Ziel der bereits fünften Auflage des Proreta-Forschungsprojektes, das bis 2022 dauern soll, ist die Entwicklung von Algorithmen. Sie sollen aus Sensordaten richtige, mit dem Menschen vergleichbare Fahrentscheidungen ableiten. Bei einer ungeregelten Kreuzung z.B. ist es eine Herausforderung, alle für die geplante Fahrtrichtung relevanten Objekte zu interpretieren. Es geht um deren Bewegungsrichtung, Intention und den Vorrang im Verkehr. Ohne menschliches Zutun soll die künstliche Intelligenz (KI) sichere Entscheidungen treffen können. Der große Vorteil der KI liegt darin, dass sie nach einer Trainingsphase in der Lage ist, aufgrund des Erlernten auch in unbekannten Situationen die richtigen Schlüsse zu ziehen. Ein Teilbereich des Projektes wird es sein, die menschlichen Fahrerinnen und Fahrer dabei zu beobachten, wie sie selbst die Komplexität der Umgebung reduzieren und bewerten. Die lernfähigen Algorithmen sollen nach ähnlichen Prinzipien trainiert werden.
Umgebungserkennung als spezielle Expertise
An der Universität Bremen ist die Arbeitsgruppe für Kognitive Neuroinformatik unter Leitung von Professorin Kerstin Schill beteiligt. Sie fokussiert sich in dem Proreta-Projekt auf elementare kognitive Fähigkeiten wie die Eigenlokalisation, die Objekterkennung und Objektverfolgung. Die Arbeitsgruppe verfügt damit über spezielle Expertise im Bereich Umgebungserkennung durch Sensordatenfusion. Das sind alle Prozesse, die mit dem Wahrnehmen und Erkennen zusammenhängen. „Kognitive Fähigkeiten des Menschen auf die ‚Intelligenz‘ von Fahrzeugen zu übertragen, die damit komplexe Situationen besser handhaben können, ist in diesem Projekt die große Herausforderung“, sagt Professorin Kerstin Schill. Aktuell laufe in Bremen die erste Messkampagne zur Aufzeichnung von Trainingsdaten in dem Prototypfahrzeug.
