Wenn Sensoren versagen: Neue KI zieht bei autonomen Autos im Zweifel die Notbremse
Neue KI erkennt gestörte Sensordaten bei Regen oder Nebel und stoppt autonome Fahrzeuge rechtzeitig – bevor Fehlentscheidungen entstehen.
Das autonome Shuttle des AULA-KI Projektes bei einer Demonstration der Sensordaten mit künstlichen Nebel. © Jana Dünnhaupt/Uni Magdeburg
Autonomes Fahren soll den Verkehr sicherer machen. Doch was passiert bei starkem Regen, dichtem Nebel oder Schneefall? Bei derartigen Bedingungen geraten Sensoren schnell an ihre Grenzen. Für die Sicherheit autonomer Fahrzeuge reicht es deshalb nicht, nur Hindernisse zu erkennen. Die Technik muss erkennen, wann ihre eigenen Messwerte nicht mehr verlässlich sind.
Ein neues Forschungsprojekt aus Deutschland will dieses Problem lösen. Dafür haben Informatiker der Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg eine KI entwickelt, die Störungen in Sensordaten früh erkennt. Statt riskante Entscheidungen zu treffen, stoppt das Fahrzeug im Zweifel kontrolliert.
Wenn schlechtes Wetter die Wahrnehmung stört
Autonome Fahrzeuge nutzen Kameras, Radar und sogenannte LiDAR-Sensoren. Diese Systeme tasten die Umgebung mit Lichtsignalen ab. Bei klarem Wetter liefern sie präzise Daten. Doch Regen, Schnee oder Nebel verändern diese Signale.
Schneeflocken erscheinen wie Hindernisse. Regentropfen erzeugen Reflexionen. Nebel streut das Licht. Dichte Vegetation verdeckt Sichtlinien. Das Fahrzeug „sieht“ zwar noch etwas, aber die Genauigkeit sinkt deutlich.
Projektleiter Dr. Christoph Steup beschreibt das Problem so: „Autonome Fahrzeuge geraten bei Regen, Schnee, Nebel oder dichtem Bewuchs in eine Lage, die viele aus dem Alltag kennen: Man sieht noch, aber nicht mehr präzise genug für sichere Entscheidungen.“
Die KI prüft ihre eigene Zuverlässigkeit
Der entscheidende Fortschritt liegt nicht im besseren Erfassen der Umwelt. Die neue KI bewertet die Qualität der eigenen Daten. Sie erkennt, wenn Messwerte schwanken oder sich widersprechen. In solchen Fällen greift sie ein.
„Ein autonomes Fahrzeug muss wissen, wann es seinen eigenen Sensoren noch vertrauen kann und wann nicht“, sagt Steup. „Genau diese Fähigkeit der KI konnten wir deutlich verbessern.“
Die Technik arbeitet dabei in mehreren Schritten:
- Sie vergleicht Daten verschiedener Sensoren.
- Sie analysiert, wie stark Messwerte streuen.
- Sie erkennt ungewöhnliche Schwankungen in kurzer Zeit.
Überschreitet die Unsicherheit einen bestimmten Schwellenwert, reagiert das System sofort.
Lieber stoppen als falsch entscheiden
Die wichtigste Reaktion lautet: anhalten. Das Fahrzeug bleibt stehen, wenn es die Situation nicht mehr verlässlich einschätzen kann. Diese Strategie testeten die Forscher mit einem autonomen Shuttle vom Typ Easymile EZ10 der zweiten Generation.
Das Shuttle ist etwa 2 Meter breit, 2 Meter hoch und 4 Meter lang. Es bietet Platz für sechs Personen. Acht LiDAR-Sensoren und zwei Kameras erfassen kontinuierlich die Umgebung. Die Tests fanden auf dem Galileo-Testfeld im Wissenschaftshafen Magdeburg statt.
Die Ergebnisse im Überblick:
- Nebel erkannte das System sehr zuverlässig.
- Regen und Schnee identifizierte es frühzeitig.
- Teilweise konnte die Software Störungen sogar ausgleichen.
- In besonders dichter Vegetation stoppte das Shuttle vorsorglich.
Unter extremen Bedingungen blieb das Fahrzeug bewusst stehen. „Das System war im Zweifel lieber zu vorsichtig als zu riskant“, sagt Steup.
Sicherheit entsteht durch Selbsteinschätzung
Im Projekt AULA-KI ging es nicht nur um technische Präzision. Die Forscher wollten erreichen, dass ein Fahrzeug seine eigenen Grenzen erkennt. Das ist ein neuer Ansatz im Bereich autonomer Systeme.
Statt allein auf immer bessere Sensoren zu setzen, verbindet die Technik Wahrnehmung mit Selbstbewertung. Das Fahrzeug analysiert nicht nur, was es sieht. Es prüft auch, wie zuverlässig diese Wahrnehmung ist.
Das Bundesministerium für Bildung und Forschung förderte das Projekt drei Jahre lang mit rund 953.000 Euro. Partner aus Industrie und Forschung begleiteten die Arbeit, darunter Götting KG, ITPower und das Fraunhofer-Institut für Verkehrs- und Infrastruktursysteme IVI in Dresden.
Warum das für den Alltag wichtig ist
Schlechte Wetterbedingungen sind in Deutschland eher die Regel als die Ausnahme. Wenn autonome Fahrzeuge künftig im öffentlichen Verkehr unterwegs sind, müssen sie auch bei Regen oder Schneefall sicher reagieren.
Außerdem akzeptieren die meisten Menschen neue Technik nur, wenn sie nachvollziehbar vorsichtig handelt. Oder um es mit den Worten von Dr. Steup zu sagen: „Autonomes Fahren wird nur dann breite Akzeptanz finden, wenn es auch unter schwierigen Bedingungen verlässlich sicher bleibt.“
Kurz zusammengefasst:
- Die neue KI erkennt, wenn Regen, Schnee oder Nebel Sensordaten autonomer Fahrzeuge unzuverlässig machen, und bewertet aktiv die Qualität der eigenen Messwerte.
- Statt riskante Entscheidungen zu treffen, stoppt das Fahrzeug kontrolliert, sobald die Unsicherheit zu groß wird – Sicherheit geht vor Weiterfahrt.
- Autonomes Fahren wird nur dann akzeptiert, wenn Systeme ihre eigenen Grenzen erkennen und im Zweifel vorsichtig reagieren.
Übrigens: Während die eine KI im Auto bei Unsicherheit stoppt, warnt eine andere Bauherren schon vor dem Bau vor teuren Energiefehlern. Wie ein digitaler Zwilling bis zu 7,62 Prozent Energie spart, mehr dazu in unserem Artikel.
Bild: © Jana Dünnhaupt/Uni Magdeburg
