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KI-Navi arbeitet auch ohne GPS hochpräzise

Eine auf Deep Learning basierende Software für Smartphones von Forschern des Aerospace Information Research Institute der Chinesischen Akademie der Wissenschaften erkennt die Position eines Fahrzeugs in Umgebungen, in denen kein GPS-Empfang möglich ist.
© (Quelle: Shutterstock/Kaspars Grinvalds)

Trägheitssensoren und Speed

Die Experten nutzen Trägheitssensoren, die in nahezu jedem Smartphone stecken - unter anderem zum Wechsel von Hoch- auf Querformat - um auch ohne GPS zu navigieren. In die Berechnung fliesst zudem die Geschwindigkeit ein. Daraus ermittelt das System namens "DMDVDR" den jeweiligen Standort, obwohl die Ausgangsdaten nicht allzu zuverlässig sind. In der Vor-GPS-Zeit versuchten mehrere Unternehmen Navigationsgeräte zu entwickeln, die genau diese Daten nutzten. Sie erreichten jedoch nie die notwendige Genauigkeit.

In realistischen Fahrszenarien getestet, erzielte das System eine horizontale Positionsabweichung von weniger als 0,5 Prozent der zurückgelegten Strecke. Anders ausgedrückt weiss das System nach 1.000 Metern, dass es sich plus/minus fünf Meter vom angezeigten Ort befindet. Genauer schafft es auch GPS nicht. Selbst in komplexeren Szenarien wie beim Rückwärtsparken oder bei wiederholten Kurvenfahrten blieb das System stabil und genau.

Über lokale Tests hinaus validierten die Forscher ihr System anhand realer Tunneldaten aus der "Google Smartphone Decimeter Challenge". Dabei geht es darum, wie gut Smartphones in der Lage sind, ihre Position in Innenräumen oder in städtischen Umgebungen zu bestimmen.

Rein KI-gesteuerte Mobilität

"Unser Ziel war es, gewöhnliche Smartphones in die Lage zu versetzen, aussergewöhnliche Navigationsleistungen zu erbringen - selbst dort, wo GPS nicht mehr funktioniert. Durch die Kombination von Deep Learning mit bewährten Filtertechniken haben wir ein System geschaffen, das nicht nur in der Theorie funktioniert, sondern auch unter realen Bedingungen wie in Tunneln und Tiefgaragen zuverlässig arbeitet. Das ist ein grosser Fortschritt für die KI-gesteuerte Mobilität", so Forschungsleiter Ruizhi Chen. (pressetext.com)

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