Notbremsung ohne ersichtlichen Grund – Bug oder Feature?

Hier gab es wohl ein Missverständnis.

Ich meine mit Machine Learning nicht, dass das Auto selbst irgendetwas lernt. Dafür fehlt sowohl die Hardware und Rechenpower noch würde das in irgendeinem Szenario Sinn ergeben. Selbst die im autonomen Fahren aktivsten Player sammeln mit dem Auto nur Daten und trainieren nur in der Cloud, bis auf kleine Navi-Anpassungen vielleicht abgesehen. Sehr wohl läuft die Kanten-, Muster- und Schattenerkennung natürlich über Machine Learning. Die lernende Maschine sitzt aber nicht im Auto, das Auto bekommt das angelernte Modell verpasst.

Deep Learning ist ein Marketingbegriff für je nach Situation unterschiedlich hohe, aber in jedem Fall gegenüber klassischem Machine Learning erhöhte Layer-Anzahl in den neuronalen Netzen. Da gibt es keine scharfen Grenzen.

Ist kein Missverständnis, sondern wir haben verschiedene Standpunkte.

Zitat von bas89

Sehr wohl läuft die Kanten-, Muster- und Schattenerkennung natürlich über Machine Learning. Die lernende Maschine sitzt aber nicht im Auto, das Auto bekommt das angelernte Modell verpasst.

Das bestreite ich. Ich sage, beim VFL-Corolla funktioniert die Kanten-, Muster- und Schattenerkennung über klassische Algorithmen (if then). Kein Machine Learning, keine KI, auch nicht auf den Servern von Toyota.

Meine Behauptung war, dass Machine Learning per Definition davon ausgeht, dass aus Trainingsdaten generalisiert wird. Das machen heute viele Hersteller. Tesla hebt sich da gerade einen Bruch, glaube ich. Toyota hat es aber bei der Entwicklung des E210 noch nicht gemacht.

Beim Facelift weiß ich es nicht. Wenn ich tippen sollte, würde ich da ebenfalls Nein sagen. Wahrscheinlichkeitsgefühl beim Tipp fifty fifty.

Wie schreibt man solch einen Algorithmus? Es gibt kein if Schatten oder if Person. Einen Fußgänger in einer Kamera zu erkennen ist genauso Machine Learning wie den Buchstaben a in einem Text mittels OCR zu erkennen.

Hast Du Dir mittlerweile mal eine Definition von Machine Learning durchgelesen? Wikipedia bietet eine auf der englischsprachigen Site ("Machine learning (ML) is a field of study in artificial intelligence concerned with the development and study of statistical algorithms that can learn from data and generalise to unseen data, and thus perform tasks without explicit instructions"), von IBM gibt es auch eine: https://www.ibm.com/de-de/think/topics/machine-learning

Ich habe nichts über den Corolla E210 im Internet gefunden und mal Copilot gefragt. Ich will jetzt nicht die ganze Antwort hier posten, weil sie ziemlich lang war. Jedenfalls war der Kern der Antwort, dass der Corolla nicht mit Machine Learning arbeitet beim Notbremsassistent sondern mit klassischen Algorithmen. Kannst Du ja selbst probieren.

Auf meine Nachfrage, wie denn so ein Algorithmus aussieht, sagt "er":

Zitat von Copilot

Das funktioniert durch sogenannte regelbasierte Bildverarbeitungssysteme – also klassische Algorithmen, die auf fest einprogrammierten Mustern und Entscheidungsbäumen beruhen.

Bildsegmentierung: Die Kamera teilt das Bild in unterschiedliche Bereiche auf (z. B. Straße, Gehweg, Objekte).

Kanten- und Konturerkennung: Algorithmen erkennen typische Umrisse von Menschen – Kopf, Schultern, Beine – anhand von vordefinierten geometrischen Formen.

Bewegungsanalyse: Die Software prüft, ob sich ein Objekt in einer für Menschen typischen Weise bewegt (z. B. Schrittmuster).

Größenverhältnisse und Position: Das System weiß, wie groß ein Fußgänger typischerweise ist und wo er sich im Bild befinden sollte.

Farbanalyse: Helligkeit und Kontrast werden genutzt, um Objekte bei Tag und Nacht voneinander zu unterscheiden.

Warum funktioniert das ohne Machine Learning?

Das Fahrzeug kennt keine „neuen“ Muster – es verwendet nur die, die ihm vorher einprogrammiert wurden.

Es gibt keinen Lernprozess: Ein Fußgänger mit Regenschirm oder ungewöhnlicher Kleidung wird erkannt, wenn seine Form und Bewegung den Regeln entspricht – nicht, weil das System jemals „gelernt“ hat, wie Regenschirme aussehen.

Diese Methode funktioniert zuverlässig in vielen Standardsituationen, stößt aber an Grenzen, wenn Menschen ungewöhnlich gekleidet sind, sich schnell bewegen oder verdeckt sind. Deshalb setzen neuere Systeme zunehmend auf Deep Learning, das mit Millionen von Bildern trainiert wurde.

Alles anzeigen

Ich habe ihn dann noch nach einem verkürzten Beispiel in Pseudo-Code gefragt. Hier seine Antwort:

function detect_pedestrian(image):
    segmented = segment_image(image)
    for region in segmented:
        if is_human_shape(region) and is_moving_like_human(region):
            if region.height > MIN_HEIGHT and region.width < MAX_WIDTH:
                if is_on_sidewalk(region.position) or is_on_road(region.position):
                    return "Pedestrian detected"
    return "No pedestrian detected"

function is_human_shape(region):
    edges = detect_edges(region)
    contours = analyze_contours(edges)
    return matches_human_template(contours)

function is_moving_like_human(region):
    motion_vector = compute_motion(region)
    return motion_vector in TYPICAL_WALKING_PATTERN

wie schon gesagt wurde macht meiner bei geparkten Autos ,

auch gerne zicken.

Und auf der Autobahn Baustellenbereich wenn rechts ein Lkw fährt.

was gar nicht so ungefährlich ist.

war die Klimaanlage eingeschaltet?

Kann mir vorstellen das das Kameragehäuse innen von Autowaschen beschlagen war bei der hohen Luftfeuchtigkeit.

Hat mein Arbeitskollege regelmäßig nach den Autowaschen allerdings ein anderer Hersteller.

Also beim FL zumindest ist die Scheibe im Bereich der Kamera beheizt um soetwas vorzubeugen.

Die Frage ist wann wird geheizt, bei um 0 Grad mit Sicherheit aber bei 25 Grad?

Keine Ahnung wie Toyota das geschaltet hat, oder ob die sogar permanent an sind. Sind ja nur zwei relativ kurze Drähte.