Wissenschaftler der Universität Jena arbeiten an besseren Fußgängererkennungssystemen für Autos. Dazu kooperieren sie im Forschungsprojekt Ur:ban mit 30 weiteren Partner aus Industrie und Forschung.
Schon kurze Unaufmerksamkeiten können im Straßenverkehr schwere Folgen nach sich ziehen. Einmal in die Situation gekommen, wünscht man sich, das Fahrzeug hätte selbstständig gebremst. Darauf hat die Automobilindustrie längst reagiert und eine Vielzahl hilfreicher elektronischer Systeme in die Autos integriert. Inzwischen sind auch die Erkennung von Fußgängern und das Eingreifen in die Bremse ein wesentlicher Aspekt moderner PKW.
An der Entwicklung neuer und der Verbesserung aktueller Systeme zur Fußgängererkennung und Gefahrenbewertung im Straßenverkehr arbeiten ebenfalls Mitarbeiter des Lehrstuhls Digitale Bildverarbeitung der Friedrich-Schiller-Universität Jena. Die Jenaer Ingenieure und Informatiker ergänzen auf dem wichtigen Gebiet der Bildverarbeitung das vorhandene Know-how des internationalen Automobilzulieferers Continental im Forschungsprojekt Ur:ban.
In diesem Verbundprojekt haben sich 30 Partner aus Automobil- und Zulieferindustrie, Elektronik-, Kommunikations- und Softwarefirmen, Universitäten, Forschungsinstitute und Städte zusammengeschlossen, um zukünftige Fahrerassistenz- und Verkehrsmanagementsysteme für die Stadt zu entwickeln. Im Zentrum des Projekts, das vom Bundesforschungsministerium (BMBF) gefördert wird, steht der Mensch in seinen vielfältigen Rollen im Verkehrssystem.
„Das wichtigste und heute noch ungelöste Problem ist es, schützenswerte Objekte sicher von denen zu unterscheiden, die weder für das Fahrzeug noch für andere Verkehrsteilnehmer eine Gefährdung darstellen“, beschreibt Johannes Rühle die Kernaufgabe seines Promotionsprojekts an der Uni Jena. „Zukünftige PKW müssen in schwierigen – das heißt innerstädtischen – Situationen entscheiden können, ob und in welche Richtung ein Ausweichmanöver eingeleitet werden kann oder ob die Bremsen betätigt werden müssen“, konkretisiert Projektleiter Prof. Denzler das Problem.
Der erste Schritt, Objekte zu erkennen, in ihrer Größe zu beschreiben und entsprechende Kollisionsrisiken abzuschätzen, wurde bereits gegangen. Für die Zeiträume nach 2016 gilt es, gerade im hochdynamischen und komplexen Umfeld Stadt, feiner granulieren zu können. „Steht ein Bollerwagen in Ausweichrichtung, macht es einen Unterschied, ob darin ein Kind sitzt oder nicht“, erläutert der Jenaer Bildverarbeitungsexperte. „Erst anhand der Positionen, an denen sich solche schützenswerte Verkehrsteilnehmer aufhalten, können entsprechende Handlungsstrategien abgeleitet werden.“
Weitere Informationen: www.uni-jena.de
Teilen:
