Ampeldetektion

Problemstellung

Die Umgebungswahrnehmung ist eine große Herausforderung für autonom agierende mobile Systeme. Die Erkennung von Objekten in der unmittelbaren Umgebung spielt hierbei eine wichtige Rolle. Um diese Herausforderung zu bewältigen, bietet sich die Nutzung von optischen Systemen wie Kameras an. Mit den generierten Daten lassen sich mit Hilfe von KI-basierten Methoden die jeweilig relevanten Objekte detektieren. Ein mögliches Beispiel für ein solches System ist die Erfassung von Ampelanlagen und deren Zuständen im autonomen Fahrzeug. Während die Position einer solchen Anlage häufig in hochgenauen Karten abgespeichert wird, ist man bei der Zustandserfassung auf eine zuverlässig funktionierende Umgebungswahrnehmung angewiesen.

Ziel

Die jeweils relevanten Umgebungsobjekte sollen zuverlässig erkannt werden. Für das genannte Beispiel der Ampeldetektion bedeutet das, alle Ampeln im Fahrweg des autonomen Fahrzeugs zuverlässig zu erkennen und falsch positive Detektionen zu vermeiden.

Lösungskompetenz

Mithilfe von KI-Algorithmen sollen die in den Bilddaten enthaltenen Informationen extrahiert und für den jeweiligen Anwendungszweck technisch nutzbar gemacht werden.

Erprobungsumgebung

Evaluation der entwickelten Algorithmen auf problemspezifischen Datensätzen.