AUTILITY: automatisierter Geräteträger für Arbeits- und Transportaufgaben

Neue Ansätze im Projekt AUTILITY sollen die Objektklassifi zierung und Poseneinschätzung verbessern. Welche Technologien werden Sie in diesem Bereich einsetzen (weiterentwickeln)?

Für die Objektklassifizierung und Posenschätzung kommen neben klassischen Bildverarbeitungsmethoden zusehends Machine Learning Methoden basierend auf CNNs (convolutional neural networks) zum Einsatz. Herausforderungen dabei sind einerseits die Vielfalt der möglichen Szenarien und damit die vielen Daten, die man zum Training der AI Systeme benötigt (z.B. >104 Bilder für eine Objektklasse) und andererseits die Gewährleistung der Sicherheit und Zuverlässigkeit bei der Erkennung. Die grundsätzliche Frage ist: Wann wurden ausreichend viele Tests durchgeführt bzw. das System ausreichend und mit den „richtigen“ Daten trainiert, um als sicher eingestuft werden zu können? AUTILITY behandelt die funktionalen Aspekte der Umfelderkennung, Planung und Steuerung – es gibt natürlich viele andere Aspekte wie Mensch-Maschine-Interaktion, Akzeptanz etc., die aus budgetären Gründen in diesem Projekt nicht behandelt werden können.

Wo werden die Fahrzeuge bereits getestet und welche Zwischenergebnisse kann man schon verraten?

Die Metron Plattform der Reform Werke wurde vor kurzem fertiggestellt und wird derzeit mit Sensorkomponenten zur Umgebungserfassung ausgestattet. Erste einfache automatisierte Fahrszenarien werden in den kommenden Wochen möglich sein und getestet werden (auf privatem Testgelände). Danach folgen umfangreichere Testaktivitäten im Rahmen der Testregion DigiTrans.

Können die kamerabasierte Beurteilung einer Szene und die semantische Kartierung in dynamischen Umgebungen auch im Chaos funktionieren? Auf welcher Ebene werden Mensch und Transporter in Zukunft zusammenarbeiten?

Der Schutz vor einer unautorisierten Übernahme bzw. Manipulation eines autonomen Fahrzeugs / Maschine ist ein essenzieller Teil der Entwicklung derartiger Systeme. Redundante Komponenten z.B. für die räumliche Abgrenzung (Geofencing), Notstopps und die Möglichkeit, das Fahrzeug im Notfall auch manuell zu steuern und in einen sicheren Zustand zu bringen, sind daher wesentliche Komponenten. Die Bewältigung der Vielfalt möglicher Szenarien (insbesondere bei ungeplanten chaotischen Verhältnissen) stellt eine besondere Herausforderung dar und wird wohl noch eine Weile menschliche Eingriffe neben weiteren technologischen Entwicklungen erfordern. Ansätze zur Kollaboration zwischen Personen und einem automatisierten System sowie die Einbindung in bereits existierende Informationssysteme werden aber auch in diesem Projekt behandelt.

Ein multifunktionaler Geräteträger kann für eine Kommune viele Vorteile haben (Platz-, Anschaffungs- und Betriebskostenersparnis). Wird es für die Menschen einfacher, diese Geräte zu bedienen oder braucht es dafür dann höher ausgebildete Arbeitskräfte?

Ziel ist natürlich eine möglichst einfache Bedienung ohne die Notwendigkeit höher ausgebildeter Arbeitskräfte. Jeder, der damit arbeitet, soll aber für das System eine adäquate Schulung erhalten. Für die Missionsplanung sind beispielsweise computergestützte Werkzeuge notwendig. Hauptvorteil ist der Wegfall eintöniger und oft auch gefährlicher Tätigkeiten sowie die Möglichkeit, mehrere Systeme parallel zu nutzen.

Welche Antriebsformen eignen sich für diese multitalentierten Fahrzeuge am besten, wenn man bedenkt, dass sie verschieden schwere und schwierige Aufgaben erledigen sollen?

Das Fahrzeug ist grundsätzlich mit verschiedenen Antriebsformen ausstattbar, je nach Anwendungsfall mit Elektro- oder Verbrennungsmotor. Dies bietet Möglichkeiten, bestimmte Aufgaben auch im Inneren eines Gebäudes oder besonders leise durchzuführen.

Wie schützt man Kommunalfahrzeuge, die alleine unterwegs sind, vor Vandalismus und Scherzattacken?

Wir gehen davon aus, dass die Fahrzeuge (remote) überwacht werden (mehrere Fahrzeuge durch eine Person) und damit Vandalismus oder Scherzattacken weitgehend vermieden werden können. Sollten dennoch Sensoren beschädigt oder manipuliert worden sein, muss dies aber weitgehend auch vom System selbst erkannt werden (Performance Monitoring).

Wie und wie oft sollten automatisierte „Helfer“ ein Update bzw. eine Datenwartung erhalten? Wird dadurch die Instandhaltung für eine Kommune, einen Betrieb aufwändiger (umständlicher) bzw. kostspieliger?

Das ist derzeit noch schwer zu sagen. Solange die eingesetzten Technologien sich dynamisch weiterentwickeln, werden Updates sinnvoll sein. Es ist auch zu erwarten, dass diese Systeme für einige Zeit evaluiert werden, sowohl, um die funktionale Korrektheit als auch die Sicherheit zu prüfen. Diese Übergangsphase wird auch für die Betreiber noch mit zusätzlichen Aufwänden verbunden sein.

Wie kann eine Zusammenarbeit mit der automotiven Industrie aussehen? Vernetzung von automatisierten Straßengeräten mit dem restlichen Verkehr ist da ja das Wichtigste.

Für einen vollautonomen Betrieb von Straßenfahrzeugen (PKW, LKW, Arbeitsmaschinen, etc.) wäre eine Vernetzung aller Verkehrsteilnehmer wohl sinnvoll (letztendlich auch mit Fußgängern). Technologisch ist durch die aktuellen Entwicklungen hier vieles machbar, erfordert aber auch Abstimmungen zur Standardisierung der Schnittstellen und politische Entscheidungen. Die im Rahmen von AUTILITY untersuchten und erprobten Methoden zur Lokalisierung, Objektklassifizierung und Posenbestimmung könnten auch in der automotiven Industrie zum Einsatz kommen, wenn zukünftige Fahrzeuge für unterschiedlichste automatisierte Aufgaben dort eingesetzt werden sollen, wo ein umfangreiches Szenenverständnis notwendig ist.