Smarte Autoscheinwerfer zur Entfernung von störenden Regen- und Schneewirbeln bei Nachtfahrten.

Ismar 2014: Wohin uns Augmented Reality führt

Professor Takeo Kanade vom Robotics Institute der Carnegie Mellon University hielt die Opening Keynote der Ismar 2014, dem internationalen Symposium für mixed und augmented Reality. Kern des Vortrages von Kanade war es, ein besseres Verständnis für den eigentlichen Kern von AR zu erlangen.
Er startete mit einem Ausflug zum Aqualux 3D Bildschirm, der auf fallende Wassertropfen ein Bild projezieren konnte. (2010). Die Umkehrung dieses „Aquarium Simulators“, fallende Regentropfen im Raum zu beleuchten, ist aber die wahre Herausforderung und ein echter AR-Anwendungsfall. Als Beispiel für diese Anwendung nimmt er Regen- oder Schneefall bei der Autofahrt, die den Fahrer bei der Fahrt im Dunkeln beeinflussen. Mit einem einfachen Projector, einer Kamera und einem Beamsplitter wäre es möglich das Licht der Scheinwerfer um den Niederschlag herum zu führen. Für den Fahrer wären die Flocken und Tropfen damit nahezu unsichtbar.

Mit Smart Headlights können visuelle Beeinträchtigungen des Fahrers entfernt werden.

Wassertropfen werden selektiv nicht angeleuchtet. So stören sie nicht länger beim Autofahren.

Kanade erläutert, dass die Annahmen, die eine Augmentation verhindern können, meist aus dem begrenzten Erfahrungsbereich der Menschen stammen. Als Beispiel nimmt er die Annahme der Geschwindigkeit der Regentropfen und deren Größe. Nur unsere begrenzte Wahrnehmung lässt diese als Striche aussehen. Bei einer Scangeschwindigkeit von 1000 Bildern/Minute sind die Tropfen tatsächlich einzelne Punkte. Er appelliert den Kopf zu öffnen und sich des Themas AR vor allem aus technischer Perspektive zu nähern, da sich unsere bisherigen Erfahrungen und Wahrnehmungen nicht mit den echten Möglichkeiten decken.

Zum Beweis seiner These zeigt er einen einfachen Prototypen eines smarten Autoscheinwerfers den er mit seinen Studenten aus einem einfachen Beamer gebaut hat und beweist damit, dass sich damit 70% der Störeffekte ausblenden lassen.

Bis zu 70% störender Einflüsse kann der intelligente Scheinwerfer aus der Sicht ausblenden.

Die Carnegie Mellon University entwickelte den Prototyp eines smarten Headlights.

Die Quint-Essenz: Beschleunigte Systeme vereinfachen AR-Prozesse und simplifizieren das eigentliche Problem.

Als weiteres Beispiel beschrieb Kanade das Problem des Blendens im Fahrzeug. Insbesondere bei älteren Menschen kann dies lebensgefährlich werden. Ein 55-jähriger Fahrer braucht in etwa 8 mal länger als ein Fahranfänger um sich von einer Blendung zu erholen. Der AR-Vorschlag: Die Fahrt erfolgt immer mit Fernlicht. Die AR-Einheit analysiert entgegenkommende und vorausfahrende Fahrzeuge und dedektiert mögliche Blendzonen, wie Rückspiegel, Fahrerposition im Fahrzeug, Motorrad-Helm usw.. Selektiv schaltet der Scheinwerfer die Teile der Leuchte aus, die andere Fahrer anstrahlen. Das Abblenden des Fernlichts ist damit nicht mehr nötig. Mit dem gleichen System lassen sich besonders wichtige Teile der Fahrbahn auch zielgerichtet besser ausleuchten, zum Beispiel der eigene Fahrstreifen, Verkehrsschilder, Richtungshinweise, Radfahrer oder Fußgänger. Beide Anwendungsfälle hat das Team des Professors bereits in der Praxis mit Prototypen im echten Betrieb erprobt. Er zeigte dazu sehr eindrucksvolle Videos.

Beispiel Nummer Drei kombiniert mit dem visuellen System zusätzlich noch Radar als Informationsquelle um das AR-Systems anzureichern. Das Erkennen von Hindernissen im Nebel kann dazu genutzt werden, die Beleuchtung der beiden Frontscheinwerfer zu modulieren und ein Objekt in der Tiefe des Nebels sichtbar zu machen.

Alle drei Beispiele benötigen für den Anwendungsfall kein Anzeigesystem, wie zum Beispiel ein Head-Up-Display oder einen Konsolen-Bildschirm. Hier wird die Realität beeinflusst ohne sie zu verändern.

Kanade machte deutlich:

Bei Augmented Reality kommt es nicht darauf an, Informationen zu unserer Welt hinzuzufügen, sondern die vorhandene Realität für unser begrenztes Sehen sichtbarer zu machen.

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