{"id":11014,"date":"2023-11-15T09:55:04","date_gmt":"2023-11-15T08:55:04","guid":{"rendered":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/?p=11014"},"modified":"2024-01-22T10:43:58","modified_gmt":"2024-01-22T09:43:58","slug":"autonomes-fahren","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/autonomes-fahren\/","title":{"rendered":"Autonomes Fahren: Denken wie ein Mensch"},"content":{"rendered":"

Das autonome Fahren, insbesondere abseits von Stra\u00dfen, ist aufgrund der Umgebungsvielfalt und Unvorhersehbarkeit unterschiedlicher Situationen fehleranf\u00e4llig. Ein L\u00f6sungsansatz f\u00fcr dieses Problem ist es, durch das Imitieren menschlicher Denkmuster die Leistung von K\u00fcnstlicher Intelligenz (KI) zu steigern, um ein Kontextbewusstsein in der Maschine zu realisieren und somit sicheres autonomes Fahren zu erm\u00f6glichen. Wie solche autonomen Systeme arbeiten (k\u00f6nnen), beleuchten wir, das Fraunhofer IESE<\/a>, in folgendem Blog-Beitrag.<\/p>\n

Autonomes Fahren und autonomes Arbeiten sind Game Changer f\u00fcr die Welt von Morgen<\/h2>\n

Autonomes Fahren ist ein Zukunftsthema: Fahrzeuge bewegen sich eigenst\u00e4ndig \u00fcber die Stra\u00dfen, erkennen ihre Umgebung mit Sensoren und erreichen innerhalb der angegebenen Zeit sicher ihr Ziel. Was ist aber, wenn es gar keine Stra\u00dfen gibt? Fahrzeuge, die sich abseits der Stra\u00dfe<\/strong> bewegen, sei es im Bauwesen, der Landwirtschaft oder im Katastrophenschutz, fahren querfeldein, um an ihr Ziel oder ihren Arbeitsort zu gelangen. Ein Mensch ben\u00f6tigt hohe Konzentration und langj\u00e4hrige Erfahrung, um ein Fahrzeug in solchem Gel\u00e4nde sicher zu steuern. H\u00e4ufig sind Arbeitseins\u00e4tze mit Gefahren und Risiken verbunden. Der Einsatz autonomer Fahrzeuge<\/strong> bringt daher viele Vorteile, wie verbesserte Effizienz<\/strong> und erh\u00f6hte Sicherheit<\/strong>, da die Umwelt sensorisch erfasst wird und Risiken aufgrund einer entsprechenden Datenbasis genauer ermittelt und vermieden werden k\u00f6nnen<\/span>.<\/p>\n

Die Komplexit\u00e4t der Umwelt ist eine Herausforderung f\u00fcr konventionelle KI f\u00fcr autonomes Fahren<\/h2>\n

Diesem Nutzen stehen jedoch technische H\u00fcrden<\/strong> entgegen, denn das autonome Fahren abseits von Stra\u00dfen unterscheidet sich grundlegend vom Fahren auf diesen. Es fehlen die Strukturen der Umgebung<\/strong>, wie beispielsweise Verkehrsschilder, Markierungen oder eben die Fahrbahn. Hinzu kommen St\u00f6rungen<\/strong> durch die Umwelt wie Staub und Licht, welche die Sensorik beeintr\u00e4chtigen und damit die Interpretation der Messdaten durch Algorithmen erschweren. Entscheidungen, die f\u00fcr einen Menschen sehr einfach sind, wie das Erkennen, ob ein Grasb\u00fcschel auf einem Weg ein Hindernis darstellt, sind f\u00fcr autonome Maschinen sehr schwierig. Die Sensorik produziert gro\u00dfe Datenmengen, etwa dreidimensionale Abstandswerte aus Lasern und Farbbilder aus Kameras. Die Messdaten werden aufwendig kombiniert und analysiert. Anhand vorher festgelegter Kategorien wie Gras, Baum oder Mensch erfolgt die Zuordnung der Messdaten zu diesen, und es wird eine Liste an Objekten im Roboterumfeld erzeugt.<\/p>\n

Die Software, die diese Daten-Objekt-Zuordnung leistet, wird h\u00e4ufig als KI \u2013 K\u00fcnstliche Intelligenz<\/strong> \u2013 bezeichnet. Auf Basis der Ergebnisse der Umwelterkennung legt ein autonomes Fahrzeug unter Ber\u00fccksichtigung aller Eventualit\u00e4ten und Fehlerquellen seine n\u00e4chsten Handlungen<\/strong> fest. Soll das Fahrzeug beispielsweise ein Grasb\u00fcschel durchfahren, muss es die M\u00f6glichkeit ber\u00fccksichtigen, dass sich in dem Gras ein verdecktes Objekt verstecken k\u00f6nnte.<\/p>\n

Menschliches Denken ist ein Vorbild f\u00fcr die Konzeption von zuverl\u00e4ssigen und sicheren KI-Systemen<\/h2>\n

Das Treffen von Entscheidungen durch KI wird dadurch komplex<\/strong> und fehleranf\u00e4llig<\/strong>, denn im Zweifelsfall entscheidet sich die Maschine f\u00fcr Sicherheit<\/strong> und bleibt stehen. Ein Mensch hingegen kann vergleichbare Situationen oft gut einsch\u00e4tzen. Er trifft Entscheidungen einerseits aus dem Kontext heraus, andererseits auf Basis seiner Erfahrungen. Da heutige KI-Systeme \u00fcberwiegend Daten verarbeitende Systeme sind, fehlte autonomen Maschinen bislang diese essenzielle, mit einem menschlichen \u00bbBauchgef\u00fchl\u00ab vergleichbare F\u00e4higkeit.<\/p>\n

Eine L\u00f6sung f\u00fcr dieses Problem stellt das \u00dcbertragen menschlicher Kognitionsstrategien<\/strong> in die Perzeptionsstruktur autonomer Systeme dar, um Methoden zur robusten Umwelterkennung<\/strong> f\u00fcr das autonome Fahren zu entwickeln. In diesem Kontext bedeutet robust, dass ein Algorithmus in beliebigen Umgebungen zumeist fehlerfrei funktioniert oder dass Fehler unmittelbar erkannt werden und ein KI-System seine Wahrnehmungsstrategie entsprechend \u00e4ndert.<\/p>\n

Die Anpassungsf\u00e4higkeit<\/strong> menschlicher Umgebungswahrnehmung kann an einem Beispiel veranschaulicht werden. Bei einer Autofahrt unter guten Bedingungen achtet die fahrende Person auf die Fahrbahn und passt entsprechend Geschwindigkeit und Lenkung an. Merkmale wie das Erkennen von angebrachten Fahrbahnmarkierungen, Farbe der Asphaltdecke und Stra\u00dfenschildern unterst\u00fctzen bei der Erkennung einer Stra\u00dfe und erm\u00f6glichen eine sichere Fahrt. \u00c4ndert sich jedoch die Lage und es herrscht auf einmal dichter Nebel oder die Fahrt erfolgt bei Dunkelheit, wird das Fahrverhalten entsprechend angepasst. Eine Orientierungsm\u00f6glichkeit, um dennoch sicher zu fahren, stellt nun das Beachten und Verfolgen von R\u00fccklichtern anderer Fahrzeuge dar, um trotzdem auf der Stra\u00dfe zu bleiben, auch wenn diese nicht mehr anhand der urspr\u00fcnglichen Merkmale erkannt werden kann.<\/p>\n

Die KI von Morgen kann denken wie ein Mensch<\/h2>\n

Die Wahrnehmungsstrategie in beiden Szenarien unterscheidet sich fundamental voneinander. Im ersten Fall erfolgt die Fahrzeugsteuerung prim\u00e4r \u00fcber die Sinne<\/strong> einer Person. Im zweiten Fall nutzt diese ihr Erfahrungswissen<\/strong>, um schlechte Sensorik zu kompensieren. Der Mensch ist mit dieser flexiblen Art zu denken ein Vorbild f\u00fcr den Entwurf von Algorithmen der K\u00fcnstlichen Intelligenz.<\/p>\n

Die Kognitionsforschung liefert Erkenntnisse, wieso Menschen auf diese Art denken k\u00f6nnen. Im Wesentlichen erfolgt die Verarbeitung der Umgebung auf zwei Arten. Es gibt zum einen die sensorische Wahrnehmung<\/strong> durch die Sinne wie das Sehen, F\u00fchlen und H\u00f6ren. Dies wird auch als datenbasierte Wahrnehmung bezeichnet. Zum anderen \u2013 und das macht den wesentlichen Unterschied zur Maschine aus \u2013 nutzen Menschen zeitgleich ihre Vorstellungskraft, Erinnerungen, Motivation oder Intuition im Sinne einer kontextbasierten Wahrnehmung<\/strong>. Beide Arten erg\u00e4nzen sich sehr gut und passen sich kontinuierlich an. Es besteht ein dauerhafter Wettbewerb, welche Wahrnehmungsart am besten geeignet ist. Das bedeutet, die kognitive Verarbeitung ist sehr dynamisch<\/strong> und je nach Situation \u00fcberwiegt entweder die sensorische oder die kontextuelle Seite.<\/p>\n

Modularisierte KI rekonfiguriert sich passgenau auf externe Umst\u00e4nde<\/h2>\n

Eine Methode, die sich besonders gut zur Umsetzung von menschlichen kognitiven Prozessen<\/strong> auf Robotern<\/strong> eignet, sind sogenannte verhaltensbasierte Systeme<\/a>. Deren wesentliche Merkmale sind gro\u00dfe Modularit\u00e4t<\/strong>, Interaktion<\/strong> und Anpassungsf\u00e4higkeit<\/strong>. Dies bedeutet, dass ein solches System aus vielen einzelnen Bausteinen \u2013 dem sogenannten Verhalten<\/strong> \u2013 aufgebaut ist. Diese Verhalten kommunizieren mit anderen Verhalten und k\u00f6nnen diese beeinflussen. Ein Verhalten kann durch ein anderes entweder best\u00e4rkt oder unterdr\u00fcckt werden. Dies macht das System \u2013 eine KI, die aus KI-Systemen besteht \u2013 sehr anpassungsstark.<\/p>\n

Zur Veranschaulichung dient folgendes Beispiel: Ein Roboter soll zu einem Zielort fahren. Diese Zielpunktnavigation stellt ein Verhalten dar. Es berechnet, wie der Roboter lenken und Gas geben muss, um an das Ziel zu gelangen. Ein zweites Verhalten ist das Kollisionsvermeidungsverhalten der Maschine, welches die Umgebung nach Hindernissen absucht und mit der aktuellen Route vergleicht. Beide Verhalten sind konventionelle Computerprogramme oder ebenfalls KI-Systeme, die auf dem Roboter laufen und sich gegenseitig \u00fcber Softwareschnittstellen beeinflussen. Solange sich im Beispiel kein Hindernis in der Umgebung befindet, ist die Zielpunktnavigation allein f\u00fcr die Steuerung verantwortlich. Sobald jedoch ein Hindernis in der Fahrspur erscheint, \u00fcbernimmt das Kollisionsvermeidungsverhalten die Steuerung und unterdr\u00fcckt die Navigation, bis die Umgebung wieder sicher ist.<\/p>\n

Die KI von Morgen verf\u00fcgt \u00fcber eine Erwartungshaltung und beurteilt Ergebnisse im Kontext der Anwendung<\/h2>\n

Eine Forschungsaufgabe war es, anhand von Kognitionsmodellen<\/strong> spezielle Verhalten f\u00fcr die Umwelterkennung zu entwickeln, um menschen\u00e4hnliches Denken nachzubilden. Die resultierenden Perzeptionsverhalten \u2013 kurz Percepts<\/strong> \u2013 bilden ein komplexes Kognitionssystem aus Hunderten von Komponenten und koordinieren die Roboterwahrnehmung, um Daten<\/strong> und Kontext gegeneinander abzuw\u00e4gen<\/strong> und Entscheidungen zu treffen. Dementsprechend werden Sensoren je nach Dateng\u00fcte<\/a> unterschiedlich stark bei der Interpretation ber\u00fccksichtigt. Ebenso werden Klassifikationsergebnisse auf Plausibilit\u00e4t gepr\u00fcft, semantisch bewertet und auf Basis von Erinnerungen<\/a> eingeordnet.<\/p>\n

Mit diesem Konzept<\/a> wurde eine neue Form der KI<\/strong> geschaffen, die sich automatisch an die Maschine, die Umgebung und die Sensorik anpasst. Die Erprobung erfolgte mit unterschiedlichen autonomen Fahrzeugen, die in W\u00e4ldern, auf Baustellen, im Agrarbereich und in urbanen Gebieten autonome Aufgaben bew\u00e4ltigten. In den Feldversuchen wurde die hohe Leistungsf\u00e4higkeit<\/strong> best\u00e4tigt, da sich die Roboterwahrnehmung best\u00e4ndig an neue Umst\u00e4nde anpasste und sensorische und semantische Fehler zuverl\u00e4ssig erkannte und korrigierte.<\/p>\n

\n

Wie kann das Fraunhofer IESE hinsichtlich des Themas \u00bbAutonomes Fahren\u00ab unterst\u00fctzen?<\/h3>\n

 <\/p>\n

Mit unserer umfassenden Expertise rund um die Themen \u00bbAutonomes Fahren<\/a>\u00ab, \u00bbSafety<\/a>\u00ab und \u00bbDependable AI<\/a><\/span>\u00ab bieten wir, das Fraunhofer IESE, Unternehmen umfassende Unterst\u00fctzung aus einer Hand an, wenn es um die Etablierung und Gestaltung autonomer Systeme geht. Das Fraunhofer IESE unterst\u00fctzt sowohl bei strategischen Entscheidungen als auch bei Fragestellungen zur technischen Entwicklung, zur Markteinf\u00fchrung und zum Betrieb autonomer Systeme.<\/p>\n

 <\/p>\n

Damit bieten unsere Expert*innen unseren Kund*innen Entscheidungssicherheit bei strategischen Entscheidungen bez\u00fcglich der Autonomisierung. In Workshops arbeiten wir hierzu beispielsweise neuralgische Punkte heraus und adressieren diese mit entsprechenden Ma\u00dfnahmen wie Wettbewerbs- und Trend-Analysen oder anwendungsorientierten Machbarkeitsstudien. Auch oder insbesondere im Falle hersteller\u00fcbergreifender Gesch\u00e4ftsmodelle und Wertsch\u00f6pfungsketten ist das Fraunhofer IESE der ideale unabh\u00e4ngige Partner, der alle wichtigen Stakeholder identifiziert und zusammenbringt.<\/p>\n

 <\/p>\n

Mit unserem Institut bieten wir Ihnen viele technische Enabler f\u00fcr Innovationen. Dazu z\u00e4hlen insbesondere innovative Absicherungskonzepte wie das dynamische Risikomanagement und technische L\u00f6sungen f\u00fcr eine funktionierende Datennutzungskontrolle.<\/p>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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Nach seinem Studium der Angewandten Informatik an der Technischen Universit\u00e4t Kaiserslautern, das er von 2010 bis 2016 mit dem Schwerpunkt auf eingebetteten Systemen und Robotik absolvierte, widmete sich Patrick Wolf in seiner Masterarbeit dem Thema \u00bbStructured Design of Quality-Sensitive Behavior-Based Perception Systems\u00ab. Hierbei untersuchte er die Qualit\u00e4t von Sensordaten und deren Auswirkungen auf die Steuerung autonomer Fahrzeuge. Von 2016 bis 2023 war er als wissenschaftlicher Mitarbeiter und Doktorand am Lehrstuhl f\u00fcr Robotersysteme der RPTU t\u00e4tig. In dieser Zeit forschte er intensiv an autonomen Nutzfahrzeugen und promovierte 2022 mit Auszeichnung. Seine Dissertation mit dem Titel \u00bbCognitive Processing in Behavior-Based Perception of Autonomous Off-Road Vehicles\u00ab stellte innovative Konzepte zur robusten Umwelterkennung und adaptiven Perzeptionsarchitektur vor. Anschlie\u00dfend war er von 2023 bis 2025 als Senior Safety Engineer am Fraunhofer IESE t\u00e4tig, wo er sich mit der Sicherheit des autonomen Fahrens und Ans\u00e4tzen zum situativen Risikomanagement autonomer Systeme auseinandersetzte. In dieser Zeit war er auch Lehrbeauftragter an der RPTU und hielt die Vorlesung \u00bbOff-road Robotics\u00ab, die mehrfach mit dem VLU-Preis f\u00fcr besonderes Engagement in der Lehre ausgezeichnet wurde. Seit Juli 2025 ist er am Fachbereich Informatik der RPTU als Juniorprofessor t\u00e4tig und weiterhin als Experte f\u00fcr \u00bbAutonomik\u00ab am Fraunhofer IESE aktiv.\",\"sameAs\":[\"https:\\\/\\\/www.linkedin.com\\\/in\\\/patrickfwolf\\\/\"],\"url\":\"https:\\\/\\\/www.iese.fraunhofer.de\\\/blog\\\/author\\\/patrick-wolf\\\/\"}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"Autonomes Fahren: Denken wie ein Mensch - Blog des Fraunhofer IESE","description":"Sichere und zuverl\u00e4ssige K\u00fcnstliche Intelligenz f\u00fcr autonomes Fahren kann durch das Imitieren menschlicher Denkmuster erreicht werden.","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/autonomes-fahren\/","og_locale":"de_DE","og_type":"article","og_title":"Autonomes Fahren: Denken wie ein Mensch - Blog des Fraunhofer IESE","og_description":"Sichere und zuverl\u00e4ssige K\u00fcnstliche Intelligenz f\u00fcr autonomes Fahren kann durch das Imitieren menschlicher Denkmuster erreicht werden.","og_url":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/autonomes-fahren\/","og_site_name":"Fraunhofer IESE","article_publisher":"https:\/\/www.facebook.com\/FraunhoferIESE\/","article_published_time":"2023-11-15T08:55:04+00:00","article_modified_time":"2024-01-22T09:43:58+00:00","og_image":[{"width":800,"height":450,"url":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/iStock-11480063191.jpg","type":"image\/jpeg"}],"author":"Prof. Dr.-Ing. 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Nach seinem Studium der Angewandten Informatik an der Technischen Universit\u00e4t Kaiserslautern, das er von 2010 bis 2016 mit dem Schwerpunkt auf eingebetteten Systemen und Robotik absolvierte, widmete sich Patrick Wolf in seiner Masterarbeit dem Thema \u00bbStructured Design of Quality-Sensitive Behavior-Based Perception Systems\u00ab. Hierbei untersuchte er die Qualit\u00e4t von Sensordaten und deren Auswirkungen auf die Steuerung autonomer Fahrzeuge. Von 2016 bis 2023 war er als wissenschaftlicher Mitarbeiter und Doktorand am Lehrstuhl f\u00fcr Robotersysteme der RPTU t\u00e4tig. In dieser Zeit forschte er intensiv an autonomen Nutzfahrzeugen und promovierte 2022 mit Auszeichnung. Seine Dissertation mit dem Titel \u00bbCognitive Processing in Behavior-Based Perception of Autonomous Off-Road Vehicles\u00ab stellte innovative Konzepte zur robusten Umwelterkennung und adaptiven Perzeptionsarchitektur vor. Anschlie\u00dfend war er von 2023 bis 2025 als Senior Safety Engineer am Fraunhofer IESE t\u00e4tig, wo er sich mit der Sicherheit des autonomen Fahrens und Ans\u00e4tzen zum situativen Risikomanagement autonomer Systeme auseinandersetzte. In dieser Zeit war er auch Lehrbeauftragter an der RPTU und hielt die Vorlesung \u00bbOff-road Robotics\u00ab, die mehrfach mit dem VLU-Preis f\u00fcr besonderes Engagement in der Lehre ausgezeichnet wurde. 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