Moderne auto's beschikken al over een reeks geavanceerde systemen, zoals op afstand bedienbaar parkeren, automatische rijstrookwaarschuwing en slaperigheidsherkenning. In de toekomst, zelfrijdende auto's zullen ook auditieve mogelijkheden hebben. Onderzoekers van het Fraunhofer Instituut voor Digitale Media Technologie IDMT in Oldenburg, Duitsland, hebben nu een prototypesysteem ontwikkeld dat externe geluiden zoals sirenes kan herkennen.

Moderne auto's zijn uitgerust met een groot aantal geavanceerde rijhulpsystemen die zijn ontworpen om de last achter het stuur te verminderen. Functies zoals automatisch parkeren en dodehoekbewaking maken gebruik van camera's en radar- en lidartechnologie om obstakels in de directe omgeving van het voertuig te detecteren. Met andere woorden, ze geven voertuigen een rudimentair gezichtsvermogen. Auto's moeten nog worden begiftigd met gehoor. In de toekomst, echter, systemen die externe geluiden kunnen opvangen en identificeren, gaan een sleutelrol spelen - samen met slimme radar- en camerasensoren - om zelfrijdende auto's op de weg te krijgen. Onderzoekers van Fraunhofer IDMT in Oldenburg ontwikkelen nu op AI gebaseerde systemen die individuele akoestische gebeurtenissen kunnen herkennen. Deze zullen voertuigen auditief vermogen geven.

"Ondanks het enorme potentieel van dergelijke toepassingen, er is nog geen autonoom voertuig uitgerust met een systeem dat externe geluiden kan waarnemen, " zegt Danilo Hollosi, hoofd van de Acoustic Event Recognition-groep bij Fraunhofer IDMT in Oldenburg. "Zulke systemen zouden de sirene van een naderend hulpverleningsvoertuig onmiddellijk kunnen herkennen, bijvoorbeeld, zodat het autonome voertuig dan weet dat het naar een kant van de snelweg moet gaan en een toegangsstrook vormt voor de reddingsdiensten." Er zijn tal van andere scenario's waarin een akoestisch systeem voor vroegtijdige waarschuwing een cruciale rol kan spelen - wanneer een autonoom voertuig verandert in een voetgangersgebied of een woonweg waar kinderen spelen, bijvoorbeeld, of voor het herkennen van defecten of gevaarlijke situaties zoals een spijker in een band. In aanvulling, dergelijke systemen zouden ook kunnen worden gebruikt om de toestand van het voertuig te bewaken of zelfs dienst te doen als noodtelefoon die is uitgerust met spraakherkenningstechnologie.

Ruisanalyse met op AI gebaseerde algoritmen

Het ontwikkelen van een voertuig met auditieve capaciteit brengt een aantal uitdagingen met zich mee. Hier, echter, Fraunhofer IDMT kan bogen op specifieke projectervaring op het gebied van autotechniek en een schat aan interdisciplinaire expertise. Belangrijke onderzoeksgebieden zijn onder meer signaalopname op basis van optimale sensorpositionering en signaalvoorverwerking, signaalverbetering en onderdrukking van achtergrondruis. Het systeem wordt eerst getraind om de akoestische signatuur van elke relevante geluidsgebeurtenis te herkennen. Dit wordt gedaan door middel van machine learning-methoden die gebruik maken van akoestische bibliotheken die zijn samengesteld door Fraunhofer IDMT. In aanvulling, Fraunhofer IDMT heeft zijn eigen beamforming-algoritmen geschreven. Hierdoor kan het systeem bewegende geluidsbronnen zoals de sirene op een naderend hulpverleningsvoertuig dynamisch lokaliseren. Het resultaat is een intelligent sensorplatform dat specifieke geluiden kan herkennen. Fraunhofer heeft ook zijn eigen op AI gebaseerde algoritmen geschreven. Deze worden gebruikt om de specifieke ruis die het systeem moet identificeren te onderscheiden van andere, achtergrondgeluiden. "We gebruiken machinaal leren, Hollosi legt uit. "En om de algoritmen te trainen, we gebruiken een hele reeks gearchiveerde geluiden." Fraunhofer en partners uit de industrie hebben al eerste prototypen gemaakt. Deze zouden tegen het midden van het komende decennium marktrijp moeten zijn.

Het akoestische sensorsysteem bestaat uit microfoons, een besturingseenheid en software. de microfoons, geïnstalleerd in een beschermende behuizing, zijn aan de buitenzijde van het voertuig gemonteerd, waar ze luchtgeluid opvangen. Sensoren geven deze audiodata door aan een speciale besturingseenheid die ze vervolgens omzet in de relevante metadata. In veel andere toepassingsgebieden, zoals beveiligingstoepassingen, de zorgsector en consumentenproducten:de ruwe audiodata worden door slimme sensoren direct omgezet in metadata.

Aangepaste versies van dit computergebaseerde proces voor het identificeren van akoestische gebeurtenissen kunnen in andere sectoren en markten worden gebruikt. Dergelijke toepassingen omvatten kwaliteitscontrole in industriële productie. In dit geval, slimme batterijgevoede akoestische sensoren worden gebruikt om audiosignalen van fabrieken en machines te verwerken. Deze informatie wordt draadloos naar een processor gestuurd. Op deze basis, het is mogelijk om de toestand van de productie-installatie te bepalen en eventuele dreigende schade te voorkomen. Andere toepassingen zijn onder meer automatische spraakherkenningssystemen om handsfree documentatie mogelijk te maken door technici die bijvoorbeeld, turbine onderhoud.