Mitsubishi: Satelliten setzen das Auto in die Spur
Mitsubishi Electric ist ein hierzulande unbekannter Industrie-Gigant. Neben Aufzügen und Klimaanlagen wollen die Japaner das autonom fahrende Auto zentimetergenau auf einer Fahrspur positionieren. Dabei hilft auch eine KI mit dem fantasievollen Namen Maisart.
"Auf eine Reifenbreite genau halten wir das Fahrzeug in der Spur" , sagt Kiyotake Fukuyoshi, Senior General Manager für das High Precision Positioning System von Mitsubishi Electric. Für das hochautomatisierte Fahren (Level 4) nutzt das Unternehmen neben eigenen Satelliten, selbst erfassten HD-Karten sowie Fahrzeugsensoren Kameras aus eigener Herstellung. Lediglich ein eigenes Auto fehlt. Mit der gleichnamigen Automarke hat Mitsubishi Electric (ME) keine Verbindung. Seit 1921, also seit fast hundert Jahren, konzentriert sich ME auf Industrietechnik. Heute arbeiten 145.000 Menschen für den Konzern mit 40,7 Mrd. Dollar Umsatz. Im WIPO Patent-Ranking belegte ME 2018 mit 2.812 Anträgen Platz 2.
Fukuyoshi klickt weiter durch seine Präsentation. Hätte der Raum in der ME-Zentrale Fenster, würde man auf den Hauptbahnhof der japanischen Hauptstadt Tokio blicken. Alle paar Minuten verlässt ein Shinkansen-Schnellzug den Bahnhof. Sie fahren mit bis 320 km/h in den Norden und Süden der Insel. Den Betrieb nahmen die Schnellzüge 1964 zu den Olympischen Spielen auf. Im kommenden Jahr ist Tokio erneut Ausrichter der Sommerspiele. 2020 will die japanische Autoindustrie erste autonome Fahrzeuge rechtzeitig zum Transport von Athleten und Zuschauern auf der Straße haben.
Korrektur von Satellitensignalen
Entscheidender Baustein beim autonomen Fahren ist das Quasi Zenith Satellite System(öffnet im neuen Fenster) . ME lieferte der japanischen Regierung vier Satelliten, die nun in Form einer Acht über Japan, Indonesien, Papua-Neuguinea und Australien kreisen. Mit ihren Signalen werden die Fahrzeuge auf der Fahrspur ausgerichtet. Die Regierung betreibt dazu rund 300 Referenzstationen am Boden, die Fehler in den Satellitendaten korrigieren. Atmosphärische Störungen in der Tropos- sowie Ionosphäre beeinflussen die Laufzeiten der Satellitensignale. Das führt zu ungenauen Positionsberechnungen. Da die Standorte der Referenzstationen bekannt sind, kann die Abweichung berechnet und korrigiert werden. ME liefert dazu den Korrekturalgorithmus.
Die Korrektur fehlerhafter Satellitendaten ist eine globale Herausforderung. Darum gründete ME zusammen mit Bosch, Geo++ und U-Blox in Europa das Unternehmen Sapcorda mit Hauptsitz in Berlin. Der Name steht für Safe And Precise Correction Data.
Das Ergebnis aus den korrigierten Satellitendaten bezeichnet ME als Centimeter Level Augmentation Service(öffnet im neuen Fenster) (CLAS). Welcher japanische Autohersteller CLAS nutzen wird, verrät Fukuyoshi noch nicht. ME kombiniert beim autonomen Fahren die Satellitendaten mit den Sensordaten aus dem Fahrzeug. Das ermöglicht autonomes Fahren auch in Gegenden, für die kein HD-Kartenmaterial vorliegt, beispielsweise Firmengelände, private Grundstücke oder entlegene Wohngebiete.
Der Verzicht auf HD-Karten bildet aber die Ausnahme.
In Europa führt kein Weg an Here vorbei
So existieren seit Frühjahr 2019 hoch aufgelöste und maschinenlesbare Karten der japanischen Verkehrswege. Mit einem Dachaufsatz, bestehend aus Kameras und Laserscannern, wurden rund 14.000 km Autobahn erfasst und vektorisiert. ME nennt die Technologie Mobile Mapping System. Mit den Karten kann man ein Auto bis auf 25 cm genau in einer Fahrspur platzieren. Das Geschäft mit Landkarten gliederte ME in die Dynamic Map Platform (DMP) aus. Anfang 2019 übernahm DMP in den USA Ushr, das ebenfalls HD-Karten erstellt. General Motors verwendet die Daten in seinem Super Cruise-Assistenten der Marke Cadillac .
Wie wichtig neben Satelliten die HD-Karten beim autonomen Fahren sind, zeigt die Übernahme von Here durch Audi, BMW und Daimler im Jahr 2015. Inzwischen gehören unter anderem Tencent aus China, Intel aus den USA sowie die deutschen Zulieferer Bosch und Continental zu den Gesellschaftern.
Während Audi sich noch offen hält, ob die HD-Karten von Here für autonomes Fahren in ihren Modellen eingesetzt werden, hat sich BMW bereits entschieden. "Die Relevanz von HD-Karten für hochautomatisiertes Fahren war einer der strategischen Gründe für die Beteiligung an Here" , sagt BMW-Sprecher Bernhard Ederer. Für die Auswertung der Sensordaten im Auto hat BMW einen eigenen Autonomous Driving Campus samt Rechenzentrum in München eingerichtet .
Sensor-Fusion-Technologie
Anders als bei ME spielt der Satellit bei Audi nicht die entscheidende Rolle bei der Positionierung. "In einer HD-Karte sind die Informationen abgelegt, dass die Straße an der aktuellen GPS-Position drei Spuren in Fahrtrichtung und zwei Abbiegespuren hat. Die internen Fahrzeugsensoren haben nun die Aufgabe, die exakte Position des Fahrzeugs auf der Straße zu ermitteln" , erklärt Audi-Sprecher Michael Crusius.
Bei der Datenauswertung setzen die Ingolstädter auf eine sogenannte Daten-Fusion. Kamera, Radar-, Lidar- und Ultraschallsensoren senden ihre Daten an die Recheneinheit, kombiniert mit einer prognostizierten Wahrscheinlichkeit, dass diese der Realität entsprechen. Die Daten werden in einem Auswertungsmodell fusioniert und erzeugen ein 360 Grad-Modell der Umgebung. Bei dieser Sensordatenauswertung nutzt Audi ein KI-basiertes System.
Der Aufwand bei der Datenauswertung ist notwendig, da es beim Fahren um Schnelligkeit und Sicherheit geht. Kameras, Radar-, Lidar- und Ultraschallsensoren erfassen Daten in unterschiedlichem Tempo und mit verschiedenen Wiederholraten. Treffen diese Daten zur Verarbeitung versetzt bei der Recheneinheit ein, entsteht mitunter ein falsches Abbild der Umwelt. Die Sensor-Fusion-Technologie korrigiert die Erfassungszeiten der Daten und synchronisiert diese. So erhält man ein korrektes Abbild der Umgebung. Da hier große Datenmengen in kurzer Zeit verarbeitet werden müssen, setzen die beteiligten Unternehmen auf künstliche Intelligenz.
Auch ME baut auf künstliche Intelligenz.
Maisart: Schnellere Datenverarbeitung
Für ihre Eigenentwicklung wählten sie das fantasievolle Akronym Maisart. Es steht für Mitsubishi Electric's AI creates the State-of-the-ART in Technology. "Mit Maisart erkennen unsere nach hinten gerichteten Kameras in bis zu 100 Meter Entfernung Objekte auf der benachbarten Fahrspur" , sagt Hidetoshi Mishima, Vize-Direktor des ME Forschungs- und Entwicklungszentrums. Auch beim Erkennen von Fahrbahnmarkierungen und Schildern kommt Maisart zum Einsatz. Die KI nutzt ein neurales Netzwerk. Darin werden allerdings weniger Schichten (Layers) zur Datenverarbeitung benötigt als bei vergleichbaren Systemen. Das Ergebnis ist eine geringere Anforderung an Rechenzeit und Hardware im Fahrzeug.
Fahren im Nebel
Auch die Sensor-Fusion-Technologie kommt bei ME zum Einsatz. Mishima berichtet stolz, dass damit ein autonom fahrendes Auto auch bei dichtem Nebel (Sicht unter 15 m) oder Regen (mehr als 80 mm/h) ein Hindernis rechtzeitig erkenne und bremse. Allerdings beziehen sich die Angaben auf sehr moderate Geschwindigkeiten von 40 km/h bei Regen und 15 km/h bei Nebel.
Wie gut die Sensor-Fusion-Technologie bei normalen Wetterbedingungen funktioniert, hat das Unternehmen bereits mit dem xAuto auf japanischen Landstraßen unter Beweis gestellt. Allerdings mussten die Ingenieure von ME dazu auf einen Mazda 3 zurückgreifen.