Robo-biler lærer av nestenulykker

Transparenz: Redaktionell erstellt und geprüft.
Veröffentlicht am und aktualisiert am

ALP.Lab, den østerrikske testregionen for automatisert kjøring, installerer for første gang kamerasystemer i kryss som kan oppdage og analysere nestenulykker.

ALP.Lab, die österreichische Testregion für automatisiertes Fahren, installiert erstmals auf Kreuzungen Kamerasysteme, die Beinahe-Unfälle erkennen und analysieren können.
ALP.Lab, den østerrikske testregionen for automatisert kjøring, installerer for første gang kamerasystemer i kryss som kan oppdage og analysere nestenulykker.

Robo-biler lærer av nestenulykker

De objektbaserte trafikkovervåkingssystemene blir for tiden installert av ALP.Lab-teknikere i Graz og på andre landlige og urbane veikryss i Østerrike. "Vi monterer sensorene til moderne biler på gatestolper for å oppdage ulykker som nesten har skjedd," forklarer administrerende direktør i ALP.Lab, Gerhard Greiner. Spesielt kryssområdet er en enorm utfordring for utviklingen av autonome kjøretøy. Her møtes biler, lastebiler og fotgjengere, e-scootere, e-sykler og skateboards, samt snart første generasjon semi-autonome kjøretøy. ALP.Lab trafikkobservasjonssystemer bruker radar, lidar og optiske kameraer for å anonymt registrere trafikanter og dele dem inn i kategorier. Dataene kan da også brukes av kommuner og trafikkplanleggere for å øke trafikksikkerheten og utvikle effektive former for kollektivtransport.

Intelligente kjøreassistenter

Dataene som samles inn brukes først og fremst som treningsdata for autonome kjøresystemer. I motsetning til menneskelige kjørestudenter, må datasystemer lagre og behandle enorme mengder data for å utlede meningsfulle handlinger fra dem. ALP.Lab kan nå tilby disse dataene til billeverandører og kjøretøyprodusenter samt vitenskapelige forskningsprosjekter. "Trafikkobservasjonsdataene er et ideelt supplement til de virkelige testene av automatiserte kjørefunksjoner som tilbys av ALP.Lab," forklarer Gerhard Greiner, administrerende direktør i ALP.Lab. For å unngå ulykker best mulig, må data ikke bare fra inntrufne ulykker, men også fra nestenulykker vurderes. Disse såkalte trafikkkritiske scenariene inkluderer for eksempel fotgjengere som har problemer med å krysse gaten før slutten av grønnfasen eller kjøretøy som plutselig endrer svingradius for å unngå å krysse syklister. Sensorene som brukes er i bruk 24 timer i døgnet, 365 dager i året og kan derfor ikke bare registrere et stort antall typiske og farlige scenarier, men også korrelere dem med en lang rekke generelle forhold – som trafikkmengde, vær, tid eller temperatur. ALP.Labs administrerende direktør Jost Bernasch: "Slik trafikkovervåking er nytt internasjonalt territorium og vekker allerede stor interesse blant eksperter."