Mithilfe einer Kombination aus Radar, optischen Kameras und Infrarotsensoren sowie neuronalen Netzen wurde ein System für maschinelles Lernen entwickelt, das Fußgänger, Autos, Radfahrer, Motorräder, Rehe, Füchse, Wildschweine und andere Tiere unterscheidet und deren Verhalten vorhersagt. Das System warnt anschließend Fahrer und andere Verkehrsteilnehmer, um Unfälle zu vermeiden. Die Daten des Mikro-Doppler-Radars werden mit einer Spectrum Instrumentation PCIe M2p.5926-x4 Digitalisiererkarte erfasst, die die erforderliche Kanalanzahl und Bitbreite bereitstellt.
Professor Dr. Hubert Mantz von der Hochschule Ulm, einer der Projektleiter, erklärt: „Autohersteller verbauen Fahrerassistenzsysteme zunächst in ihren Oberklassemodellen, doch es wird einige Zeit dauern, bis diese auch in anderen Modellen verfügbar sind. Ähnlich verhält es sich mit Motorrädern der Oberklasse: Hier erhalten sie diese Funktionalität zunehmend. Der begrenzte Platz für den Einbau macht es jedoch sehr schwierig, ein mit einem Pkw-basierten Warnsystem vergleichbares System zu realisieren. Ziel unseres Projekts ist es, kleine, am Straßenrand installierte Systeme zu entwickeln, die Gefahren erkennen und diese an herannahende Fahrzeuge melden. Zusätzlich könnten für Verkehrsteilnehmer ohne fahrzeuginterne Warnanzeige die Straßenbeleuchtung eingeschaltet werden, um den Gefahrenbereich hervorzuheben, und/oder beleuchtete Warnschilder angezeigt werden. Das SALUS-Projekt erkennt und warnt vor selbst schwer erkennbaren Gefahren und soll die Verkehrssicherheit deutlich verbessern.“
Das technische Demonstrationssystem wird in der Lage sein, gleichzeitig Daten aus drei Quellen zu erfassen: Radar, einer optischen Kamera und einer Infrarotkamera. Weitere Sensoren könnten integriert werden, beispielsweise zur Messung der Schadstoffbelastung. Dies hat bereits das Interesse der Unternehmen im Projektkonsortium geweckt. Das Projekt sieht den großflächigen Einsatz dieser autonomen Einheiten als Straßenlaternen in Deutschland vor. Daher müssen sie kostengünstig und solarbetrieben sein. Letzteres ist besonders wichtig für ländliche Gebiete, in denen kein Stromnetzanschluss vorhanden ist und der Bedarf an einem solchen Warnsystem aufgrund der mangelhaften Straßenbeleuchtung besonders hoch ist.
Dies bedeutet auch, dass das Kommunikationssystem zwischen den Einheiten einer intelligenten Verkehrsinfrastruktur energieeffizient sein muss. Daher kommt das Long Range Wide Area Network (LoRaWAN) zum Einsatz, da es in ländlichen Gebieten Reichweiten von bis zu 40 km ermöglicht. Dieser Standard zeichnet sich durch seinen geringen Stromverbrauch aus und basiert auf lizenzfreien Frequenzbändern, wodurch er kostengünstig verfügbar ist.
„Wir nutzen neuronale Netze, um maschinelles Lernen zu entwickeln, das es dem System ermöglicht, zwischen Radfahrern, Fahrzeugen und Rehen zu unterscheiden. Das geht weit über reine Bewegungserkennung hinaus“, ergänzte Professor Mantz. „Wir befinden uns in der entscheidenden Phase des Projekts: der Klassifizierung der erkannten Objekte – etwas, das es so noch nie gegeben hat. Dadurch kann das System Objektbewegungen vorhersagen, was äußerst nützliche Echtzeitinformationen liefert und es ermöglicht, die Entwicklung gefährlicher Situationen vorherzusehen. Wir haben uns für den Spectrum PCIe M2p.5926-x4 Digitizer mit 16 Bit, 4 Differenzkanälen und 10 MHz Bandbreite entschieden. Er erfasst die für das Training des Systems benötigten Informationen und ermöglicht uns die gleichzeitige Verarbeitung aller notwendigen Daten in Echtzeit. Die Bedienung ist sehr einfach und intuitiv, sodass wir uns auf das Projekt selbst konzentrieren können, anstatt es zu programmieren. Besonders wichtig ist die fünfjährige Garantie. Im Gegensatz zu den üblichen einjährigen Garantien anderer Anbieter, die bei einem Geräteausfall zusätzliche Kosten verursachen könnten, müssen wir uns also keine Gedanken um Wartung oder Reparaturen machen.“.
Oliver Rovini, CTO von Spectrum, ergänzt: „Universitäten und Forschungseinrichtungen führen Projekte und
Experimente durch, die sich über Jahre erstrecken können. Daher müssen sie sich darauf verlassen können, dass jedes Bauteil während
der gesamten Projektlaufzeit einwandfrei funktioniert. Spectrum-Produkte sind auf Langlebigkeit ausgelegt. Unsere fünfjährige Garantie ist Teil dieser Philosophie, ebenso wie kostenlose Software- und Firmware-Updates während der gesamten Produktlebensdauer und der direkte Support durch unsere Entwicklungsingenieure.“
