Autonomes Fahren: TerraLoupe zeigt, wie visuelle Daten verarbeitet werden

Autonome Fahrzeuge müssen eine immense Menge an visuellen Daten verarbeiten. Schauen wir uns mal eine interessante Lösung von TerraLoupe an.

TerraLoupe hat sich darauf spezialisiert, hochaufgelöste Luftbilder zu digitalisieren und die Daten der Bilder mithilfe von Algorithmen und künstlicher Intelligenz für Computer nutzbar zu machen. Einfach gesagt könnte TerraLoupe damit so etwas wie das Google Maps für autonome Fahrzeuge werden.
Doch einfach ist an der Technologie von TerraLoupe eigentlich recht wenig, denn im Prinzip muss das Unternehmen Computern beibringen, wie wir Menschen unsere Welt sehen und verstehen. „Wenn wir ein Bild von einer Straße oder einem Auto sehen, wissen wir was diese Gegenstände bedeuten und können diese Information interpretieren. Für einen Computer sind das aber alles nur Objekte auf einem Foto, er versteht sie nicht. Da sind Computer noch recht dumm und wir müssen ihnen das alles beibringen,” erklärt TerraLoupe-Mitgründerin Manuela Rasthofer das Prinzip hinter der Geodatenaufarbeitung.
Das erfolgt in fünf Schritten.
1. Das Sammeln von Daten
Im Fall von TerraLoupe werden Luftaufnahmen aus Flugzeugen oder von Drohnen genutzt, da diese präziser sind als Satellitenaufnahmen oder Straßenaufnahmen. Die Fotos bekommt TerraLoupe entweder direkt von Vermessungsämtern, von darauf spezialisierten Unternehmen, oder – bei sehr speziellen Kundenwünschen – gibt das Start-up diese Aufnahmen selbst in Auftrag.
2. Das Prozessieren der Daten
Hier werden den Aufnahmen Geokoordinaten pro Pixel zugeordnet, sodass Computerprogramme damit Informationen wie etwa Höhe oder Breite der fotografierten Objekte erkennen können.
3. Das Analysieren von Daten
Hier beginnt die eigentliche Kernkompetenz von TerraLoupe. Die Daten aus den Luftaufnahmen, die nun für Computer lesbar gemacht worden sind, werden mithilfe von künstlicher Intelligenz kategorisiert. TerraLoupe nutzt dazu eine Methode, die man als Wahrscheinlichkeitsfilter beschreiben kann.
Ein Beispiel: Wenn ein Gegenstand vier Räder hat, ist es mit hoher Wahrscheinlichkeit ein Fahrzeug und kein Mensch. Wenn dieser Gegenstand dann wiederum ein Dach hat, handelt es sich dabei wahrscheinlich eher um ein Auto als um ein Fahrrad. Immer feinmaschiger werden diese programmierten Filter, bis das Computerprogramm genau erkennen kann, worum es sich bei den Objekten auf den Bildern handelt.
Bild: TerraLoupe
„In der Vergangenheit lag der Wiedererkennungswert von solchen Programmen bei 60 oder 70 Prozent. Damit kann man natürlich in einem autonomen Auto nichts anfangen, da es nicht besonders sicher ist, wenn mein Auto nur zu 60 Prozent sicher ist, ob der andere Gegenstand ein Stein oder ein Auto ist. Bei TerraLoupe liegen wir mit unseren Verfahren aber bei einer Quote von über 90 Prozent. Das ist sogar ein besserer Wert als bei uns Menschen“, sagt Manuela Rasthofer. Mit dieser Präzision kann die Technologie damit auch reale Anwendungen finden, wie etwa als Karten für autonome Fahrzeuge.
4. Das Abgleichen von Daten
In diesem Schritt werden die ermittelten Informationen der Computer nochmals von Programmierern überprüft und notfalls korrigiert.
5. Das Formatieren von Daten
Im letzten Schritt werden die erhaltenen Daten kundengerecht formatiert.

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