Start-up Artisense will autonomen Autos das Sehen beibringen

Mit ihrer Software sollen künftig Fahrzeuge und Roboter sehen lernen und damit autonom in vernetzten Städten navigieren. In einem Pilotprojekt in Berlin stellt das Start-up Artisense seine Technologie gemeinsam mit Partnern derzeit dem Praxistest - und will damit einen Standard in der Branche setzen. Dank ausgeklügelter Algorithmen erstellt die Software neuartige 3D-Karten mit einem vergleichsweise geringen Aufwand. Aufwendige und fotorealistische 3D-Aufnahmen brauche es dazu nicht, auch auf teure Hardware könne verzichtet werden.

"Wir wollen dabei helfen, Mobilität neu zu denken, und uns an die Spitze der Entwicklung setzen", sagt Till Kaestner, Mitgründer von Artisense. Das Ziel sei es, Maschinen in die Lage zu versetzen, wie Menschen zu sehen, sagt Kaestner. Und: "Was wir können, können die Grossen nicht."

Anders als Konzepte, die auf fotorealistische Darstellungen für das menschliche Auge setzen, erstellt die Software der Artisense-Tüftler während der Fahrt ein komplettes Strassenbild quasi in einer 3D-Wolke aus einzelnen Punkten. Grosse Bilddateien sind damit passé. Künstliche Intelligenz ermögliche dabei eine dynamische 3D-Kartierung und Lokalisierung in der Karte in Echtzeit, erklärte Kaestner. Dabei könnten die Berechnungen in einem herkömmlichen Rechner im Auto erfolgen, ein GPS-Signal sei nicht erforderlich - auch nicht der Einsatz teurer Sensoren wie etwa Lidar-Systeme.

Wie können sich Fahrzeuge überhaupt autonom im dichten Verkehr in den Städten bewegen? An den Grundlagen dafür arbeitet derzeit intensiv eine ganze Reihe von Unternehmen. Für die Vermessung der Welt erstellen etwa Branchengrössen wie Here, TomTom oder Google seit Jahren umfangreiches Kartenmaterial. Dafür lassen sie mit Laser-Radaren (Lidar), anderen leistungsfähigen Sensoren und Kameras ausgestattete Fahrzeuge durch die Strassen fahren.

Wichtig dabei ist, dass im Ergebnis hochpräzise Karten entstehen, die mit zusätzlichen Daten in Echtzeit angereichert werden. Damit können autonome Fahrzeuge auch auf unvorhergesehene Dinge im Strassenverkehr reagieren. Eine der Herausforderungen dabei ist allerdings der Umgang mit sehr grossen Datenmengen, die durch die fotorealistischen Aufnahmen anfallen. Wettbewerber wie das zu Intel gehörende Unternehmen Mobileye haben deshalb für die Datennutzung spezielle Chips und Algorithmen entwickelt. Und das kalifornische Unternehmen CivilMaps setzt für den Umgang mit den Datenbergen auf sogenanntes Edge Computing, bei dem die Daten nicht mehr zentral in der Cloud, sondern dezentral verarbeitet werden können.