Automotive und autonomes Fahren

Roboter-Rikscha-Tandem-Dingens

Arne am 18.10.2009 um 20:03 Uhr - zum Artikel

Die wohl coolste Art, sich fortzubewegen: Ein Tandem, auf dessen hinterem Sattel ein humanoider Roboter sitzt, der einem das mühsame Treten abnimmt. Gerade bei YouTube gefunden:

Roboter-Tandem

Wenn man jetzt dem Roboter noch Gyroskope zur Lageregelung einbaut, so dass das Fahrrad nicht mehr umfällt und man selbst an der Ampel nicht mehr den Fuß auf den Boden setzen muss (wie das aussehen kann, sieht man hier am Anfang und Ende des Videos), ist das echt das lässigste Gefährt der Welt.

Das Fahrrad will ich auch haben. Supercool!

[Linkdump] 13. Oktober 2009

Arne am 12.10.2009 um 17:58 Uhr - zum Artikel

Robotische Links der vergangenen Tage:

Auto lernt vom Fahrer

Arne am 06.10.2009 um 00:48 Uhr - zum Artikel

EU-Projekt „DRIVSCO“EU-Projekt „DRIVSCO“

Vorausschauend Fahren ist sowohl aus sicherheitstechnischen als auch aus öko­lo­gisch­en Grün­den im Stra­ßen­ver­kehr ge­bo­ten. Das können Menschen aktuell noch sehr viel besser als Fah­rer­as­sis­tenz­sys­teme. Fah­rer­as­sis­tenz­sys­teme setzen, um den Fahrer während der Fahrt zu unterstützen, in der Regel auf eine Kom­bi­na­tion aus mehreren Sen­so­ren. Sie können allerdings nicht so viele In­for­ma­tio­nen wie der Fahrer selbst in die Be­wert­ung der Situation einfließen lassen und dem­ent­spre­chend nicht so vo­raus­schau­end fahren. Der Fahrer weiß, wie eilig er es hat, wohin er will und greift auf einen reichen Er­fah­rungs­schatz vergangener Au­to­fahr­ten zurück.

Das EU-Projekt DRIVSCO hat ein System entwickelt, um diesen Erfahrungsschatz und die Fähigkeit, vorausschauend zu fahren, Fahrerassistenzsystemen anzueignen. Das System soll dafür tagsüber vom Fahrer lernen und das Gelernte nachts anwenden können. Nachts nämlich sind Fahrerassistenzsysteme dem menschlichen Fahrer in einer Hinsicht überlegen: sie können Infrarotkameras nutzen und damit sehr viel weiter sehen, als der Mensch es nachts kann. Das multi-nationale Projekt DRIVSCO unter Leitung des Bernstein Zentrum für Computational Neuroscience und der Universität Göttingen ist bereits abgeschlossen und hat die Ergebnisss in einen Prototypen gegossen, den Hella in ein Testfahrzeug eingebaut wurde.

Das Assistenzsystem lernt, indem es tagsüber in jeder Situation versucht, die Verkehrssituation anhand von Kameras zu erkennen und die dazugehörigen Fahrmanöver speichert. Die Verkehrssituation ergibt sich zum Beispiel aus der Straßensituation, dem Radius der folgenden Kurve, Hindernissen und Autos in der Umgebung. Das dazugehörige Fahrmanöver ist die Lenkbewegung und die Beschleunigung oder das Abbremsen des Autos. So erhält das System eine Datenbasis, die das Verhalten des Fahrer repräsentiert und kann nun versuchen, dieses Verhalten nachzuahmen. Lernen (Lehren) durch Demonstration.

Nachts vergleicht das System die aktuelle Fahrweise des Fahrers mit der bei Tag aufgezeichneten Datenbasis, da das System die Fahrsituation auch nachts aufgrund der Infrarotbilder gut erkennen kann. Weicht die Fahrweise des Fahrers deutlich von der Fahrweise tagsüber ab, interpretiert das System, dass die Situation für den Fahrer nicht gut erkennbar oder falsch eingeschätzt ist und warnt den Fahrer.

Wie sich ein solches Fahrerassistenzsystem in der Praxis anfühlt, wäre interessant zu erfahren. Vielleicht wird ein solches System ja von Autofahrern eher akzeptiert, wenn sie wissen, dass die aktuellen Vorschläge nicht aufgrund von Verkehrsregeln und externen Vorgaben erzeugt werden, sondern quasi die eigenen Vorschläge sind, da sie auf der eigenen Datenbasis berühren.

Man wird sozusagen nachts von sich selbst assistiert. Eine schöne Vorstellung.

Autoversicherer dürften sich dabei auch die Hände reiben, da eine solche Datenbasis eine herrlich detaillierte Aussage über die Fahrweise des Fahrers zulässt und damit eine neue Berechnungsgrundlage für den personalisierten Versicherungstarif.

[Linkdump] 18. September 2009

Arne am 18.09.2009 um 16:36 Uhr - zum Artikel

Robotische Links der vergangenen Tage:

[Linkdump] 24. August 2009

Arne am 24.08.2009 um 23:03 Uhr - zum Artikel

Robotische Links der vergangenen Tage:

[Linkdump] 11. August 2009

Arne am 11.08.2009 um 11:03 Uhr - zum Artikel

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Carnegie Mellon feiert 25 Jahre Field Robotics

Arne am 07.08.2009 um 17:16 Uhr - zum Artikel

Die Carnegie Mellon University hat eine Reihe fantastischer Videos der Feierlichkeiten anlässlich „25 Jahre Field Robotics“ — 25 Jahre Robotik in der realen Außenwelt — zur Verfügung gestellt. Dabei sind wirklich tolle Vorträge, die auf der Website anzusehen sind. Die Videos sind jeweils etwa eine gute halbe Stunde lang und wiegen 150-200 MB. Die Videos sind:

Äußerst sehenswert! Meine Favoriten sind bislang die unterhaltsamen Vorträge von Lavery und Thrun.

Via Plastic Pals.

[Linkdump] 31. Mai 2009

Arne am 31.05.2009 um 23:16 Uhr - zum Artikel

Robotische Links der letzten Tage.