Wenn Schienenfahrzeuge perspektivisch autonomer werden sollen, ist eine Fähigkeit fundamental: die Schienenführung vor dem Fahrzeug im laufenden Betrieb zuverlässig zu erkennen – nicht im Labor, sondern unter realen Randbedingungen wie Wetter, Streulicht, wechselnden Hintergründen und irreführenden Strukturen. Genau dort wird Standardsoftware oft unscharf und klassische Automatisierung stößt an Grenzen.
Die Algorithmus Schmiede entwickelt keine „isolierten Modelle“, sondern Entscheidungssysteme, die operativ funktionieren müssen: robust, wartbar, mit klaren Fehlersignalen und belastbarer Laufzeit. Ein typisches Beispiel ist die Kombination aus Schienenerkennung per Kamera, GPS‑Abgleich im Feldtest und LIDAR‑Sensordaten mit Majority Vote als Grundlage für Kollisionfrühwarnung und Stabilität im Betrieb.
1) Schienenerkennung mit Kamera: klassische Bildverarbeitung statt „Magie“
Der erste Ansatz orientiert sich an dem, was auch ein Fahrzeugführer nutzt: Optik. Technisch bedeutet das: Eine Kamera liefert ein Bild, auf dem eine klassische Bildverarbeitung gezielt nach schienentypischen Strukturen sucht.
Kernidee der Erkennung:
- Detektion gerader/linienförmiger Strukturen
- typische Perspektive: Linien starten unten mittig im Bild und laufen nach oben (Spur-/Schienenverlauf im Sichtfeld)
- daraus entsteht ein belastbares erstes Schienenerkennungsmodell
Damit lässt sich schon früh ein solider Grundzustand erreichen. In der Praxis zeigen sich jedoch typische Fehlerbilder.
Typischer Fehlerfall: „Laternenmast als falsche Schiene“
Ein realistisches Szenario:
Die Schienen laufen geradeaus und biegen dann ab (z. B. links). In der geraden Bildverlängerung steht jedoch ein heller Laternenmast, ungünstig beleuchtet – visuell so, dass er von der Bildverarbeitung als „schienenähnliche“ Linie interpretiert werden kann. Ergebnis:
- das System folgt zunächst korrekt der Schiene,
- „springt“ dann aber entlang des Laternenmasts weiter,
- und ignoriert den tatsächlichen Schienenabzweig.
Das ist kein exotischer Edge Case, sondern genau die Art operativer Störung, die im Feld passiert und die ein System beherrschen muss.
2) GPS‑Abgleich der Schienenführung im Feldtest: Fehlerfälle automatisch finden
Der entscheidende Schritt ist nicht nur „besser modellieren“, sondern systematisch erkennen, wann es schiefgeht – und zwar in der Realität. Dafür wird die erkannte Schienenführung mit einem unabhängigen Referenzsignal gegengeprüft:
- GPS‑Koordinaten und Zentrifugalkräfte werden mit dem detektierten Schienenverlauf abgeglichen
- im Feldtest entstehen dadurch automatisch markierbare Situationen, in denen die optische Erkennung abweicht
- zugleich werden reale Einflüsse erfasst: Wetter, Streulicht, wechselnde Beleuchtung, Verschmutzung
So wird aus einem „wir haben ein Modell“ ein validiertes System, bei dem man weiß:
- in welchen Situationen es stabil ist,
- wo Unsicherheit entsteht,
- und welche Maßnahmen (Filter, Logik, zusätzliche Sensorik) operativ nötig sind.
3) LIDAR‑Sensordaten & Majority Vote: Robustheit durch Mehrheitsentscheid
Wenn die optische Erkennung Grenzen zeigt, wird das Modell mit weiteren Sensordaten angereichert, z. B. LIDAR. Das Ziel ist nicht „noch ein Sensor“, sondern Redundanz mit klarer Entscheidungslogik.
Vorgehen:
- LIDAR liefert eine zusätzliche Sicht auf Geometrien/Strukturen
- die Detektion wird analog aufgebaut
- anschließend werden mehrere Detektoren zusammengeführt, z. B.: Kamera‑Erkennung, LIDAR‑Erkennung & ggf. weitere Sensorsignale/Heuristiken
Majority Vote als operatives Entscheidungskonzept
Statt blind einem Signal zu folgen, wird ein Majority Vote verwendet:
- stimmen alle Systeme überein → hohe Sicherheit
- stimmen sie nicht überein → das System erkennt eine schwierige Situation
- dann sind definierte Regeln möglich: „2 von 3 reicht“ (mit Grenzfällen/Schwellwerten) oder konservativer: „bei Dissens in sicheren Modus / Warnung“
Damit wird Unsicherheit nicht versteckt, sondern explizit handhabbar. Genau das ist für reale Betriebsanforderungen entscheidend: nicht nur „möglichst oft richtig“, sondern kontrollierbar falsch mit sauberer Eskalation.
4) Ergebnis im Betrieb: Grundlage für autonomes Fahren und Kollisionfrühwarnung
Eine robuste Schienenerkennung ist nicht Selbstzweck, sondern Voraussetzung für:
- autonomes Fahren auf bzw. entlang der Schienenführung
- Kollisionfrühwarnung: Unfälle vermeiden, kritische Situationen früh erkennen
- Reduktion von Stillstandszeiten durch Vorbeugung und bessere Entscheidungsfähigkeit
Der operative Mehrwert ist klar: Sicherheit und verlässliche Entscheidungen unter realen Randbedingungen.
Warum Algorithmus Schmiede: Eskalations- und Umsetzungspartner statt Tool-Anbieter
Solche Aufgaben werden typischerweise relevant, wenn:
- Standardsoftware an Sonderfällen scheitert,
- interne Teams zeitlich nicht mehr hinterherkommen,
- harte Nebenbedingungen, Robustheit und Wartbarkeit dominieren.
Die Algorithmus Schmiede setzt hier an – mit einem Leistungsprofil, das auf Umsetzung zielt:
- Modellierung, Unsicherheitsbehandlung, Simulation & Benchmarking
- robuste Entscheidungslogik (inkl. Mehrsensorik & Majority Vote)
- Implementierung in produktive Systeme (nicht nur Prototyp)
Nicht „KI um der KI willen“, sondern Entscheidungsfähigkeit im operativen System.
Nächster Schritt
Wenn Sie eine Schienenführung zuverlässig erkennen müssen – und dabei mit Fehlerszenarien im Feld, unsicheren Daten oder robuster Sensorfusion kämpfen –