So beschleunigt KI die Entwicklung von Fahrerassistenzsystemen

Fahrerassistenzsysteme mit Funktionen wie automatische Notbremsung, Objekterkennung im toten Winkel und Spurhaltewarnsysteme sorgen für mehr Sicherheit im Straßenverkehr, was bei weltweit 600.000 Verkehrstoten pro Jahr aber noch ausbaufähig ist. Magna will daher in diesem Segment mit KI und entsprechenden Tools vorangehen.

„Der Anteil an Softwarefunktionen in heutigen Fahrzeugen nimmt kontinuierlich zu. Mehr Features für Komfort und Sicherheit führen zu steigender Komplexität, Entwicklungskosten und Validierungsaufwand. Gleichzeitig sorgt die Kombination von Sensoren am Fahrzeug und im Innenraum zusammen mit der steigenden Vernetzung und V2X-Kommunikation auch für eine riesige Datenmenge", erklärt Steven Jenkins, Vice-President, Technology Strategy bei Magna Electronics. KI könne dabei unterstützen, die Performance und Zuverlässigkeit von Funktionen zu verbessern, indem sie mehr Informationen aus den bereits vorhandenen Daten herausholt.

Ein weiterer Anwendungsfall ist die Verbesserung der Benutzerfreundlichkeit von ADAS (Advanced Driver Assistance Systems) für den Fahrer. Heute schalten noch viele Fahrer die Systeme ab, was natürlich nicht sinnvoll ist: „KI kann dabei unterstützen, die Akzeptanz zu erhöhen, indem sie das System an den Kontext und die persönlichen Vorlieben des Fahrers anpasst", so Jenkins. Denn der Bedarf an diesen Systemen ist da: Laut der neuesten Mobility Consumer Pulse-Umfrage von McKinsey ist die Nachfrage nach neuen ADAS-Funktionen außergewöhnlich hoch. Die Umfrage zeigt auch, wie wichtig ADAS-Funktionen für die Kaufentscheidung sind, insbesondere für Käufer von Elektrofahrzeugen und im Premium-Markensegment. Mit zunehmender Komplexität der Systeme steigt aber auch der Bedarf an Daten für die Entwicklung von ADAS. Eine Möglichkeit, dies effizient zu gestalten, ist der Einsatz von synthetischen Daten in frühen Entwicklungsphasen. „Magna nutzt bereits KI-Tools zur Unterstützung der ADAS-Entwicklung. Mit KI können synthetische Daten generiert werden, die bei der Objekterfassung, der Sensordatenfusion und während des Entscheidungsprozesses von ADAS-Funktionen eingesetzt werden können“, erläutert Jenkins weiter.

KI wird bereits heute während des gesamten Lebenszyklus eines Fahrzeugs eingesetzt, von der Design- und Entwicklungsphase über die Erprobung und Produktion bis hin zum After-Sales oder Marketing. Leistungsstarke Informationsquellen sind die Daten, die von den vielen Fahrzeug- und Infrastruktursensoren gesendet werden, entweder aus Fertigungslinien oder aus Kundenfeedback. Ihre Analyse und Interpretation ermöglicht ein besseres Verständnis der Bedürfnisse und Erwartungen der Nutzer sowie eine Verbesserung von Design, Tests oder Wartung.

Für Magna-Manager Jenkins ergeben sich aus dem Einsatz von KI in der Entwicklung mehrere Vorteile: „Durch die Implementierung einer intuitiven Methode, um auf Wissen und Daten zuzugreifen, können beträchtliche Vorteile erzielt werden. Diese Methode ermöglicht es uns, die Zeit, die normalerweise für wiederkehrende Aufgaben aufgebracht wird, zu reduzieren." Gleichzeitig erhalten die Entwickler so Zugang zu den für ihre Projekte relevanten Quellcode- und Datendokumenten, ohne genau spezifizieren zu müssen, wonach sie suchen. Dieser effiziente Ansatz ermögliche es allen Teams, ihre Arbeit effektiver zu gestalten, und vereinfacht den Zugang zu Informationen erheblich dazu. „Dies ist notwendig, um der gestiegenen Komplexität der Systeme zu begegnen und ihr gerecht zu werden", fügt Jenkins hinzu.

Bei der Entwicklung von ADAS-Systemen kann KI also helfen, die Leistungsfähigkeit und Zuverlässigkeit von Funktionen deutlich zu steigern und die Akzeptanz beim Fahrer zu erhöhen: „Wenn Systeme so funktionieren, dass der Fahrer sie vollständig versteht und in der Lage ist, die Entscheidungen nachzuvollziehen, werden sie häufiger genutzt werden, als das heute der Fall ist", ist sich Steven Jenkins sicher. Für den Fahrer selbst werde es immer schwierig sein, zu wissen, was was ist. „Das muss er auch nicht", sagt Jenkins, „da die Funktionalität des Systems im Vordergrund steht. Heute stellen Fahrer höchstens eine verbesserte Performance im Vergleich zu früheren Systemen fest." In Zukunft werde es noch deutliche Veränderungen im Fahrverhalten geben, die zu intuitiveren Reaktionen führen, sagt Jenkins: „In einigen Magna-Entwicklungen und sogar serienreifen Produkten wurde diese Technologie bereits in das Fahrzeug integriert."

Dass KI das Autofahren letztlich sicherer macht, davon ist auch Steven Jenkins überzeugt: "Mit Hilfe der KI können Fahrsituationen und mögliche Reaktionsweisen des Fahrers besser antizipiert werden und die Assistenzsysteme entsprechend reagieren. Dies wird zur mehr Sicherheit führen." Auch als Schlüssel für das autonome Fahren? "KI ist sicherlich ein Schlüssel", so Jenkins, "aber ich würde nicht sagen, dass es der einzige oder letzte Schlüssel ist." Während sie sicherlich dazu beitrage, die Entwicklung zu beschleunigen und die Verfügbarkeit und Leistung zu verbessern, sind für Jenkins weitere Elemente erforderlich, um ein weitverbreitetes und sicheres autonomes Fahren zu erreichen: „Dazu gehören ein offenerer Datenaustausch, Konnektivität und eine Infrastruktur, um weit verbreitete und sehr sichere autonome Fahrfunktionen zu unterstützen.“