Autonomes Fahren

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Was hat es mit dem autonomen Fahren auf sich?

Wie wir alle wissen, führen Roboter vorgeschriebene Aufgaben ohne menschliches Zutun aus. In ähnlicher Weise bezieht sich das autonome Fahren auf autonome Fahrzeuge oder Transportsysteme.

Sie sind eine systematische Kombination aus fortschrittlichen Sensortechnologien, intelligenten Steuerungssystemen und intelligenten Stellgliedern.

Im Jahr 2014 veröffentlichte SAE International (Society of Automotive Engineers) eine Norm namens "J3016", die verschiedene Entwicklungsstufen bis hin zu vollständig autonomen Fahrzeugen definiert. Die Stufen für autonomes Fahren reichen von Stufe 0, d. h. keine Automatisierung, bis zu Stufe 5, d. h. vollständige Fahrzeugautonomie.

Notwendigkeit des autonomen Fahrens: Sicherheit

Von den 1950er Jahren bis heute hat sich die Fahrsicherheit mit vordefinierten Sicherheitsstandards entwickelt:

1950 - 2000

Sicherheits-/Komfortmerkmale Tempomat, Sicherheitsgurte, Anti-Blockier-Bremsen

2000 - 2010

Erweiterte Sicherheitsmerkmale Elektronische Stabilitätskontrolle, Toter-Winkel-Erkennung, Kollisionswarnung, Spurverlassenswarnung

2010 - 2016

Erweiterte Fahrerassistenzfunktionen Rückfahrvideosysteme, automatische Notbremsung, automatische Notbremsung für Fußgänger, automatische Notbremsung hinten, Querverkehrswarnung hinten, Spurhalteassistent

2016 - 2025

Teilweise automatisiert Sicherheitsmerkmale Spurhalteassistent Adaptive Cruise Control, Stauassistent

2025+

Vollständig automatisierte Sicherheitsfunktionen

Wie funktioniert das autonome Fahren?

Sensorischer Teil

Der Sensorteil entspricht den Augen und Ohren eines Menschen, der die Umgebung und das Fahrzeug mit Hilfe von Sensoren wie bordeigenen Kameras, LiDAR und Millimeterwellen-Radar wahrnimmt, Daten aus der Umgebung sammelt und an die Entscheidungsebene weiterleitet

Entscheidungsfindung Teil

Der Entscheidungsfindungsteil entspricht dem Gehirn eines Menschen, das die empfangenen Daten in Echtzeit verarbeitet und die entsprechenden Betriebs- und Anweisungsaufgaben über das Betriebssystem, den Chip und die Computerplattform ausgibt.

Ausführung Ende

Die Ausführungsseite entspricht den Gliedmaßen eines Menschen, der die empfangenen Betriebsanweisungen an die Fahrzeugendgeräte wie Stromversorgung, Richtungssteuerung und Lichtsteuerung ausführt.

Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen ebnet den Weg dafür, dass Maschinen auf der Grundlage ihres Gedächtnisses Entscheidungen treffen können; dies ermöglicht die Existenz selbstfahrender Fahrzeuge. Sie ermöglichen es einem Fahrzeug, Daten über seine Umgebung von Kameras und anderen Sensoren zu sammeln, sie zu interpretieren und zu entscheiden, welche Maßnahmen zu ergreifen sind. Sie tragen auch dazu bei, Unfälle zu vermeiden und Leben zu retten.

Der intelligente Sensor in der Wahrnehmungsverbindung ist das Auge" des intelligenten fahrenden Fahrzeugs. Zu den gängigen Sensorprodukten, die derzeit in der Umgebungswahrnehmung eingesetzt werden, gehören Kameras, Millimeterwellenradar, Ultraschallradar und LiDAR.

Der Unterschied zwischen den Sensoren und die Vorteile von LiDAR

Daher ist LiDAR der zentrale Sensor für die Weiterentwicklung des intelligenten Fahrens auf L3-Niveau und darüber hinaus.

Derzeit ist kein Unternehmen in der Lage, vollständig autonome Fahrzeuge in großem Umfang anzubieten. Mit der Entwicklung der Technologie könnte das autonome Fahren in naher Zukunft zu einem Hauptakteur in der Wirtschaft werden. Im Laufe des nächsten Jahrzehnts werden autonome Fahrzeuge weltweit Märkte in größerem Umfang erschließen. Kontaktieren Sie uns, um mehr zu erfahren.

Lösungen

Lösungen für autonomes Fahren

FAQ

FAQ zum autonomen Fahren

Der Sensorteil entspricht den Augen und Ohren eines Menschen, der die Umgebung und das Fahrzeug mit Hilfe von Sensoren wie fahrzeuginternen Kameras, Laserradar und Millimeterwellenradar wahrnimmt, Daten aus der Umgebung sammelt und sie an die Entscheidungsebene weiterleitet; der Entscheidungsteil entspricht dem Gehirn eines Menschen, das die empfangenen Daten in Echtzeit verarbeitet und die entsprechenden Betriebs- und Anweisungsaufgaben über das Betriebssystem, den Chip und die Computerplattform ausgibt; die Ausführungsseite entspricht den Gliedmaßen eines Menschen, die die empfangenen Betriebsanweisungen an die Fahrzeugterminalteile wie Stromversorgung, Richtungssteuerung und Lichtsteuerung ausführt.

 

Maschinelles Lernen ermöglicht es Maschinen, Entscheidungen auf der Grundlage ihres Gedächtnisses zu treffen; dies ermöglicht selbstfahrende Fahrzeuge. Sie ermöglichen es einem Fahrzeug, Daten über seine Umgebung von Kameras und anderen Sensoren zu sammeln, sie zu interpretieren und zu entscheiden, welche Maßnahmen zu ergreifen sind. Sie helfen auch dabei, Unfälle zu vermeiden und Leben zu retten.

 

Der intelligente Sensor in der Wahrnehmungsverbindung ist das "Auge" des intelligenten fahrenden Fahrzeugs, und die wichtigsten Sensorprodukte, die derzeit in der Umgebungswahrnehmung verwendet werden, umfassen hauptsächlich Kameras, Millimeterwellen-Radar, Ultraschall-Radar und LiDAR vier Kategorien.

  • Kameras sind bei Gegenlicht oder komplexen Lichtverhältnissen weniger effektiv
  • Millimeterwellen-Radar erkennt statische Objekte schlecht
  • Ultraschallradar hat eine begrenzte Messentfernung und ist anfällig für ungünstige Wetterbedingungen
  • LiDAR kann die meisten Objekte (einschließlich statischer Objekte) erkennen, hat eine relativ große Erfassungsreichweite (0-300 m), eine hohe Genauigkeit (5 cm) und kann 3D-Modelle der Umgebung erstellen, sowie eine gute Echtzeitleistung)

Daher ist LiDAR der zentrale Sensor für die Weiterentwicklung des intelligenten Fahrens auf L3-Niveau und darüber hinaus.

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