Antikollisions-App ZF X2Smart
Die Denkfabrik des Zulieferers ZF ist dabei, eine auf Smart Devices laufende Antikollisions-App zu entwickeln. Wenn alles gut geht, könnte das StĂŒck Software in etwa einem Jahr serienreif sein und die Unfallrate im gemischten Stadtverkehr betrĂ€chtlich senken. Wir haben uns diese Idee erklĂ€ren lassen
- Wolfgang Gomoll
Die Denkfabrik des Zulieferers ZF ist dabei, eine auf Smart Devices laufende Antikollisions-App zu entwickeln. Die Idee dazu hatte ihre Leiterin nach einem Verkehrsunfall. Wenn alles gut geht, könnte das offenbar ziemlich intelligente StĂŒck Software in etwa einem Jahr serienreif sein und die Unfallrate im gemischten Stadtverkehr betrĂ€chtlich senken. Wir haben uns diese interessante Idee erklĂ€ren lassen.
Menschen, die mit gesenktem Kopf auf das Display Smartphone starrend, wie ferngesteuert durch die StraĂen tappen, bezeichnen Kinder inzwischen als âSmombiesâ. Nicht von ungefĂ€hr â das Wort ist eine Zusammenziehung aus âSmartphoneâ und âZombieâ. Als Verkehrsteilnehmer riskieren sie so nicht nur relativ harmlose Kollisionen mit StraĂenlaternen, sondern auch ernsthaftere ZusammenstöĂe etwa mit Autos. Die World Health Organisation (WHO) hat aufgrund der steigenden Zahl dieser UnfĂ€lle bereits Alarm geschlagen. Denn FuĂgĂ€nger gehören zu den sogenannten âschwĂ€cheren Verkehrsteilnehmernâ, die etwa die HĂ€lfte der weltweit rund 1,25 Millionen Verkehrsunfalltoten pro Jahr ausmachen. Daran erinnerte ZF bei der Vorstellung einer App zur Kollisionsverhinderung, welche die Infrastruktur der mobilen Kommunikation nutzen soll.
Antikollisions-App ZF X2Smart (9 Bilder)

Der Name X2Smart leitet sich recht einfach her aus âXâ, was fĂŒr âirgendein Deviceâ steht, â2â als AbkĂŒrzung fĂŒr âtoâ und âSmartâ als Kurzform von âSmart Deviceâ. Gemeint sind auĂer Smartphones auch Tablets oder Smartwatches â Hauptsache sie sind Internet- und MobilfunkfĂ€hig und tragen die fĂŒr solche Apparate typischen Sensoren auf der Platine. Das Prinzip von X2Smart klingt einfach. Die Application ermöglicht sogenannten Smart Devices wie Smartphones, die FuĂgĂ€nger bei sich haben mit ebensolchen in Autos ĂŒber das Mobilfunknetz zu kommunizieren. Sie sollen sich gegenseitig warnen, wenn ein ZusammenstoĂ droht. Das Programm informiert mehrstufig per Vibration, Anzeige und akustisch.
Komplizierte Sensordatenfusion
Durch den Datenaustausch kann das System mit der bordeigenen Hardware der Smart Devices gewissermaĂen um die Ecke sehen und warnen, noch bevor der Mensch die Gefahr wahrnehmen kann. Was so einfach klingt, ist in der Umsetzung alles andere als trivial. Hinter dem âRadarâ steckt ein komplizierter Algorithmus, also im Grunde eine Software, die neben dem GPS-Signal auch andere Sensoren und die GSM-Standort-Berechnung durch den Mobilfunk zur Lokalisierung des Verkehrsteilnehmers nutzt. Noch liegt die Genauigkeit bei drei Metern, in den kommenden 5G-Netzwerken soll sie dann weniger als einen halben Meter betragen. Mit einer verbesserten Car2X-Infrastruktur, zum Beispiel durch sogenannte Roadside Units, die fĂŒr die Car2Car- und Car2X-Kommuniktion eingesetzt werden, soll sich die Lokalisierung ebenfalls verbessern lassen.
Das komplexe Rechenprogramm berechnet die Kollisionsgefahr auf Basis von Bewegungsmustern der Verkehrsteilnehmer. Die Zeit vom Auslösen bis zur Ankunft der Warnung dauert in einem 3G-Internet 100 bis 150 Millisekunden", erklĂ€rt Dr. Malgorzata Wiklinska, Leiterin der ZF-Denkfabrik, aus der X2Smart kommt. Die Idee zu dieser Art Assistenzsystem kam ihr nach einen Unfall, bei dem die begeisterte Rennradfahrerin von der Fahrerin eines Autos ĂŒbersehen wurde. Der buchstĂ€bliche Beinbruch war die InitialzĂŒndung fĂŒr die Entwicklung. âIch lag da und habe mich gefragt: Warum hat die mich nicht gesehen?â
Deep Learning und kĂŒnstliche Intelligenz
Erste Tests verliefen vielversprechend, in einem halben Jahr könnte die neue App serienreif sein. Der Weg dahin war steinig. âWir mussten das System acht Monate lang trainieren, damit es richtig reagiert und ĂŒberhaupt weiĂ, wer sich wie bewegtâ, erklĂ€rt Wiklinska. SchlieĂlich bewegt sich ein Fahrradfahrer anders als ein FuĂgĂ€nger. Die Methodik nutzt Elemente des âDeep Learningâ und der kĂŒnstlichen Intelligenz. Eine zentrale Frage, die sich das System als erstes beantworten musste, hieĂ: âwer bin ich und wohin gehe ich.â
Die nĂ€chsten Schritte erfolgen auch unter dem Einbeziehen der Schwarm-Intelligenz. âDer Algorithmus lernt stĂ€ndig dazuâ sagt die Ingenieurin. Damit die neue App in der Stadt nicht in Hysterie verfĂ€llt, soll sie etwa auch erkennen können, wie viele andere Devices um ihren TrĂ€ger herum unterwegs sind. Ein anderes Problem ist noch die Akkubelastung, sie soll aber in der neuen Smartphone-Generation mit weiter verbesserten Prozessoren im ertrĂ€glichen Bereich bleiben.
In Zukunft sind noch weitere Einsatzfelder denkbar: Zum Beispiel könnte das X2Smart-System bei einem vorhergesagten Crash in einem dazu geeigneten Auto eine Notbremsung vorbereiten und auch durchfĂŒhren können. Neben Autoherstellern sind auch Hersteller von (mobilen) NavigationsgerĂ€ten und deren Software an dem neuen System interessiert.
Auf die Frage, wie viele UnfĂ€lle mit X2Smart momentan vermeiden könnte, antwortet Wiklinska mit âetwa 50 Prozentâ. Wenn die Infrastruktur fĂŒr das autonome Fahren steht, könnte diese Zahl auf 80 Prozent steigen. â100 Prozent werden es aber nie, weil der âFaktor Menschâ eine Rolle spieltâ. (fpi)