Das 57. Heidelberger Bildverarbeitungsforum, das erste in diesem Jahr, widmete sich der visuellen Navigation und dem Tracking, einer Themen, die Professor Dr. Bernd Jähne, wissenschaftlicher Leiter des Forums, zu Recht als „heiß" beschrieb. Und für gewöhnlich schweigt die Industrie hartnäckig, wenn sie zu heißen Themen befragt wird. Was die Zurückhaltung erklärt, die vereinzelt bei Anfragen nach Beiträgen zum Forum am 3. März spürbar war. Umso mehr war die gastgebende Einrichtung, das „Honda Research Institute Europe" in Offenbach, ein Veranstaltungsort, der kaum passender hätte gewählt werden können.

Professor Dr. Bernhard Sendhoff, Leiter des Instituts, gab im Zuge seiner Begrüßung einige interessante Hintergrundinformationen zu der im Jahre 2003 gemeinsam mit zwei weiteren Instituten in Japan und in den USA geründeten Forschungseinrichtung. Von Beginn an lag ein Schwerpunkt der dort betriebenen Forschung auf intelligenten Systemen, Autonomie, Flexibilität und auf der Anpassungsfähigkeit von Systemen an sich ändernde Randbedingungen in der Umgebung. Die Bildverarbeitung nahm und nimmt hier eine prominente Rolle ein.
Diejenigen Teilnehmer, denen vorher nicht bekannt war, dass Honda mit einem europäischen Institut am Standort Offenbach vertreten ist, konnten nach dieser informativen Begrüßung die Frage „Wo bin ich?" zuverlässig beantworten.

Ortskenntnis
Eben diese scheinbar banale aber auch zentrale Frage - „Wo bin ich?" - war das Thema des ersten Expertenvortrags. Die Evolution biologischer Systeme hat im Laufe von hunderten von Millionen Jahren nahezu perfekte Lösungen für die zuverlässige Beantwortung dieser Frage hervorgebracht.
Dr. Mathias Franzius vom gastgebenden Honda Resarch Institute erläuterte einige grundlegende Erkenntnisse, die sich bis heute aus neurologischen Experimenten zum Ortslernen aus visuellen Daten im Tierversuch ergeben haben. Nicht ohne aufzuzeigen, was daraus für die Entwicklung von Algorithmen zum maschinellen Ortslernen abgeleitet werden kann.

Visuelle Sensoren
Die Möglichkeiten und Herausforderungen, die sich mit dem Einsatz visueller Sensoren und Machine Vision Systemen in Verbindung mit dem autonomen Fahren und Fahrerassistenzsystemen ergeben, erläuterte Professor Dr.-Ing. Rudolf Mester von der Universität Frankfurt. Die umfassende Darstellung der gegenwärtig in der Entwicklung oder Erprobung befindlichen technischen Lösungsansätze vermittelte einen deutlichen Eindruck von den großen Fortschritten, die mithilfe von Vision-Technologien erzielt wurden. Deutlich wurden aber auch die immensen Herausforderungen, vor denen die Ingenieure stehen, um auch nur Ansatzweise die Leistungsfähigkeit und vor allem Robustheit biologischer Systeme zu erreichen.

Laserschnitt
Mit einem Beispiel aus der modernen Lichtmikroskopie erläuterte Dr. Ulrich Köthe vom HCI der Universität Heidelberg Lösungen zur Trackingproblematik anhand großer Bilddatenmengen, die sich aus den Z-Schnitten eines Lichtschnitt-Mikroskops ergeben. Die Aufgabe, aus 2D-Bildstapeln komplexer organischer Strukturen zuverlässig und schnell 3D-Objekte zu rekonstruieren, stellen die Experten vor ähnliche Herausforderungen, wie sie sich den Vision-Experten stellen, die in Echtzeit eine 3D-Umgebung aus 2D-Bilddaten erzeugen müssen.

Fliegende Objekte
Ein spannendes und wohl auch ziemlich heiß gehandeltes Thema präsentierte Jakob Engel von der TU München den teilnehmenden Experten. Am fliegenden Objekt, einem mit Vision-Technologie ausgerüsteten Quadrokopter, zeigte er anschaulich einige Lösungsansätze zur Fragestellung des „Simultaneous Localization and Mapping" (SLAM) auf. Es ist eines der Grundprobleme der autonomen visuellen Navigation, nicht nur für fliegende Objekte. Ein autonomes Flugobjekt, das durch die Gänge eines Instituts schwebt, fasziniert jeden, kann aber auch ein diffuses Unbehagen erzeugen. Es kommt auch hier darauf an, was man daraus macht.

Die Zukunft
Einen Blick in eine mögliche Zukunft des autonomen Fahrens wagte schließlich Jens Ziehn von Fraunhofer IOSB in Karlsruhe. Es war ein realistischer Blick auf das, was schon geht, was mit einiger Sicherheit noch gehen wird sowie auf die Barrieren, die in naher Zukunft nicht so leicht zu überwinden sein werden. Die sich stetig und teilweise unvorhersehbar verändernde Umgebung, in der sich ein autonom fahrendes Objekt zurechtfinden müsste, ist in ihrer absoluten Gesamtheit buchstäblich unberechenbar. Hinzu kommen banale rechtliche Fragen nach der Haftung im Schadensfall oder nach den Verfahrensweisen in Situationen, die ein autonomes System nicht mehr beherrschen kann. Ausgerechnet in solchen Extremsituation müsste der dann ungeübte und wenig aufmerksame „Fahrer" innerhalb weniger Sekunden das Fahrzeug übernehmen und die Situation meistern. Es ist schwer zu glauben, dass so etwas glimpflich ausgehen könnte.

Fazit
Die Forschung um das autonome Fahren herum, stellt immense Anforderungen an die Bildverarbeitung. Darum gibt es wohl kaum ein anders Entwicklungsfeld, dass in den nächsten Jahren mehr öffentlichkeitwirksame Lösungen hervorbringen dürfte. Das fahrerlose Auto, das uns sicher von Hamburg nach München bringt, wir aber noch für einige Zeit auf Science Fiction Szenarien beschränkt bleiben. Dagegen ist es wohl eine ausgemachte Sache, dass unsere Fahrzeuge und die moderne Verkehrsinfrastruktur intelligenter und sicherer werden, und wir alle davon profitieren können. Das haben die Referenten des 57. Heidelberger Bildverarbeitungsforum mit ihren Beiträgen deutlich aufgezeigt.
Die Zuhörer erhielten insgesamt fundierte Informationen, um damit die ernst zu nehmenden Entwicklungen von den bunten Zukunftsbildern der PR- und Marketing-Abteilungen trennen zu können.
www.bv-forum.de
www.aeon.de

Weitere Informationen:

Honda Research Institute Europe
www.honda-ri.de

Goethe Universität Frankfurt, VSI
www.vsi.cs.uni-frankfurt.de

Ruprecht-Karls-Universität Heidelberg, HCI
http://hci.iwr.uni-heidelberg.de//MIP/Software/
http://ilastik.org/

Technische Universität München, Computer Vision Group: http://vision.in.tum.de/
www.youtube.com/user/cvprtum

Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung (IOSB)
www.iosb.fraunhofer.de