Thermalsicht als Lösung für Nachtfahrten?
Könnte Thermalsicht mit Wärmesichtkameras autonomen Fahrzeugen das Fahren bei Nacht verbessern.
Selbstfahrende Autos können Schwierigkeiten haben, zwischen einer zu Fuß gehenden Person und einem Pappaufsteller einer Person zu unterscheiden, wenn es dunkel ist und besonders bei Regen. Ein System, das künstliche Intelligenz verwendet, um Objekte anhand ihrer Wärmemuster zu identifizieren, könnte dazu beitragen, dass autonome Fahrzeuge unter allen Außenbedingungen sicherer arbeiten.
Forschende der Purdue University in Indiana entwickelten ein Wärmesicht- und Erkennungssystem (HADAR), indem sie eine künstliche Intelligenz trainierten, die Temperatur, die Energiesignatur und die physische Textur solcher Objekte für jeden Pixel in den Wärmebildern zu bestimmen.
Um die künstliche Intelligenz zu trainieren, erfassten die Forschenden Daten im Freien bei Nacht mit hochentwickelten Wärmebildkameras und Bildsensoren, die Emissionen über das elektromagnetische Spektrum zeigen können. Sie erstellten auch eine Computersimulation von Außenumgebungen, um zusätzliches Training für die AI zu ermöglichen.
HADAR lernte, Objekte zu erkennen und die Entfernung zu diesen Objekten mit einer 10-mal höheren Genauigkeit zu schätzen als herkömmliche Nachtsichttechnologien, so die Forschung. Die Leistung bei Nacht entspricht auch der Leistung während des Tages für herkömmliche Objekterkennungssysteme.
Diese Machbarkeitsdemonstration von HADAR ist noch Jahre davon entfernt, in selbstfahrenden Fahrzeugen einsatzfähig zu sein. Die sperrige und teure Kamera- und Bildgebungsausrüstung muss noch in kleinerer Form und zu einem viel niedrigeren Preis hergestellt werden – die HADAR-Demonstration testete sowohl eine 10.000 US-Dollar teure Wärmebildkamera als auch einen hyperspektralen Bildgeber der Militärklasse, der mehr als 1 Million US-Dollar kostet.
Eine weitere Herausforderung besteht darin, dass der Prozess der Datenerfassung und -verarbeitung immer noch etwa eine Minute dauert, während dieser Zeitraum idealerweise innerhalb von Millisekunden liegen sollte, damit ein selbstfahrendes Auto ein solches System nutzen kann.
Die Genauigkeit und Zuverlässigkeit eines solchen Systems müssen noch in einer breiten Vielfalt von Umgebungen nachgewiesen werden. Das HADAR-Konzept sei eine potenziell vielversprechende neue Fähigkeit, um die bestehenden Kameras und Sensoren in selbstfahrenden Autos zu ergänzen.
Die Technologie könnte sich sofort als nützlich erweisen, um die Tierwelt in der Nacht zu überwachen oder in zukünftigen biomedizinischen Anwendungen.
