Entdecken Sie, wie autonome Fahrzeuge KI, Computer Vision und Sensoren nutzen, um den Verkehr mit Sicherheit, Effizienz und Innovation zu revolutionieren.
Autonome Fahrzeuge (AV), auch als selbstfahrende Autos bekannt, sind Fahrzeuge, die in der Lage sind, ihre Umgebung zu erfassen und ohne menschliche Eingriffe zu navigieren. Sie stellen eine bahnbrechende Anwendung der Künstlichen Intelligenz (KI) dar, die fortschrittliche Sensoren, komplexe Algorithmen und leistungsstarke Prozessoren zur Ausführung aller Fahrfunktionen kombiniert. Das Hauptziel von AVs ist es, die Sicherheit zu erhöhen, den Verkehrsfluss zu verbessern und die Mobilität für Menschen, die nicht selbst fahren können, zu erhöhen. Diese Technologie steht an der Spitze der Innovation in der Automobilindustrie und verspricht, Transport und Logistik neu zu gestalten.
Das Herzstück eines jeden autonomen Fahrzeugs ist ein hochentwickeltes System, das die Welt wahrnimmt, Entscheidungen trifft und die Aktionen des Fahrzeugs steuert. Dieses System stützt sich in hohem Maße auf die Computer Vision (CV), die als Augen des Fahrzeugs fungiert.
Die Entwicklung von Fahrerassistenzsystemen wird in der Regel in sechs Stufen eingeteilt, die in der Norm SAE International J3016 definiert sind, die den Übergang von der Nichtautomatisierung zur Vollautomatisierung beschreibt.
Vollautonome Autos sind zwar noch nicht allgegenwärtig, aber die Technologie wird in verschiedenen Anwendungen aktiv eingesetzt und getestet.
Die Entwicklung von AVs erfordert strenge Tests und Validierungen, oft unter Verwendung großer Datensätze wie COCO oder spezieller Fahrdatensätze wie Argoverse und nuScenes. Das Training der zugrunde liegenden Modelle mit leistungsstarken Architekturen wie YOLO11 erfordert erhebliche Rechenressourcen(GPUs) und Frameworks wie PyTorch oder TensorFlow. Simulationsumgebungen wie CARLA spielen eine entscheidende Rolle beim sicheren Testen von Algorithmen in unzähligen Szenarien, bevor sie in der realen Welt eingesetzt werden. Die Validierung der AV-Sicherheit ist eine komplexe Herausforderung, wie Forschungsarbeiten von Organisationen wie der RAND Corporation zeigen.
Die Modellbereitstellung umfasst häufig Optimierungstechniken wie die Modellquantisierung für spezielle Hardwarebeschleuniger wie Edge AI-Geräte und den NVIDIA Jetson. Der gesamte Lebenszyklus profitiert von robusten MLOps-Verfahren zur kontinuierlichen Verbesserung und Überwachung.
Während ein autonomes Fahrzeug eine spezielle Form des Roboters ist, ist der Begriff Robotik viel weiter gefasst. Die Robotik umfasst ein breites Spektrum an automatisierten Maschinen, darunter industrielle Fertigungsarme, chirurgische Roboter und Drohnen. Bei autonomen Fahrzeugen handelt es sich um bodengebundene Roboter, die für den Transport von Menschen oder Gütern konzipiert sind und eine hochkomplexe und sichtbare Anwendung innerhalb des größeren Bereichs der Robotik darstellen.