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Autonomes Fahren: Deep Learning braucht den realen, weltweiten Straßenverkehr

| Redakteur: Benjamin Kirchbeck

„Automatisierte und autonome Fahrzeuge brauchen internationales Lernmaterial aus dem realen Straßenverkehr, um Verkehrssituationen richtig zu verstehen und auf unterschiedliche Szenarien vorbereitet zu sein“, so Ola Källenius, Vorstandsmitglied bei Daimler.
„Automatisierte und autonome Fahrzeuge brauchen internationales Lernmaterial aus dem realen Straßenverkehr, um Verkehrssituationen richtig zu verstehen und auf unterschiedliche Szenarien vorbereitet zu sein“, so Ola Källenius, Vorstandsmitglied bei Daimler. (Bild: Daimler)

Deep Learning im länderspezifischen, realen Straßenverkehr spielt eine zentrale Rolle auf dem Weg zum autonomen Fahren. Das zeigt der Intelligent World Drive, der nach fünf Monaten in Las Vegas endete. Ein Testfahrzeug auf Basis der S-Klasse absolvierte eine Studienreise auf fünf Kontinenten, um bei automatisierten Testfahrten im realen Verkehr zu „lernen“.

Ob Zebrastreifen auf chinesischen Autobahnen, Rechtsabbiegen von der linken Fahrspur im australischen Melbourne, Fußgängerverkehr auf jeder Art von Straßen in Südafrika oder kurzzeitiges Fahrverbot in unmittelbarer Nähe von anhaltenden Schulbussen in den USA – auf jedem Kontinent stand die S-Klasse vor Herausforderungen, die Einfluss auf das Fahrverhalten künftiger autonomer Fahrzeuge haben werden. Diese länderspezifischen Besonderheiten müssen automatisierte und autonome Fahrzeuge kennen und in ihrem jeweiligen Kontext verstehen, um dann richtige Fahrentscheidungen treffen zu können.

Zudem unterstreicht der Intelligent World Drive, wie wichtig eine internationale Harmonisierung des Rechtsrahmens für das automatisierte und autonome Fahren sowie der Infrastruktur ist, insbesondere von Fahrspurmarkierungen und Verkehrsschildern. „Der Intelligent World Drive macht deutlich, dass autonomes Fahren weltweite Entwicklungsaktivitäten und Testfahrten erfordert“, so Ola Källenius, Daimler-Vorstand, verantwortlich für Konzernforschung und Mercedes-Benz Cars Entwicklung. „Automatisierte und autonome Fahrzeuge brauchen internationales Lernmaterial aus dem realen Straßenverkehr, um Verkehrssituationen richtig zu verstehen und auf unterschiedliche Szenarien vorbereitet zu sein.“

Die länderspezifischen Besonderheiten, denen sich das S‑Klasse Erprobungsfahrzeug auf fünf Kontinenten gestellt hat, unterstreichen die Notwendigkeit weltweiter Entwicklungsaktivitäten und Testfahrten.
Die länderspezifischen Besonderheiten, denen sich das S‑Klasse Erprobungsfahrzeug auf fünf Kontinenten gestellt hat, unterstreichen die Notwendigkeit weltweiter Entwicklungsaktivitäten und Testfahrten. (Bild: Daimler)

Mit einer teilautomatisierten S-Klasse wurden Testfahrten in Deutschland, China, Australien, Südafrika und den USA durchgeführt. Die Unterschiede in den Ländern geben einen kleinen Einblick in die Komplexität globaler Herausforderungen bei der Entwicklung von automatisierten und autonomen Fahrfunktionen. Insbesondere die landesspezifischen Besonderheiten bei Infrastruktur, Verkehrsregeln sowie dem Verhalten anderer Verkehrsteilnehmer stellen sehr unterschiedliche Anforderungen an die Sensorik und die Algorithmen des Fahrzeugs.

Zudem wird deutlich, wie wichtig hochauflösende Karten für die Entwicklung höherer Automatisierungsstufen werden könnten. Daher beteiligt sich Daimler an dem Kartendienst HERE und arbeitet an der schnelleren Umsetzung und Aktualisierung noch präziserer Navigationsdaten.

Weltweit unterschiedliche Verkehrsschilder und Fahrbahnmarkierungen

Allein bei Verkehrsschildern zur Geschwindigkeitsbegrenzung gibt es viele unterschiedliche Varianten. So haben sie beispielsweise in den USA eine grundlegend verschiedene Form und Größe als die in Europa und China üblichen runden Metallschilder. In Australien werden zunehmend elektronische Displays mit variablen Geschwindigkeitsbegrenzungen eingesetzt. Dabei weisen spezielle Anzeigen auf das aktuell geltende Tempolimit hin.

Sie sind mit leuchtend weißen LEDs, einem roten LED-Ring und einer gelben LED-Warnleuchte ausgestattet und können neben Geschwindigkeitsbegrenzungen auch einfache Symbole und Buchstaben abbilden. In einigen Fällen werden sie nacheinander positioniert und können ihre Anzeige innerhalb kurzer Zeit ändern. Dies erhöht die Anforderungen unter anderem an die Multi Purpose Camera (MPC) und die Qualität der digitalen Karten. Ebenso anspruchsvoll sind Tempolimits, die nur zu bestimmten Uhrzeiten oder sogar Daten gelten.

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