen. Mittlerweile nutzen einige von ihnen künstliche Intelligenz, um Verkehrssituationen zu bewerten und darauf zu reagieren. "KI unterstützt überall dort, wo eine hohe Aufmerksamkeit nötig ist, etwa in komplexen Verkehrssituationen", sagt Dr. Pia Dreiseitel, Leiterin der Abteilung Perception (Wahrnehmung) in der zentralen Vorentwicklung bei Continental. Große Kreuzungen mit mehreren Spuren in jede Richtung können Menschen bei Dunkelheit und Regen überfordern. "Eine KI ist robust gegenüber Witterungseinflüssen, und die verschiedenen Sensoren erfassen die Umgebung auch bei schlechten Sichtverhältnissen deutlich besser, als der Mensch es kann", so Dreiseitel. Zudem könne der Computer Bilder und Situationen schneller bewerten als ein Mensch.
Künstliche Intelligenz im Nfz muss trainiert werden
Vor allem im Bereich der Fahrerassistenzsysteme bietet KI großes Potenzial. Rollt zwischen parkenden Autos ein Ball auf die Straße, folgt sehr wahrscheinlich ein Kind; dreht der Fahrradfahrer vor einem den Kopf weit nach links, biegt er möglicherweise unvermittelt ab. Ein menschlicher Fahrer weiß das zwar, aber er reagiert wesentlich langsamer als der Computer und ist möglicherweise im entscheidenden Moment abgelenkt. KI-Systeme mit einer Vielzahl an Sensoren erkennen solche Situationen, alarmieren den Fahrer, versetzen das Fahrzeug in Bremsbereitschaft oder übernehmen selbstständig nötige Fahrmanöver. Etwa Notbremsungen: Rennt ein Hund auf die Straße mit einem Kind am anderen Ende der Leine, wird die KI in Sekundenbruchteilen eine Vollbremsung einleiten – und könnte theoretisch das Fahrzeug in Richtung des Hundes lenken, sollte ein Aufprall nicht vermeidbar sein. Doch um solche Unterscheidungen überhaupt treffen zu können, müssen die Systeme zunächst aufwendig "trainiert" werden. Dafür sichten Mitarbeiter Tausende Stunden Videomaterial von Verkehrssituationen und klassifizieren die Objekte: Fußgänger, Fahrradfahrer, Hunde, Kinderwagen oder Bälle.
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