OMRON entwickelt ersten Bordsensor der Welt, der mit hochmoderner KI in Echtzeit-Erkennung das Befinden eines Fahrers erfassen kann

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KYOTO, Japan, 8. Juni 2016 /PRNewswire/ -- OMRON Corporation (TSE: 6645) kündigte am 6. Juni die Entwicklung des ersten Bordsensors der Welt mit „Technologie zur Erfassung der Konzentration des Fahrers" an, die OMRONs proprietäre Bildsensortechnologie mit State-of-the-Art KI (zeitserielles Deep Learning (*)) kombiniert, um die verschiedenen Bewegungen und das Befinden des Fahrers zu erfassen und auf diese Weise zu erkennen, ob er/sie für eine sichere Fahrweise tauglich ist. OMRON hat sich mit Hinblick auf die Umsetzung des kollisionsfreien automatisierten Fahrens und anderer fortschrittlicher Fahrerassistenzsysteme dem Anliegen verschrieben, unsere motorisierte Gesellschaft durch Innovation der Beziehungen zwischen Menschen und Maschinen sicherer zu machen.

In den letzten Jahren hat es vermehrt Beispiele von Unfällen aufgrund eines plötzlich auftretenden, veränderten Befindens des Fahrers gegeben, welches es schwierig machte, die Fahrt am Steuer fortzusetzen. Dazu kommt eine wachsende Nachfrage nach der Entwicklung von Technologien, die ein sicheres Fahren und letztendlich automatisierte Fahrweisen unterstützen. Das Entwicklungsteam von OMRON hat vor diesem Hintergrund an einer sicheren Fahrzeugsteuerungstechnik gearbeitet, die ermitteln kann, ob sich der Fahrer in einem einer sicheren Fahrweise angemessenen Zustand befindet.

OMRONs „Technologie zur Erfassung der Konzentration des Fahrers" verwendet eine Bordkamera zur Echtzeit-Erkennung, die erkennt, ob der Zustand des Fahrers als fahrtauglich gelten kann. Dieses innovative System, eine Kombination von OMRONs proprietärer hochpräziser Bildsensortechnologie und State-of-the-Art „zeitserieller Deep Learning" KI-Technologie ermöglicht, basierend auf dem Befinden des Fahrers, die Steuerung eines Fahrzeugs durch zum Beispiel sicheres Umschalten zwischen automatisierter und manueller Fahrweise und kann das Fahrzeug zu einem sicheren Halt bringen, sollte dem Fahrer etwas zustoßen, was effektiv ein sicheres Fahren unterstützt und die Sicherheit unserer motorisierten Gesellschaft verbessert. OMRON strebt an, einen Onboard-Sensor mit dieser Technologie, die für anwendungen wieautomatisierte Fahrzeugmodelle Einsatz finden kann, 2019 bis 2020 herauszubringen.

Informationen zur Technologie

1. Echtzeit-Erfassung der verschiedenen Bewegungen und Befindlichkeiten des Fahrers, um zu bestimmen, ob er/sie ist in einem geeigneten Zustand für den Antrieb.

- Während des automatisierten Fahrens auf Autobahnen: Die verschiedenen Bewegungen/Zustände des Fahrenden werden in Echtzeit nach „Fahrübergabe-Levels" kategorisiert, basierend darauf „wieviel Zeit erforderlich wäre, um die Fahrt wieder aufzunehmen" (siehe Fig. 2)

- Während des manuellen Fahrens: Die verschiedenen Bewegungen/Zustände des Fahrenden werden in Echtzeit nach „Gefährdungsniveau" kategorisiert, basierend darauf „wie sicher das Fahrzeug gefahren werden kann" (siehe Fig. 3)

- Die zahlen und Kriterien der jeweiligen Levels können je nach Präferenzen der Fahrzeughersteller angepasst werden und machen die Technologie auf eine breite Palette von Fahrzeugmodellen anwendbar.

2. Entdeckung der unterschiedlichen Befindlichkeitszustände des Fahrers über eine einzige, handtellergroße Kamera

- Um die unterschiedlichen Befindlichkeitszustände eines Fahrers zu überwachen, war es bisher notwendig, von mehreren Kameras und Sensoren gewonnene Informationen zu synthetisieren, darunter eine Kamera, um festzustellen, welcher Richtung sich der Fahrer zuwendet, ein Sensor um seinen/ihren Puls und weitere biologische Informationen zu messen, und ein Sensor, um die Bewegung des Lenkrads zu erfassen. Die neue Technologie nutzt durch die Verarbeitung zweier Arten von Bildern – „lokalisierte Gesichtsbilder" und „umfassende Bewegtbilder" – eine kompakte, handtellergroße Kamera, um verschiedene Befindlichkeiten des Fahrers wie etwa Eindösen, Abwenden des Blicks von der Straße, Bedienung eines Smartphones oder Lesen zu erfassen.

3. Echtzeit-Datenverarbeitung durch ein fahrzeuginternes geschlossenes System ohne Netzwerkverbindung

- Weil herkömmliches zeitserielles Deep Learning mit kontinuierlichen Daten arbeitet, ist der Zugang zu einem relativ großen Serversystem erforderlich. OMRONs Technologie separiert jedoch visuelle Daten von den Kameras in „hochauflösende lokalisierte Gesichtsbilder" und „umfassende Bewegtbilder in niedriger Auflösung", und kombiniert diese effizient, um das Volumen der verarbeiteten Bilder zu reduzieren. Auf diese Weise lässt sich „zeitserielles Deep Learning" in Echtzeit mit einem geschlossenen Onboard-System erzielen. Damit entfällt die Notwendigkeit zur Anbindung an ein großangelegtes Serversystem und Ausrüstung der Fahrzeuge mit Netzwerk-Konnektivität. Die Technologie kann in bestehende Fahrzeuge integriert werden und bietet sich auch zur Einführung bei Fahrzeugen in einer niedrigeren Preisklasse an.

(Fig. 1: Überblick zur „Technologie zur Erfassung der Konzentration des Fahrers":
http://prw.kyodonews.jp/prwfile/release/M102197/201606071381/_prw_OI1fl_vw4N9La9.jpg)

(Fig. 2: „Fahrübergabe-Levels", ermittelt über die „Technologie zur Erfassung der Konzentration des Fahrers":
http://prw.kyodonews.jp/prwfile/release/M102197/201606071381/_prw_OI2fl_Qroib2Nw.jpg)

(Fig. 3: „Gefährdungsniveau", ermittelt über die „Technologie zur Erfassung der Konzentration des Fahrers":
http://prw.kyodonews.jp/prwfile/release/M102197/201606071381/_prw_OI3fl_tgB7Zzub.jpg)

Vorführungen

OMRON wird die „Technologie zur Erfassung der Konzentration des Fahrers" in technischen Demonstrationen auf dem 22. Symposium on Sensing via Image Information (SSII2016) (Mittwoch 8. Juni - Freitag 10. Juni 2016, Pacifico Yokohama) und im Rahmen der Industriemesse CVPR 2016 (Montag 27. Juni – Donnerstag 30. Juni 2016, Las Vegas, USA) vorführen.

(*) Zeitserielles Deep Learning

Zeitserielles Deep Learning ist eine neuronale Netzwerktechnologie, die nicht nur statische Bilder erkennt, sondern durch Modifizierung der Netzwerkstruktur auch zeitserielle Videodaten. Die herkömmliche Deep Learning-Technologie, wie sie vermehrt im KI-Feld Einsatz findet, kann mit extrem hoher Genauigkeit Einzelbilder bestimmen (etwa, ob ein Objekt in einem statischen Bild eine Katze oder ein Hund ist, etc.), zeitserielle Ereignisse allerdings potenziell nicht sehr genau erkennen, mit dem Ergebnis dass ihre Anwendungen auf Spracherkennung und andere Felder beschränkt ist. Menschliche Bewegungen sind ein Bereich, in dem hochgenaue Erkennung nicht möglich war, da die Erfassung solcher Bewegungen eine sehr große Reichweite von Abmessungsdaten erfordert. Als Lösung für diese technologische Herausforderung verbesserte OMRON die rekurrente neuronale Netzwerk (RNN)-Technologie, die Daten aus der Vergangenheit im internen Speicher hält, um synthetisch hochpräzise Gesichts- und Videodaten für die hochgenaue Erkennung von unterschiedlichen Befindlichkeiten beim Fahrzeuglenker zu verarbeiten, die Zeitreihendaten involvieren.

Informationen zur OMRON Corporation

Die OMRON Corporation ist ein führendes Unternehmen der industriellen Automatisierung, das seine Kerntechnologien in den Bereichen Erfassung & Steuerung zur Expansion in Geschäftsfelder wie beispielsweise Steuerkomponenten, elektronische Bauteile, Automobil-Elektronik-Komponenten, soziale Infrastruktur, Gesundheitswesen und Umwelt nutzt. Gegründet im Jahr 1933, beschäftigt OMRON rund 38.000 Mitarbeiter weltweit und stellt seine Produkte und Dienstleistungen in mehr als 110 Ländern und Regionen zur Verfügung. OMRON trägt mit Automationstechnologien, die Innovation in der Produktion vorantreiben und Produkten und Kunden-Support im Geschäftsfeld der industriellen Automatisierung zum Aufbau einer Wohlstandsgesellschaft bei. Weitere Details finden Sie unter http://www.omron.com

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