SWARMS: Schwarmintelligenz für Autonome Fahrzeuge

• Antragsteller: Professor Dr. Raúl Rojas
• Fachliche Zuordnung: Bild- und Sprachverarbeitung, Computergraphik und Visualisierung, Human Computer Interaction, Ubiquitous und Wearable Computing
• Förderung: Förderung von 2015 bis 2021
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 273356841

In diesem Projekt möchten wir den Stand der Technik im Bereich selbstfahrender Fahrzeuge mit dem Ziel weiterentwickeln, eine harmonische Koexistenz zwischen autonomen und von Menschen gefahrenen Fahrzeugen zu ermöglichen. Unsere Vision für die Zukunft besteht darin, dass autonome und nichtautonome Fahrzeuge implizite und explizite Absichten anderer Verkehrsteilnehmer erkennen, miteinander kommunizieren und kooperieren. Während der Einführung autonomer Fahrzeuge wird es eine mehrere Jahrzehnte andauernde Übergangsphase geben, in denen autonome Fahrzeuge sich den Verkehrsmustern, die durch menschliche Verkehrsteilnehmer verursacht werden, anpassen müssen. Wir schlagen vor, die Absichten anderer Verkehrsteilnehmer zu erkennen, indem die Trajektorien, Geschwindigkeiten sowie die Fahrzeugzustände zusammen mit einer Straßenkarte durch Grafen-Fusion kombiniert werden. Wir unterscheiden zwischen "impliziten" und "expliziten" Absichten. Explizite Absichten können mithilfe V2V und V2X-Kommunikationseinheiten kommuniziert werden. Implizite Absichten müssen aus dem Zusammenspiel von aktuellem Fahrzeugverhalten, Einschränkungen, die sich aus der aktuellen Verkehrslage ergeben sowie der Straßenkarte einer Stadt abgeleitet werden. Während autonome Fahrzeuge ihre aktuelle Bahnplanung an andere autonome Fahrzeuge kommunizieren können, ist es nicht offensichtlich, wie diese Information menschlichen Fahrern zugänglich gemacht werden kann. Wir schlagen daher den Test von zwei Arten von Mensch-Maschine-Schnittstellen (HMI) vor: Bei einer Form der Interaktion wird die Information in grafischer oder haptischer Form an den Fahrer übermittelt. Bei einer zweiten Variante der Interaktion kann ein autonomes Fahrzeug oder ein zentraler Computer von außen die Aktionen des menschlichen Fahrers einschränken. Wir schlagen die Implementierung von Schwarmverhaltensansätzen für autonome Fahrzeuge vor. Unsere umfangreichen Tests in drei Ländern (in Berlin, Deutschland, in San Antonio, USA und in Mexiko City) haben gezeigt, dass sich menschliche Fahrer sehr schnell an Änderungen ihrer Umgebung oder an eine Veränderte Straßenkarte anpassen können, selbst wenn keine Straßenmarkierungen zu erkennen sind. Diese Fähigkeit stellt für Roboterautos immer noch eine sehr große Herausforderung dar. Daher möchten wir unsere Navigationssoftware erweitern, dass bei nicht vorhandenen Spurmarkierungen oder selbst bei nicht vorhandener Straßenkarte unser Fahrzeug Teil eines "Verkehrsschwarms" werden und im Verkehrsfluss "mitschwimmen" kann. Neben sicherer autonomer Navigation bestehen direkte weitere Anwendungen der zu entwickelnden Technologie in: Der Erstellung von Straßenkarten "on-the-fly" (nach nur einmaligem Befahren), autonomer Pfadplanung ohne Fahrbahnmarkierungen bzw. in unstrukturierten Umgebungen und in Fahrzeuggruppen.

• DFG-Verfahren: Schwerpunktprogramme
• Teilprojekt zu: SPP 1835: Kooperativ interagierende Automobile