Technik

Die KI trainieren: Fahrtraining für autonome Autos per Simulation

von
Carola Franzke

Autonome Autos sammeln Erfahrungen auf den Straßen. Noch mehr – und vor allem schneller – lernt die KI aber durch Fahrtraining im Simulator.

Ein Auto auf der Straße.
Virtuell oder direkt auf der Straße: Das Fahrtraining für autonome Autos hat mehrere Komponenten. Foto: Shutterstock / IvanMichailovich

Das erfahren Sie gleich:

  • Wie sich virtuelles und reales Fahrtraining von autonomen Autos ideal ergänzen
  • Was Videospiele mit den Test zu tun haben
  • Wie Unternehmen weltweit ihre KI real und virtuell trainieren

Sicherheit und Zeitersparnis: Das sind die wichtigsten Gründe, die Software von autonomen Autos zuerst in der Theorie zu testen und einem virtuellen Fahrtraining zu unterziehen. Das Google-Schwesterunternehmen Waymo gab kürzlich bekannt, dass seine Steuerungssoftware insgesamt mehr als acht Milliarden simulierte Kilometer zurückgelegt hat – das sind 200.000 Umrundungen der Erde: Diese Kilometer als reale Fahrten zurückzulegen würde sehr, sehr viel Zeit erfordern.

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Vor allem zwei Arten von Simulation nutzen die Hersteller, um ihre autonomen Autos mit Fahrtraining im Labor fit für die reale Welt zu machen: Komplett simulierte Szenarien, die nur in einer Testumgebung auf dem Computer entstehen, und solche Szenarien, die auf echten Fahrdaten basieren und die die Entwickler für Trainingszwecke modifizieren.

Virtuelles Fahrtraining für autonome Autos

Kah Seng Tay, Ingenieur bei Drive.ai, erklärt beide Methoden in einem Interview mit dem Online-Magazin Popular Science: „Die erste Methode muss man sich vorstellen, als würde man ein Videospiel programmieren. Man kann im Prinzip ein ganzes Szenario von Hand anlegen.“ Die Entwickler legen die Geschwindigkeit des Fahrzeugs fest, fügen vielleicht einen Fußgänger ein, der einfach auf die Straße läuft. Dann lassen sie die Szene ablaufen und beobachten, wie die Steuerungssoftware zurecht kommt.

Diese Simulation passiert nur im Rechner, in einem virtuellen Sandkasten, während die Steuerungssoftware genau dieselbe ist, die auch im autonomen Auto installiert wäre. In dieser Umgebung lassen sich Softwareupdates und -modifikationen der Technik gefahrlos testen.

Die zweite Methode basiert auf realen Sensorinformationen, die autonome Autos während echter Fahrten aufgenommen haben. „Wir nehmen die aufgezeichneten Daten und verwandeln sie in ein Testszenario“, so Kah Seng Tay. So ließen sich besonders die Situationen nachstellen, in denen sich die Software abgeschaltet hatte, damit der menschliche Sicherheitsfahrer konnte. „Wir nehmen diese Situationen und testen verschiedene Varianten unserer Algorithmen – so lange, bis die Software in der Lage ist, die Situation zu meistern.“

Eine echte Vollbremsung kann ein autonomes Auto so für alle möglichen Zustände – Wetter, Beladung, Reifenzustand – im Labor beherrschen lernen. Ein Mensch auf der anderen Seite kann diese Fähigkeit nur in intensiven Fahrsicherheitstrainings lernen. Der Weg für die autonomen Autos ist nach wie vor weit, doch das simulierte Fahrtraining dürfte den Prozess deutlich beschleunigen – einen Beitrag dazu leistete auch die Universität von Berkeley, als sie ein großes Archiv mit Videoaufnahmen und Daten freigab.

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Unternehmen trainieren ihre KI

Es gibt ja schon verschiedene Orte, an denen autonome Autos in der realen Welt unterwegs sind: Das Google-Schwesterunternehmen Waymo bietet seine Fahrdienste auf den Straßen von Phoenix im US-Bundesstaat Arizona an, Drive.ai testet autonome Fahrzeuge in freigegebenen Bereichen von Frisco, einer Stadt in Texas. Und auch Uber hat seine Testfahrten mit autonomen Autos wieder aufgenommen: Diesmal in Pittsburgh, Pennsylvania. Und auch hierzulande sind einige autonome Fahrzeuge bereits im Praxistest – etwa in Berlin oder Hamburg.

Für die Sicherheit von Passanten ist es aber unbedingt wichtig, dass autonome Autos das Ausweichen und Bremsen üben – aber bitte nicht am lebenden Objekt. Da bieten Teststrecken wie Waymos Trainingslager „Mcity“ auf einem alten Militärflughafen sicher eine Möglichkeit, die künstliche Intelligenz unter realitätsähnlichen Bedingungen zu trainieren. Aber auch das ist zeitintensiv und aufwendig. Das Fahrtraining im Labor schlägt in Sachen Effizienz alles andere.

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