Bewertung der Objekterkennung in selbstfahrenden Autos auf Fairness

Die Nutzung von selbstfahrenden Autos wächst schnell in vielen Städten. Diese Autos verlassen sich auf ein System namens Objekterkennung, das entscheidend für Entscheidungen beim Fahren ist. Dieses System hilft dem Auto, nahegelegene Fussgänger, andere Fahrzeuge und verschiedene Hindernisse zu erkennen. Selbst wenn diese Objekterkennungssysteme bei Testdaten gut abschneiden, gibt es immer noch Bedenken, ob sie für alle gleich gut funktionieren, insbesondere bei schwierigen Wetterbedingungen.

#Bedeutung der Objekterkennung in selbstfahrenden Autos

In selbstfahrenden Autos müssen sie als Erstes die Objekte um sich herum identifizieren. Das geschieht mit Hilfe eines Objekterkennungssystems. Sobald diese Objekte erkannt sind, nutzen andere Systeme im Auto diese Informationen, um die Bewegungen des Fahrzeugs zu planen, wie zum Beispiel die Wege von Fussgängern vorherzusagen oder sichere Routen auszuwählen. Wenn das Objekterkennungssystem auch nur einen kleinen Fehler macht, kann das zu ernsthaften Sicherheitsproblemen führen, wie Unfällen.

Ein Beispiel: In Tempe, Arizona, gab es einen bemerkenswerten Unfall, als ein selbstfahrendes Auto einen Fussgänger nicht richtig erkannt hat. Dieser Fehler führte zu einem tragischen Vorfall, bei dem das Auto nicht auf die Person reagierte, die die Strasse überquerte.

#Fehlerarten von Objekterkennungen

Objekterkennungssysteme können auf zwei Hauptarten versagen: Sie erkennen ein vorhandenes Objekt nicht (falsches negatives Ergebnis) oder sie identifizieren fälschlicherweise etwas, das nicht da ist (falsches positives Ergebnis). Es bleibt jedoch unklar, ob diese Fehler häufiger bei bestimmten Gruppen von Menschen auftreten. Zum Beispiel könnten Menschen unterschiedlichen Alters, Geschlechts oder Hautfarbe eher von diesen Systemen übersehen werden, besonders bei schwierigen Bedingungen wie Nebel oder Dunkelheit.

Trotz der potenziellen Risiken gibt es nicht genug Forschung, die sich darauf konzentriert, wie diese Systeme Vorurteile gegenüber bestimmten Gruppen haben könnten. Die meisten Fairness-Prüfungen wurden für einfachere Aufgaben entwickelt, während Objekterkennungssysteme komplexer sind und manchmal anders funktionieren.

#Neue Metriken für Fairness in der Objekterkennung

Um diese Probleme anzugehen, schlagen wir neue Möglichkeiten vor, um Fairness speziell für die Objekterkennung in selbstfahrenden Autos zu messen. Ein wichtiger Fokus liegt darauf, gleiche Chancen für verschiedene demografische Gruppen sicherzustellen, was bedeutet, dass das System fair für alle Menschen funktionieren sollte, unabhängig von ihrem Hintergrund.

Es ist zwar wichtig, dass Ingenieure Fehler so weit wie möglich reduzieren, aber es ist unrealistisch zu erwarten, dass diese Systeme immer perfekt funktionieren. Unser Ziel ist es herauszufinden, ob unterschiedliche Gruppen von Menschen von den Objekterkennungssystemen fair behandelt werden, selbst wenn sich die Bedingungen ändern, wie bei verschiedenen Wettertypen.

Um dies zu tun, schauen wir uns an, wie oft genaue und ungenaue Vorhersagen vom Objekterkennungssystem getroffen werden. Einige dieser Fairness-Massnahmen sind ähnlich wie traditionelle Methoden, aber wir führen auch neue Ansätze ein, die die Unsicherheit der Vorhersagen berücksichtigen.

#Die Rolle von Simulatoren bei Tests

Für unsere Studien verwenden wir einen fortschrittlichen Datensatz, der als FACET-Datensatz bekannt ist, und einen Fahrsimulator namens Carla. Der FACET-Datensatz liefert detaillierte Informationen über verschiedene demografische Merkmale der Menschen in den Bildern, wie Hautfarbe und Geschlecht. Auf der anderen Seite erlaubt uns Carla, eine Vielzahl von Fahr-Szenarien zu erstellen, Wetterbedingungen zu manipulieren und zu sehen, wie sich diese Faktoren auf die Leistung der Objekterkennung auswirken.

Indem wir spezifische Szenarien in Carla einrichten, können wir das Wetter und die Eigenschaften von Fussgängern steuern, um zu beurteilen, wie diese Faktoren die Erkennungsfähigkeiten beeinflussen. Wir haben Tests unter Bedingungen wie Nebel und schwachem Licht durchgeführt, um herauszufinden, wie diese Elemente die Fähigkeit beeinflussen, Fussgänger mit unterschiedlichen Hauttönen und Körpergrössen zu erkennen.

#Wichtige Erkenntnisse aus den Experimenten

Unsere Experimente haben mehrere wichtige Ergebnisse zur Fairness in der Objekterkennung gezeigt:

1. Hautfarbensensitivität: Die Fähigkeit, Fussgänger zu erkennen, wird durch ihre Hautfarbe beeinflusst, insbesondere in dunkleren Umgebungen. Im Allgemeinen sinkt die Leistung der Erkennungssysteme, wenn die Sichtverhältnisse schlecht sind, und hellere Hauttöne werden typischerweise genauer erkannt als dunklere Töne.

2. Einfluss der Körpergrösse: Wir haben festgestellt, dass kleinere Personen, insbesondere Kinder, erhebliche Schwierigkeiten haben, korrekt erkannt zu werden. Diese Ergebnisse zeigen, wie die Körpergrösse die Leistung von Objekterkennungssystemen beeinflussen kann.

3. Einfluss von Entfernung und Wetter: Der Abstand zwischen dem Auto und den Fussgängern spielt eine entscheidende Rolle für den Erfolg der Erkennung. Mit zunehmendem Abstand sinkt die Leistung, insbesondere unter schlechten Wetterbedingungen. Die Schwere des Wetters beeinflusst auch unterschiedliche demografische Gruppen unterschiedlich.

#Die Notwendigkeit von Fairness-Tests

Diese Ergebnisse betonen die Notwendigkeit, die Fairness von Objekterkennungssystemen unter verschiedenen realen Bedingungen zu testen. Es ist wichtig, dass Entwickler diese Systeme regelmässig prüfen, um sicherzustellen, dass sie nicht bestimmte Gruppen unfair bevorzugen.

Unsere Ergebnisse legen zum Beispiel nahe, dass es möglicherweise nicht ausreicht, nur reale Daten zu verwenden, um die vorhandenen Vorurteile in Objekterkennungssystemen zu erkennen. Die kontrollierte Umgebung, die Simulatoren wie Carla bieten, ermöglicht es Forschern, besser zu verstehen, wie verschiedene Faktoren wie Wetter und Demographie die Ergebnisse der Erkennung beeinflussen.

#Nächste Schritte in der Forschung

Wenn wir vorankommen, gibt es mehrere Bereiche, die weiter untersucht werden sollten:

• Verstehen von False Negatives: Wir müssen erforschen, wie die Fälle, in denen das System Objekte nicht korrekt identifiziert (falsches negatives Ergebnis), die Verkehrssicherheit beeinflussen, insbesondere unter unterschiedlichen Wetterbedingungen.

• Wechselspiel von Kleidung und Umgebung: Zu untersuchen, wie Art und Farbe der Kleidung die Erkennungsleistung beeinflussen, könnte ebenfalls entscheidend sein, da die Sichtbarkeit je nach Kleidungsstück variieren kann.

• Einfluss fortschrittlicher Simulation: Zukünftige Studien sollten weiterhin die Simulationstechniken verfeinern, um noch realistischere Szenarien für Tests zu schaffen.

#Fazit

Unsere Forschung hebt das komplexe Zusammenspiel zwischen der Leistung der Objekterkennung in selbstfahrenden Autos und verschiedenen demografischen und umweltlichen Faktoren hervor. Es ist wichtig, dass Entwickler diese Elemente bei der Erstellung und dem Testen autonomer Systeme berücksichtigen, um sicherzustellen, dass sie fair für alle funktionieren. Mit fortschreitenden Entwicklungen in der Forschung und Technologie ist das Ziel, die Sicherheit und Zuverlässigkeit selbstfahrender Autos für alle Menschen zu verbessern, unabhängig von ihrem Hintergrund oder den Bedingungen, in denen sie sich befinden.