Hightech Ohren für mehr Sicherheit im Straßenverkehr

Egal ob groß oder klein, die Autos von heute stecken voller Fahrassistentsysteme, die das Leben der Nutzer erleichtern sollen. In den 1970er Jahren entwickelte Rainer Buchmann, passionierter Autotuner und Firmengründer von bb, die erste Einparkhilfe. Er verbaute damals neuartige Sensoren des Kamera-Herstellers Polaroid in einem Golf 1 Cabrio und konnte so, einen zentimetergenauen Abstandswarner konstruieren, der sogar optische sowie akustische Warnsignale an den Fahrer gab. Mittlerweile können manche Autos sogar selber einparken, den toten Winkel überwachen, die Müdigkeit des Fahrers einschätzen oder Fußgänger und Verkehrsschilder erkennen.

Intelligente akustische Sensoren für autonome Fahrzeuge

Vor allem für eine flächendeckende und zuverlässige Nutzung von autonomen Fahrzeugen sind Fahrassistentsysteme unverzichtbar. Geht es nach den Forschern am Fraunhofer Institut für Digitale Medientechnologie IDMT in Oldenburg soll das autonome Fahrzeug der Zukunft um einen Sinn erweitert werden. Externe akustische Wahrnehmungssysteme sollen dem Fahrzeug ein „Gehör“ verschaffen. Schließlich gibt es immer noch Momente im alltäglichen Straßenverkehr, die durch Geräusche auf potenzielle Gefahrensituationen hinweisen.

„Für autonome Fahrzeuge existieren externe akustische Wahrnehmungssysteme bisher nicht, trotz ihres hohen Anwendungspotenzials. Sie signalisieren beispielsweise im Bruchteil einer Sekunde, wenn ein Fahrzeug mit eingeschaltetem Martinshorn naht. So weiß das autonome Fahrzeug, dass es ausweichen muss, damit eine Rettungsgasse gebildet werden kann“, sagt Danilo Hollosi (Gruppenleiter Akustische Ereignisdetektion, Fraunhofer IDMT). Kindergeschrei zum Beispiel in Spielstraßen könnte auf plötzlich auftauchende Hindernisse auf der Fahrbahn hinweisen. Selbst ein Nagel im Autoreifen könnte von den akustischen Sensoren erfasst werden.

Verbaut sind alle Sensoren in einer modifizierten Dachfinne. Das System wurde von den Forschern quasi mit zuvor erworbenen Geräuschen trainiert. Die angelegte „Geräuschbibliothek“ soll den KI-basierten Algorithmen helfen, Stör- von Zielgeräuschen zu unterscheiden. Zusätzlich programmierten die Entwickler sogenannte „Beamforming-Algorithmen“, die eine dynamische Lokalisierung von sich bewegenden Schallquellen ermöglicht. „Wir wenden Methoden des Maschinellen Lernens an. Wir trainieren unsere Algorithmen mit unterschiedlichsten, zuvor erhobenen Geräuschen“, erläutert Hollosi das Vorgehen. Gemeinsam mit Industriepartnern wurden bereits erste Prototypen realisiert, die Mitte des kommenden Jahrzehnts marktreif sein sollen.

www.idmt.fraunhofer.de