04.02.2020

Das Auto lernt hören

KI-basierte Algorithmen analysieren die Außengeräusche von Fahrzeugen.

Moderne Fahrzeuge verfügen über zahlreiche Fahrer­assistenz­systeme, die den Autofahrer entlasten, ihm etwa beim Einparken helfen oder den toten Winkel überwachen. Kamera, Lidar und Radar erfassen die relevanten Objekte in der Umgebung, sie fungieren quasi als Augen. Was den Automobilen bislang noch fehlt, ist der Hörsinn, sprich Systeme, die in der Lage sind, Außeng­eräusche wahrzunehmen und einzuordnen. Sie werden künftig im Zusammenspiel mit intelligenten Radar- und Kamerasensorik die Grundlage für das autonome Fahren bilden. Um das „hörende Auto“ zu realisieren, entwickeln Forscher am Fraunhofer IDMT in Oldenburg KI-basierte Techno­logien zur akustischen Ereignis­erkennung.

Abb.: Modi­fizierte Dachfinne zur Erpro­bung von Sensoren für die...
Abb.: Modi­fizierte Dachfinne zur Erpro­bung von Sensoren für die akus­tische Erfassung von Außen­geräuschen an einem Fahrzeug. (Bild: H. Kalter, Fh.-IDMT)

„Für autonome Fahrzeuge existieren externe akustische Wahrnehmungs­systeme bisher nicht, trotz Ihres hohen Anwendungs­potenzials. Sie signalisieren beispiels­weise im Bruchteil einer Sekunde, wenn ein Fahrzeug mit eingeschaltetem Martinshorn naht. So weiß das autonome Fahrzeug, das es ausweichen muss, damit eine Rettungsgasse gebildet werden kann“, sagt Danilo Hollosi, Gruppenleiter Akustische Ereignis­detektion am Fraunhofer IDMT in Oldenburg. Neben der Sirenen­erkennung gibt es zahlreiche weitere Szenarien, wo ein akustisches Frühwarn­system unerlässlich ist: beim Einbiegen in Spielstraßen, aber auch zum Erkennen von gefährlichen Situationen oder Fehlern – etwa wenn ein Nagel im Reifen steckt. Darüber hinaus kann das System die Zustands­überwachung des Fahrzeugs übernehmen oder per Sprach­erkennung als Notrufsäule fungieren.

Um das hörende Auto zu verwirklichen, bringen die Entwickler spezielle Projekt­erfahrungen im Bereich Automotive sowie gruppen­übergreifende Kompetenzen mit. Zu den Herausforderungen zählen die optimale Signal­aufnahme durch Sensor­positionierung, die Signal­vorverarbeitung und -verbesserung sowie die Störgeräusch­befreiung. Eigene Beamforming-Algorithmen ermöglichen die dynamische Lokalisation von sich bewegenden Schall­quellen, wie beispielsweise das Martinshorn an einem Einsatz­fahrzeug. Die Ereignis-Erkenner wurden zuvor über Machine-Learning-Verfahren mit den akustischen Signaturen der relevanten Töne trainiert. Hierfür wurden eigens akustische Bibliotheken angelegt. So entstehen intelligente Sensor­plattformen mit effektiver Erkenner­leistung. Eigens entwickelte KI-basierte Algorithmen zur Audio­analyse ermitteln die Stör- und Zielgeräusche. „Wir wenden Methoden des Maschinellen Lernens an. Wir trainieren unsere Algorithmen mit unter­schiedlichsten, zuvor erhobenen Geräuschen“, so Hollosi. Gemeinsam mit Industrie­partnern wurden bereits erste Prototypen realisiert, die Mitte des kommenden Jahrzehnts marktreif sein sollen.

Die akustische Sensorik der Forscher setzt sich aus eingehausten Mikro­fonen, Steuergerät und Software zusammen. Außen am Fahrzeug angebracht nehmen die Mikrofone den Luftschall auf. Die Sensoren leiten die Audiodaten an ein spezielles Steuer­gerät weiter, wo diese dann zu relevanten Metadaten weiterverarbeitet werden. In vielen anderen Anwendungsfällen, zum Beispiel im Sicherheitsbereich, in der Pflege oder bei Consumer-Produkten, verwerten smarte Sensoren die Audiodaten direkt und geben nur Metadaten weiter. Die computer­basierten Verfahren zur Ereignis­erkennung des Forscherteams lassen sich in angepassten Varianten auch in anderen Branchen und Märkten einsetzen, etwa zur Qualitätssicherung in der industriellen Produktion. Hier verarbeiten intelligente akustische Sensoren batteriebetrieben Audiosignale von Maschinen und Anlagen. Aus den Informationen, die drahtlos an eine Auswerte­einheit weitergeleitet werden, lassen sich Rückschlüsse auf den Zustand der Fertigungs­anlagen ziehen und mögliche Schäden vermeiden. Auto­matische Sprach­erkenner ermöglichen berührungslose Dokumentations­systeme für profes­sionelle Einsatz­zwecke, beispielsweise in der Turbinen­wartung.

FhG / JOL

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