Forscher der Duke University entwickeln zusammen mit Kollegen von Hasco Vision Technology smarte Scheinwerfer, die auf Basis von Maschinenlernen funktionieren. "Ich arbeite mit Industriepartnern an smarten Scheinwerfern, die jedes Pixel individuell steuern und automatisch verschiedene Bereiche vor dem Fahrzeug nach Erkennung der Umwelt unterschiedlich beleuchten", erklärt Xin Li von der Duke University.
Die Herausforderung solcher Scheinwerfer ist nicht, die unterschiedlichen Beleuchtungsmuster zu ermöglichen, sondern das Auto zu einer automatischen Erkennung des Umfelds zu befähigen. Dadurch kann das Fahrzeug seine Umgebung selbstständig und akzentuiert beleuchten. Li arbeitet derzeit an der Optimierung des Algorithmus, der für das Maschinenlernen zuständig ist, während seine Industriepartner das nötige Bildmaterial sorgfältig sammeln und dabei Objekte wie Verkehrszeichen, Fussgänger sowie andere Autos einbeziehen.
Zu dem Projekt gibt es bereits eine Demo-Version, die jedoch noch einer Überarbeitung bedarf, bevor ein Einsatz auf der Strasse denkbar ist. Herausforderungen bestehen noch in der in der Erkennungsgenauigkeit und einer Echtzeit-Reaktion. "Wenn der Algorithmus zu lange benötigt, um zu antworten, ist dieser sinnlos. Ausserdem darf nichts und niemand übersehen werden. Technisch gesehen sind das die zwei grössten Hürden", schildert Li. "Ich denke, dass wir das erste Produkt in ein bis zwei Jahren auf den Markt bringen werden", ergänzt Li. Andere Aspekte, die von den smarten Scheinwerfern erfasst werden sollen, sind die Wetter- und Strassenbedingungen, Strassenschilder sowie Fahrspuren.
