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Hybridkamera erkennt Passanten blitzschnell

Eine Standardkamera liefert in Verbindung mit einer Ereigniskamera die Daten, mit denen autonome Autos viel schneller als bisher auf Bewegungen reagieren können. Die erforderliche Rechenleistung ist gering.

Das neue Kamerasystem verarbeitet gleichzeitig Standardbilder und Ereignisinformationen (rote und blaue Pixel).

Bild: Uni Zürich

Ein Forscherteam um Davide Scaramuzza an der Universität Zürich testet bereits seit ein paar Jahren sogenannte Ereigniskameras, auch neuromorphe Kameras genannt. Diese noch junge Technik ist in Anlehnung an die Bewegungserkennung im menschlichen Auge entwickelt worden und arbeitet selektiv: Sie wertet nur die Pixel aus, deren Lichtintensität sich verändert. Dadurch, dass neuromorphe Kameras nicht Gesamtbilder erfassen, ist mit ihnen eine schnellere Informationsverarbeitung möglich.

Auf der anderen Seite haben einige Fahrzeugmodelle bereits Standardkameras, die zum Beispiel 50 Bilder pro Sekunde aufnehmen, und lassen die gelieferten Bilder von einer KI analysieren, um im Fall der Fälle eine Notbremsung einzuleiten. Diese Kameras haben das Problem, dass zwischen zwei Aufnahmen 20 bis 30 Millisekunden unbeobachtet verstreichen. Höhere Bildraten erfordern aber sehr viel höhere Rechenleistungen. Um solche Systeme schneller und zuverlässiger zu machen, haben die Forscher daher eine Standard- und eine Ereigniskamera kombiniert.