Elektromobilität

MapLite: So werden selbstfahrende Autos unabhängig von 3D-Karten

von
Marten Zabel

Bisher sind selbstfahrende Autos auf 3D-Karten angewiesen, damit können sie aber nur in gut erfassten Städten navigieren. Ein Team vom MIT will das ändern.

Ein Navigationssystem in einem Auto
Die Navigation von Autos könnte sich mit neuen Technologien grundlegend ändern. Foto: Shutterstock/Bobkov Evgeniy

Das erfahren Sie gleich:

  • Wie MapLite dem Auto das Navigieren ohne 3D-Karte beibringen soll
  • Warum ein laserbasierter Lidar-Sensor dabei eine entscheidende Rolle spielt
  • Wie selbstfahrende Autos künftig unabhängiger werden

MapLite: Orientierung ohne 3D-Karten

Verlässt ein selbstfahrendes Auto derzeit seinen Kartenbereich, in dem jeder Kantstein in akkuraten 3D-Karten erfasst ist, hat es schnell ein Problem: Ohne detaillierte Software können die Algorithmen sich nicht orientieren oder gar ihre Route planen – hier stößt die autonome Elektromobilität noch an ihre Grenzen.

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Forscher vom Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory des Massachusetts Institute of Technology (MIT CSAIL) haben aber ein System erschaffen, das auch ohne akkurates Kartenmaterial auskommt: MapLite.

Herzstück: Der laserbasierte Lidar-Sensor

Das System arbeitet ähnlich wie ein Mensch, der sein Navi ohne Routenführung nutzt. Es bekommt eine Zielposition und sucht sich dann anhand von Straßen, die in die richtige Richtung führen, selbst seinen Weg. Dabei nutzt es die Lidar-Sensoren, um eben dieser Straße zu folgen und deren Ränder abzuschätzen.

Das funktioniert deshalb, weil die Straße eine glattere Ebene ist, als alles, was an Landschaft daneben liegt. Das System schätzt also, wo die Straße verläuft, anstatt sich auf Karten zu verlassen. Radar und Lidar sind im selbstfahrenden Auto nicht neu – die Funktionsweise ist aber etwas anders

MapLite sucht sich mithilfe seiner Sensoren ein nahegelegenes Ziel, das innerhalb der Sichtweite des Lidar-Sensors liegt und fährt dann darauf zu. Weitere Parameter bestimmen, wie das Fahrzeug bei Kreuzungen, Einmündungen und anderen Verkehrsteilnehmern reagiert.

Ein paar Schwächen hat MapLite bislang noch:

  • In bergigen Gegenden kommt der Algorithmus noch nicht mit stärkeren Wechseln in der Steigung klar
  • Was bei Regen oder Schnee passiert, welche die Sensoren stören und das Profilbild der Straßen verändern, ist nicht bekannt

Selbstfahrende Autos werden unabhängiger

Dafür gibt es allerdings aus anderer Richtung bereits Lösungsansätze. Erst kürzlich hatte Googles Schwesterunternehmen Waymo gezeigt, wie sich Schnee und Starkregen aus den Sensordaten von selbstfahrenden Autos herausrechnen lassen. Diese Stördaten sind schwer zu eliminieren. Denn ein Fehler hier führt dazu, dass das Fahrzeug beispielsweise bei einer vorüberwehenden Plastiktüte eine Vollbremsung macht.

Die neuen Entwicklungen zeigen, dass die Hersteller sich des Problems ihrer bisherigen Testgebiete durchaus bewusst sind: Die meisten Projekte für autonomes Fahren schicken ihre Testwagen über Straßen in Gegenden wie Arizona, Nevada oder Kalifornien, wo es selten regnet und praktisch nie schneit. Dort dürfen sie sogar bereits auf öffentliche Straßen.

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Da die Computer in den Autos lernfähige Maschinen sind, müssen sie allerdings früher oder später auch aus dieser Komfortzone herauskommen, um die Fähigkeiten zum Fahren auf der ganzen Welt zu erlernen. Die nötigen Grundlagen bieten die neuen Projekte allemal. Und sie zeigen, dass die technischen Hürden lösbar sind und das autonome Fahren noch unabhängiger werden kann.

Wie die Autos künftig mit dem Fahrer kommunizieren sollen, das lesen Sie ebenfalls bei aio.

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