MIT und das Autonomes Fahren im Schnee

MIT und das Autonomes Fahren im Schnee

Für die Fahrten im Schnee nutzt das MIT (Massachusetts Institute of Technology) den Bodenradar.

Schlechtes Wetter ist ein großes Problem beim Autonomen Fahren. Bisher handelt es sich dabei um ein Schön-Wetter-Phänomen und daher sind die Projekte bisher auch beispielsweise im Süden der USA angesiedelt.

Winterstrasse Berlin

Vor allem Winter mit Schnee macht den Sensoren zu schaffen. Fahrbahnmarkierungen werden nicht erkannt und das Lidar wird von den Schneeflocken irritiert. Daher setzt man beim MIT anstelle von Kameras oder Lidarsystemen auf das sogenannte Bodenradar.

Forschende des MIT-Labors für Informatik und künstliche Intelligenz (CSAIL) in Zusammenarbeit mit dem ETH Zürich haben ein neues System entwickelt, das das Bodenradar- im Englischen das Ground Penetrating Radar oder kurz GPR – verwendet, um elektromagnetische Impulse unter der Erde zu senden, die die spezifische Kombination von Boden, Gesteinen und Wurzeln in der Region messen.

Konkret hat man den Bodenradar auf die Messung von spezialisiert und kann derart die Position bestimmen. Daher spricht man vom Localizing Ground Penetrating Radar (LGPR). Damit erhält man eine unverwechselbare Kombination an Ergebnissen, die auf Karten vermerkt werden. Das erlaubt die Positionsbestimmung.

Im Vergleich zu sommerlichem Wetter lag die  durchschnittliche Fehlerquote des Navigationssystems bei Schnee bei 2,5 Zentimetern (ein Zoll). Bei Regen lag die Abweichung überraschenderweise höher und wies einen Unterschied von etwa 14 Zentimetern (5,5 Zoll) auf. Denn das Regenwasser dringt in den Boden ein und verändert den Wert.

Bei Tests mit Autonomen Fahrzeugen kam es zu keinen unerwartetenden Positionsverschiebungen. Daher ist man von der Robustheit des Systems überzeugt. Bisher erprobte man das Konzept bei geringen Geschwindigkeiten auf einer geschlossenen Landstraße. Eine Adaption für den Hochgeschwindigkeitsbereich ist geplant.

Ein weiterer Vorteil des Verfahrens ist, dass unterirdische Karten tendenziell länger aktuell bleiben, als oberirdisches Kartenmaterial. Außerdem brauchen die Daten weniger Speicherplatz.

David Fluhr

Ich schreibe seit 2011 über das Thema Autonomes & Vernetztes Fahren. Ich habe Sozialwissenschaften an der HU Berlin studiert und bin seit 2012 selbstständiger Journalist. Kontakt: mail@autonomes-fahren.de

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