Künstliche Intelligenz Aptiv in Wuppertal: Bauweise und Software für das autonome Taxi der Zukunft
Wuppertal · Der Automobilzulieferer Aptiv entwickelt am Wuppertaler Standort das Autofahren weiter. Über ein Kamerabild erkennt ein Algorithmus zum Beispiel, ob die Fahrgäste richtig angeschnallt sind.
„Das ist die universelle Basis für zukünftige Weiterentwicklungen“, sagt Timo Feismann vom Automobilzulieferer Aptiv über die „Smart Vehicle Architecture“ (intelligente Fahrzeugarchitektur). Im Technologiepark auf den Südhöhen wird am Autofahren der Zukunft gearbeitet, dem ohne Fahrer, autonom. Insbesondere geht es dabei um den öffentlichen Nahverkehr. „People Mover“, Menschenbeweger, nennt Aptiv das Konzept.
Die universelle Basis, die neue Fahrzeugarchitektur, setzt auf Reduktion und Zentralisierung. „Die Kabel werden nicht mehr quer durchs Fahrzeug verlegt“, sagt Timo Feismann. Verglichen mit konventionellen Fahrzeugen wird weniger als die Hälfte an Leitungen benötigt. „Dadurch wird es leichter, außerdem werden Rohstoffe eingespart.“
Ein typisches Fahrzeug habe heute rund 300 Sensoren, 570 ausführende Elemente und 130 Steuergeräte. Aptiv verringert die Anzahl und setzt auf zentrale Einheiten. Für die Kühlung hat der Zulieferer WKW, ebenfalls mit Sitz in Wuppertal, Platten entwickelt, die durch ein Patent geschützt sind.
Bei der Präsentation der Forschungsergebnisse war Andreas Pinkwart zu Gast, NRW-Minister für Wirtschaft, Innovation, Digitalisierung und Energie. „Wir revolutionieren das Autofahren“, sagte er mit Blick auf ein Präsentationsmodell, das schon auf einer großen Messe in Las Vegas ausgestellt wurde, „das ist nicht im Silicon Valley entstanden, sondern in der Innovationsregion Bergisches Land.“
Aptiv macht sich auch Gedanken um die Überwachung des Innenraums. Wenn ein autonomes Auto im öffentlichen Nahverkehr eingesetzt wird, gibt es keinen Fahrer mehr, der kontrolliert, ob die Fahrgäste angeschnallt sind oder Sachbeschädigung verhindern kann. Auch das soll zukünftig die Technik übernehmen, sagt Aptiv-Mitarbeiter Timo Rehfeld. „Es gibt mehrere Algorithmen. Sind die Sitze belegt? Sind die Fahrgäste angeschnallt? Welche Körperhaltung haben sie? Damit kann man zum Beispiel Aggression erkennen. Im Notfall könne man einen Notruf absetzen. Muss das Fahrzeug auf zurückgelassene Gegenstände hinweisen?“
Möglichst viel soll über eine Kamera im Infrarotbereich abgedeckt werden, um andere Sensoren einzusparen. Die Algorithmen wurden programmiert und trainiert. Im ersten Schritt sagt ein Mensch der Software, was sie auf dem Bild erkennen soll. Dann wird immer mehr Bildmaterial zur Verfügung gestellt, es werden Muster erkannt. Menschen überprüfen, korrigieren Fehler. Dieser Prozess findet immer und immer wieder statt.
„Wir müssen die Algorithmen in verschiedenen Szenarien testen und trainieren, versuchen, sie auszutricksen“, sagt Timo Rehfeld, damit sie auch mit noch so unerwarteten Situationen richtig umgehen können. In einem Video ist zu sehen, wie Mitarbeiter ein- und aussteigen, den Sitz ganz nach hinten klappen, einen Kindersitz dabeihaben, den Anschnallgurt vollkommen falsch anlegen.
Wann kommen diese Systeme in der Praxis zum Einsatz, wann ist autonomes Fahren möglich? Anton Kummert, Professor an der Bergischen Universität, schätzt: „Professionell betrieben und in definierten Quartieren werden wir das testweise in spätestens vier Jahren sehen.“
