Autonome Fahrzeuge von Ford

Verschiedene Hersteller arbeiten an autonomen Fahrsystemen, die auch bei schlechtem Wetter verlässlich funktionieren. Abhilfe könnte ein System des MIT schaffen. Bild: Ford

| von Chris Löwer

Schon dichtes Schneetreiben könnte (teil-)autonome Fahrzeuge ins Schlingern geraten lassen. Nicht mangels Grip, sondern weil ihre Lidar-Sensoren und Kameras mit mäßigen Sichtverhältnissen überfordert sind, was eine zuverlässige Navigation unmöglich macht. Denn Fahrbahnmarkierungen und Verkehrszeichen werden nun nicht mehr zuverlässig erkannt. Auch wenn die Systeme besser werden, vor derartigem Blindflug sind sie nicht gefeit.

MIT-Forscher um Teddy Ort wollen sich damit nicht zufriedengeben und setzen auf ein Bodenradar als Orientierungshilfe. „Was wäre, wenn wir unter die Straße schauen würden?“, fragte sich das Team des MIT-Labors für Informatik und künstliche Intelligenz (CSAIL) und brachte das ebenfalls am MIT entwickelte Bodenradar (Ground Penetrating Radar, GPR), mit dem unter anderem im Afghanistan-Krieg Landminen aufgespürt wurden, ins Auto.

Die Idee: Vorher wird die spezifische Beschaffenheit des Untergrunds von Straßen, der sich etwa durch Bodendichte, unterschiedliche Gesteine und Versorgungsleitungen definiert, abgescannt. „Durch diesen Kartierungsprozess wird eine Art eindeutiger Fingerabdruck erstellt, mit dem sich das Auto später lokalisieren kann, wenn es darüberfährt“, erklären die Forscher. „Wenn Sie oder ich mit einer Schaufel den Boden aufgraben, werden wir nur einen Haufen Dreck sehen“, verdeutlicht Teddy Ort, „Aber das Bodenradar kann die spezifischen Elemente dort quantifizieren und mit der bereits erstellten Karte vergleichen, sodass es genau weiß, wo es sich befindet, ohne Kameras oder Laser zu benötigen.“ Was auch auf schlammigen oder Schotter-Strecken funktioniert. Weiterer Vorteil: Im Untergrund verändert sich eher wenig, im Gegenteil zu Fahrbahnen, deren Markierungen schwinden, die geflickt oder deren Schilder geknickt sind. Und: Bodenradar-Karten für Lokalisierungszwecke (Localizing Ground-Penetrating Radar, LGPR) benötigen rund 20 Prozent weniger Speicherplatz als konventionelle 2D-Sensorkarten. Die Straßen- und Erdbeschaffenheit wird mit einer Tiefe von bis zu drei Metern abgescannt, was letztlich für eine zentimetergenaue Lokalisierung sorgen soll.

Mit einem Bodenradar ausgerüstetes Toyota-Fahrzeug des MIT
Das MIT-System wird bereits in der Praxis erprobt. Zum Einsatz kommt ein modifizierter Toyota-Van. Bild: MIT

Die Forscher haben ihr System bereits mit einem Toyota-Van im Feld erprobt. Sie mussten während der sechsmonatigen Testphase kein einziges Mal eingreifen, auch unter widrigen Bedingungen hielt die autonome Familienkutsche stur die Spur. LGPR soll künftig als weiteres redundantes System eingesetzt werden. Allerdings dürfte es noch dauern, bis es soweit ist. Es fehlt an kompakten Bodenradareinheiten. Entweder ist ein voluminöser Aufbau am Fahrzeugheck nötig oder die Technik wird am Unterboden verbaut, was allerdings nur bei Fahrzeugen mit viel Bodenfreiheit möglich wäre. Noch wichtiger: Der Fingerabdruck des Bodens muss erstmal flächendeckend erstellt werden, eine Art Google-Maps-Kamera-Fahrzeugflotte müsste dazu ausschwärmen.

„Vor der Freigabe autonomer Fahrzeuge auf öffentlichen Straßen müssen Lokalisierung und Navigation jederzeit absolut zuverlässig sein“, sagt Roland Siegwart, Professor für autonome Systeme an der ETH Zürich. Den Ansatz der MIT-Forscher hält er für vielversprechend: „Das innovative und neuartige Konzept des CSAIL-Teams hat das Potenzial, autonome Fahrzeuge dem realen Einsatz viel näher zu bringen.“

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