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Autonomes Fahren Forscher wollen Serienfahrzeuge kostengünstig zu Roboterautos umrüsten

| Redakteur: Dipl.-Ing. (FH) Thomas Kuther

Forscher der Universität Oxford haben einen Nissan LEAF mit einem autonomen Navigationssystem ausgerüstet, das selbstlernend ist und auf häufig benutzten Strecken völlig autonom fahren kann.

Autonom und elektrisch: Die Mobile Robotics Group der Oxford University hat einen Nissan LEAF zum autonom fahrenden Elektroauto umgebaut
Autonom und elektrisch: Die Mobile Robotics Group der Oxford University hat einen Nissan LEAF zum autonom fahrenden Elektroauto umgebaut
(Bild: MRG, Oxford University)

Wissenschaftler der Mobile Robotics Group (MRG) an der Universität Oxford haben ein autonomes Navigationssystem entwickelt. Einen serienmäßigen Nissan LEAF statteten sie mit dem aus handelsüblichen Komponenten bestehenden System aus und rüsteten ihn so zum autonomen Roboterauto um, das sich auf häufig benutzten Strecken schnell zurecht findet und dort autonom fahren kann. Laut MRG ließen sich die Kosten von derzeit 7700 US-$ auf rund 155 US-$ reduzieren.

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Autonome Autos sind derzeit viel zu teuer

Mittlerweile gibt es eine ganze Reihe von Autos, die mehr oder weniger autonom fahren können – die Bandbreite reicht von Assistenzsystemen, die den Fahrer nur unterstützen, bis hin zu vollautomatischen Robotern auf Rädern, bei denen kein Fahrer an Bord sein muss. Das Vollautonome Fahren wurde in den letzten Jahren soweit perfektioniert, dass einige US-Bundesstaaten deren Betrieb auf öffentlichen Straßen bereits zugelassen haben. Solche autonomen Fahrzeuge finden sich inzwischen überall zurecht – in städtischen Straßenbschluchten ebenso wie auf den amerikanischen Highways. Allerdings handelt es sich dabei durch die Bank um Spezialfahrzeuge, die zwar auf Serienmodellen basieren, aber mit enormem Aufwand zum Roboterauto umgebaut wurden – und entsprechend teuer sind.

Forscher suche ein bezahlbares Konzept

Unter der Leitung von Prof. Paul Newman und Dr. Ingmar Posner haben sich 22 Forscher der Mobile Robotics Group (MRG) an der Universität Oxford das Ziel gesetzt, ein autonomes fahrendes System zu entwickeln, das auch bezahlbar ist und mit dem sich herkömmliche Serienfahrzeuge kostengünstig zu autonomen Autos umrüsten lassen. Dafür muss das System eigenständig arbeiten können und darf nicht von Baken oder anderen Infrastrukturen abhängig sein. Zudem sollte es aus handelsüblichen Komponenten aufgebaut sein und einen gewissen Grad an künstlicher Intelligenz aufweisen.

Ein Nissan LEAF als Versuchsträger

Als Versuchsträger wählte das Team einen Nissan LEAF, der so umgebauit wurde, dass alle Funktionen elektrisch gesteuert werden können, sodass der Bordcomputer diomplette Kontrolle über das Fahrzeug hat.

Das Auto lernt eine Strecke immer besser kennen

Die Technologie basiert auf der „autonomen Wahrnehmung“. Im Klartext bedeutet dies, dass das Fahrzeug während der Fahrt alle Informationen zu einer Route erfasst und daraus lernt, sodass es die Strecke mit der Zeit immer besser kennt, das gesamte Gebiet ständig überwacht und so Entscheidungen für das Fahren treffen kann. Es nutzt kein GPS, da die Satellitennavigation nicht immer verfügbar ist, nicht genau genug ist und zudem keine Informmationen über das Umfeld des Fahrzeugs bietet. Stattdessen setzen die Forscher auf zwei Stereokameras im Auto sowie zwei Laserscanner unter vorderem und hinterem Pralldämpfer.

Drei Computer steuern das System

Diese Sensoren liefern ihre Daten an die drei Computer, die das Herz des autonomen Fahrsystems bilden. Dabei handelt es sich einmal um einen iPad, der als Ein- und Ausgabesystem dient. Ist die Route bekannt, bietet das iPad dem Fahrer an, autonom zu fahren, hilft beinm Einstellen der Optionen und warnt den Fahrer vor Gefahren und Situationen, die ein Eingreifen des Fahrers erfordern. Das iPad wird vom Low Level Controller (LLC) überwacht und die Hauptarbeit übernimmt der Main Vehicle Computer (MVC) im Kofferraum. Alle drei Computer arbeiten zusammen, sollten sie einmal nicht zu einer gemeinsamen Entscheidung kommen, reduziert das Auto seine Geschwindigkeit und hält an.

Aus den Sensordaten entsteht eine 3-D-Karte

All die Sensoren und Computer werden genutzt, um eine dreidimensionale Karte der Route zu erstellen. Ergänzt werden diese Daten durch „semantische“ Informationen, etwa über Anordnung und Art der Fahrbahnmarkierungen, Verkehrszeichen, Ampeln und Fahrspuren sowie durch Bilder der Umgebung. Da sich dies jederzeit ändern kann, kann sich das System via Internet entsprechende Updates besorgen. Nur wenn dem System genügend Daten zur Verfügung stehen und lange genugt auf einer Strecke trainiert wurde, wird es dem Fahrer den autonomen Fahrmodus anbieten.

Bei Fußgängern auf der Fahrbahn brems das Auto

Das System berücksichtigt auch Wahrscheinlichkeiten und nutzt maschinelles Lernen, um mathematische Modelle für die Berechnung der Route zu erstellen und zu kalibrieren. Den Bereich bis 50 Meter vor dem Fahrzeug scannt das System ständig in einem Winkel von 83° 13 Mal pro Sekunde nach Autos, Fußgängern und andere Hindernisse. Es identifiziert die erfassten Objekte, lokalisiert sie und bremst bei Bedarf ab oder hält an. Sollte es erforderlich sein, kann der Fahrer jederzeit eingreifen, indem er einfach auf die Bremse tritt. Alles in allem, so das Team, arbeitet das System wie ein äußerst ausgeklügelter Autopilot.

Der Preis für Nachrüstsysteme könnte auf ca. 155 US-$ sinken

Die Zukunft gehört nach Ansicht des MRG-Teams Serienautos, die so modifiziert werden, dass sie auf bekannten und häufig gefahrenen Strecken autonom fahren können. Die Kosten ließen sich nach Einschätzung der Wissenschaftler von derzeit 7700 US-$ durchaus auf rund 155 US-$ reduzieren.

Das folgende Video zeigt, wie das autonome Auto der MRG die Fahrbahn scant:

Video-Portrait des autonomen Nissan LEAF:

Video zum Fußgängerschutz:

Automatischer Start des Robotcars via iPad:

Autonomes Fahren mit dem Roboterauto:

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