Parkplatzsuche nervt! In Zukunft ist es damit vorbei…
Immer mehr Autos, immer weniger Parkplätze – in vielen Städten ist die Parkplatzsuche eine absolute Qual. Am Fachgebiet KOM in Darmstadt haben wir die wunderschöne Mathildenhöhe direkt vor der Nase; zu Fuß ein Traum, wer aber einen Parkplatz sucht, wird schnell verzweifeln. Hier helfen nur Zufall und richtig viel Glück.
Wir haben uns Gedanken darüber gemacht, wie Smartphones und Apps in Zukunft dabei helfen können, die Parkplatzsuche deutlich zu vereinfachen. Parkleitsysteme sind ja keine Neuigkeit mehr, die einfachsten bestehen aus ein paar Blechschildern, die zeigen, wo der nächste Parkplatz ist. Die etwas fortschrittlicheren Parkleitsysteme in größeren Städten zeigen zumindest schon an, ob es noch freie Plätze gibt. Die neuste Generation Parkleitsystem wird als App auf dem Smartphone installiert und zeigt über Ortungssysteme exakt an, wo der nächste Parkplatz ist und lotst den Fahrer an die entsprechende Stelle. Aber was bringt ein freier Parkplatz, wenn dann die Parklücke nicht groß genug ist? Die beiden Hauptprobleme sind hier: Die anderen Autofahrer, die nicht exakt parken, und immer mehr sehr große Autos (Stichwort: SUV).
Dank Sensoren zum passenden Parkplatz finden
Wir wollen deshalb noch einen Schritt weitergehen. Daher arbeiten wir an einer Lösung, die es Smartphones ermöglicht, das Autofahrer zuverlässig zu einer Parklücke gelotst werden, die nicht nur frei ist, sondern auch die passende Größe für das eigene Auto hat. Um das zu erreichen, verwenden wir ein Sensornetzwerk bestehend aus Sensoren, die das Erdmagnetfeld messen können. Durch die Karosserie parkender Fahrzeuge entsteht in deren Nähe eine Verzerrung des Erdmagnetfeldes, die sich messen lässt.
Wir haben einen Algorithmus entwickelt, der unsere Software lernen lässt, die Daten richtig zu interpretieren. So können wir genau bestimmen, wie ein Fahrzeug auf einem Parkplatz steht. Zur Vereinfachung haben wir den Parkplatz segmentiert und errechnen welche Segmente vom geparkten Fahrzeug belegt werden. Dazu verwenden wir die Messwerte mehrere Sensoren kombiniert mit einem Machine Learning Verfahren. Dies ermöglicht uns festzustellen, ob ein Fahrzeug exakt geparkt wurde oder ob es über die Parkfläche hinaus noch Platz beansprucht.
Die ersten Ergebnisse sind ziemlich vielversprechend: Zu 98% wird exakt erkannt, wie ein Auto geparkt wurde und dementsprechend auch, ob das zu parkende Auto in die Lücke passen würde. Die Ergebnisse haben wir in einem Paper dokumentiert, das auf dem LCN Workshop SenseApp 2014 angenommen wurde.
Das vollständige Paper gibt es hier und mehr Infos zum Workshop hier.
[…] Internet von morgen? Zum Beispiel erforschen wir, wie man mit Hilfe von Sensoren und Smartphones neue Fahrerassistenzen entwickeln kann oder wie sich eine unterbrechungsfreie Internetverbindung in einem fahrenden Auto realisieren […]