Autonome Funktionen im Schienenverkehr stehen und fallen mit einer Fähigkeit: der zuverlässigen Situationswahrnehmung im laufenden Betrieb. Genau hier werden Umgebungsmodelle für Schienenfahrzeuge zur Schlüsselkomponente – nicht als Forschungsprojekt, sondern als operativ belastbares Entscheidungssystem, das auch dann funktioniert, wenn Randbedingungen „unangenehm“ werden: Nebel, Schnee, Tropfen auf der Optik, Blendung oder teilverdeckte Objekte.
Die Algorithmus Schmiede entwickelt und implementiert solche Lösungen dort, wo Standardsoftware oder klassische Automatisierung an Grenzen stoßen: bei harten Nebenbedingungen, Unsicherheit, Zielkonflikten und hohen Anforderungen an Robustheit, Laufzeit und Wartbarkeit.
Im Folgenden beschreiben wir das Vorgehen von sensor-spezifischer Konfidenz über Sensorfusion Kamera und LiDAR bis zum Testing Framework: Simulation von Witterungsbedingungen.
Warum Umgebungsmodelle im Schienenbereich schwierig sind
Objekterkennung „bei gutem Wetter“ ist heute oft beherrschbar – Kamerapipelines, Detektoren und Bibliotheken liefern solide Ergebnisse. Die operative Realität ist jedoch: Das System muss auch dann verlässlich entscheiden, wenn die Wahrnehmung partiell degradiert ist.
Typische Problemfälle im Feld:
- Kamera liefert aufgrund von Kondensat, Tropfen oder Schneefall unsichere oder falsche Detektionen
- Teilverdeckungen, ungünstige Perspektiven oder „optische Täuschungen“ entlang der Gleisgeometrie
- Ambiguität zwischen Objektklassen (z. B. Person vs. Fahrzeug) bei inkonsistenten Sensordaten
- Seltene, aber sicherheitsrelevante Randkonstellationen (z. B. zwei Objekte in Flucht)
Das Umgebungsmodell muss daher nicht nur „sehen“, sondern auch wissen, wie unsicher es gerade ist – und diese Unsicherheit in nachgelagerten Entscheidungen (Warnung, Notbremsung, Assistenz) korrekt berücksichtigen.
Stufe 1: Sensoren nicht nur „detektieren“ lassen, sondern Konfidenz modellieren
Der erste Schritt ist pragmatisch: Für jeden Sensor wird nicht nur die Detektionsfähigkeit genutzt (oft „von der Stange“ verfügbar), sondern um eine Konfidenzangabe ergänzt.
Kernidee:
- Detektion: Was wurde erkannt? (Objekt, Klasse, Position, Geschwindigkeit, …)
- Konfidenz: Wie sicher ist der Sensor in genau dieser Situation?
Diese Konfidenz ist besonders unter Witterungseinflüssen entscheidend: Eine Kamera kann bei starkem Schneefall formal weiterhin Detektionen liefern – aber die operative Frage ist, ob das System ihnen vertrauen darf.
Ergebnis dieser Stufe: Sensordaten werden von „harten Aussagen“ zu bewerteten Hypothesen, die sich später systematisch fusionieren und testen lassen.
Stufe 2: Sensorfusion Kamera und LiDAR zu einem konsistenten Bild
Im nächsten Schritt werden die Informationen mehrerer Sensoren zusammengeführt – typischerweise Sensorfusion Kamera und LiDAR.
Warum das wichtig ist:
- Sensoren haben komplementäre Stärken (z. B. LiDAR robuster gegen bestimmte Sichtprobleme, Kamera stark bei Klassifikation)
- In der Praxis treten Inkonsistenzen auf, die man nicht ignorieren darf
Beispiel aus dem Feld:
- Sensor A erkennt eine Person, Sensor B erkennt ein Auto.
Dann ist nicht „einer richtig“, sondern das System muss formal damit umgehen: - Welche Hypothese ist unter den aktuellen Konfidenzen plausibler?
- Gibt es eine dominante Erklärung?
- Oder bleibt die Situation mehrdeutig und erfordert konservatives Verhalten?
In dieser Stufe entsteht ein konsistentes Umgebungsmodell, das Konflikte nicht kaschiert, sondern nachvollziehbar auflöst – oder bewusst als Unsicherheit weitergibt, wenn eine robuste Entscheidung anders nicht möglich ist.
Stufe 3: Testing Framework Witterungsbedingungen: Simulation für robuste Validierung
Selbst ein gutes Fusionsmodell scheitert, wenn es nicht gegen die „hässlichen“ Randfälle getestet wird. Draußen gibt es unkontrollierte Situationen, die in klassischen Datensätzen selten oder gar nicht vorkommen.
Typische Failure-Modes:
- Zwei Gegenstände liegen in einer Flucht – ein Laternenmast wirkt wie eine Verlängerung des Gleisbetts
- Stark variierende Sichtweiten, Partikel (Schnee), Tropfen, Nebel
- Konstellationen, die zwar selten sind, aber sicherheitskritisch
Deshalb bauen wir ein Testing Framework: Simulation von Witterungsbedingungen, das systematisch Variationen erzeugt und bewertet:
- Simulation unterschiedlicher Witterungsbedingungen und Sichtdegradation
- Variation von Objektkonstellationen, Geometrien und Blickwinkeln
- Reproduzierbare Testfälle statt „einmal hat es funktioniert“
- Benchmarking der Algorithmen auf Robustheit und Fehlerraten unter Randbedingungen
Ziel ist nicht nur „mehr Tests“, sondern ein Framework, das die Frage beantwortet:
Funktioniert das Umgebungsmodell zuverlässig im Betrieb – auch dann, wenn die Umwelt nicht mitspielt?
Operativer Nutzen: Autonomie-Voraussetzung und Sicherheitsfunktionen
Wenn Umgebungsmodelle für Schienenfahrzeuge robust funktionieren, entsteht unmittelbarer Mehrwert:
- Voraussetzung für autonome Fahrfunktionen (Wahrnehmung als Basis)
- Frühwarnung vor Kollisionen
- Fahrer-Alarmierung bei kritischen Situationen
- Einleitung von Notbremsungen bzw. Assistenzentscheidungen
Entscheidend ist dabei die operative Ausrichtung: Es geht nicht um ein „schönes Modell“, sondern um zuverlässige Entscheidungen unter realen Randbedingungen.
Warum die Algorithmus Schmiede?
Die Algorithmus Schmiede positioniert sich bewusst nicht als Tool-Anbieter oder allgemeine KI-Beratung, sondern als Partner, wenn:
- Standardsoftware nicht robust genug ist
- interne Teams fachlich oder zeitlich nicht weiterkommen
- Unsicherheit, harte Nebenbedingungen und Betriebssicherheit dominieren
- Implementierung in produktive Systeme inkl. Testing & Wartbarkeit entscheidend ist
Unsere Methoden (Modellierung, Optimierung, Regelung, Unsicherheitsbehandlung, Simulation, Benchmarking) sind Werkzeuge – der Liefergegenstand ist operative Sicherheit und Entscheidungsfähigkeit.
Nächster Schritt
Wenn Sie Umgebungsmodelle für Schienenfahrzeuge aufbauen oder vorhandene Wahrnehmung unter Witterung robuster machen müssen (inkl. Sensorfusion Kamera und LiDAR und einem belastbaren Testing Framework: Simulation von Witterungsbedingungen), ist ein sinnvoller Einstieg eine kurze technische Klärung:
- Sensorik/Setup, bekannte Failure-Modes, Sicherheitsziele
- gewünschte Betriebsgrenzen (Witterung, Sichtweiten, Geschwindigkeit, Szenarien)
- Integrations- und Testanforderungen (Echtzeit, Plattform, Toolchain)
Auf dieser Basis lässt sich schnell entscheiden, ob ein fokussierter Prototyp, ein Testframework oder direkt eine produktionsnahe Implementierung der richtige nächste Schritt ist.