Autonome Fahrzeuge - wie ist der aktuelle Status Quo

Autonome Fahrzeuge - wie ist der aktuelle Status Quo

Im Mit­telpunkt der derzeit­i­gen tech­nol­o­gis­chen Rev­o­lu­tion ste­ht die kün­stliche Intel­li­genz, die als Katalysator für einen bemerkenswerten Wan­del fungiert.

  • Die kün­stliche Intel­li­genz ist für die Entwick­lung und das Funk­tion­ieren dieser autonomen Fahrzeuge von entschei­den­der Bedeu­tung, da sie nicht nur ein Bestandteil, son­dern im Wesentlichen der grundle­gende Rah­men für die Verbesserung der Sicher­heit und Effizienz autonomer Fahrzeuge ist.
  • Bei der Unter­suchung der ver­schiede­nen Autonomi­estufen, die von Stufe 0 bis zu Stufe 5 reichen, ergeben sich eine Rei­he von Her­aus­forderun­gen und Perspektiven.
  • Jede Stufe nimmt an Kom­plex­ität und Vielfalt zu, wobei die KI-Algo­rith­men immer aus­ge­feil­ter wer­den, was zu ein­er deut­lichen Ver­lagerung hin zu soft­ware­definierten Fahrzeu­gen führt.
  • Trotz des raschen Fortschritts der Autonomie ist sie nicht frei von Hindernissen.
  • Die Reg­ulierung dieser autonomen Fahrzeuge hat sich zu einem anspruchsvollen Unter­fan­gen entwickelt.
  • Machen Sie sich also bere­it für eine span­nende Reise durch die Entwick­lung autonomer Fahrzeuge.
Autonome Fahrzeuge - wie ist der aktuelle Status Quo
Foto von: wikipedia offi­cial website

Um unseren Dia­log über die Entwick­lung autonomer Fahrzeuge fortzuset­zen, wollen wir uns mit den Wurzeln der Geschichte autonomer Fahrzeuge befassen.

In diesem Kapi­tel wer­den die Anfänge, die Visionäre und die bahn­brechen­den tech­nol­o­gis­chen Neuerun­gen hin­ter autonomen Fahrzeu­gen beschrieben.

Frühe Konzepte und Visionäre

Die ersten Samen für autonome Fahrzeuge wur­den von Visionären bere­its im 15. Jahrhun­dert gelegt.

Man stelle sich vor, Leonar­do da Vin­ci, der Mann der Renais­sance, würde über die Idee von Fahrzeu­gen, die sich selb­ständig bewe­gen, schwärmen.

Im Jahr 1925 wagte Fran­cis P. Houd­i­na, ein Elek­troin­ge­nieur, den Traum und steuerte per Funk ein aus­gewach­senes Auto­mo­bil durch die belebten Straßen von New York.

Obwohl das Fahrzeug ein unglück­lich­es Ende fand, ent­fachte sein Vorhaben eine Flamme im Bere­ich der Automa­tisierung.

Die küh­nen, rev­o­lu­tionären Ideen beschränk­ten sich nicht auf den Westen.

Im Fer­nen Osten machte sich 1993 Pro­fes­sor Han Min Hong in Süd­ko­rea auf die bahn­brechende Suche nach einem selb­st­fahren­den Auto.

In zwei Jahren legte sein Test­fahrzeug beein­druck­ende 17 Kilo­me­ter zurück, fuhr durch Seoul und warb für die Aus­sicht auf eine fahrerlose Zukun­ft.

Die Rolle von Technologiedemonstrationen

Das Aufkom­men der Tech­nolo­gie als treibende Kraft für autonome Fahrzeuge wurde immer deut­lich­er, je weit­er sich die Gesellschaften ins 20. Die RCA Labs erweck­ten 1953 ein Sys­tem zum Leben, das ein Miniat­u­rauto steuerte.

Diese aufre­gende Erfind­ung weck­te die Neugi­er von Verkehrsin­ge­nieuren wie Leland M. Han­cock und löste eine Rei­he von Exper­i­menten auf echt­en Auto­bah­nen aus.

1996 über­nahm Pro­fes­sor Alber­to Brog­gi das Rud­er und ini­ti­ierte das ARGO-Pro­jekt.

Unter seinem wach­samen Auge fol­gte ein umge­bauter Lan­cia The­ma den aufge­mal­ten Fahrbah­n­markierun­gen auf ein­er nicht umge­baut­en Auto­bahn.

Diese Demon­stra­tion, bei der in sechs Tagen 1.200 Meilen mit ein­er Durch­schnitts­geschwindigkeit von 56 Meilen pro Stunde zurück­gelegt wur­den, war ein großer Schritt für autonome Fahrzeuge und brachte die Tech­nolo­gie in das Bewusst­sein der Allgemeinheit.

Wenn wir über die Ursprünge autonomer Fahrzeuge nach­denken, sehen wir eine natür­liche Ebbe und Flut von visionären Ideen und tech­nol­o­gis­chem Determinismus.

Diese frühen Konzepte und Demon­stra­tio­nen legten den Grund­stein für die näch­ste Inno­va­tion­swelle, die uns in die Zukun­ft des autonomen Fahrens katapultierte.

Tech­nol­o­gis­ch­er Fortschritt im Laufe der Jahre

Im Bere­ich der autonomen Fahrzeuge hat es in den ver­gan­genen Jahrzehn­ten erhe­bliche tech­nol­o­gis­che Fortschritte gegeben.

Speziell in diesem Bere­ich gibt es zwei Bere­iche, in denen der Ein­fluss der kün­stlichen Intel­li­genz und die Entwick­lung von Sen­sor- und Kam­er­at­e­ch­nolo­gien beson­ders deut­lich zu Tage treten.

Der Ein­fluss der kün­stlichen Intelligenz

Eine wichtige Triebkraft bei der Entwick­lung autonomer Fahrzeuge ist der Auf­stieg der kün­stlichen Intelligenz.

Die kün­stliche Intel­li­genz hat diese Fahrzeuge in die Lage ver­set­zt, ihre Umge­bung ohne men­schlich­es Zutun wahrzunehmen, zu ver­ste­hen und darauf zu reagieren.

Das von der DARPA finanzierte Pro­jekt Autonomous Land Dri­ven Vehi­cle” und das EURE­KA-Pro­jekt Prometheus”, die von 1987 bis 1995 liefen, ver­an­schaulichen die frühe Inte­gra­tion von KI in autonome Fahrzeuge.

Aus­ges­tat­tet mit robusten Algo­rith­men und ein­er beträchtlichen Rechen­leis­tung an Bord, legten diese Pro­jek­te den Grund­stein für die heuti­gen KI-Anwen­dun­gen im autonomen Fahren.

Außer­dem dür­fen wir das bahn­brechende ARGO-Pro­jekt von Pro­fes­sor Alber­to Brog­gi nicht außer Acht lassen.

Im Jahr 1996 zeigte diese Ini­tia­tive die Fähigkeit der KI, Umge­bun­gen mith­il­fe von Stere­oskopie-Algo­rith­men zu erfassen und zu interpretieren.

Dieser Durch­bruch, bei dem ein mod­i­fiziert­er Lan­cia The­ma über 1.200 Meilen über­wiegend im autonomen Modus gefahren wurde, verdeut­lichte die trans­for­ma­tive Rolle der KI bei der Entwick­lung autonomer Fahrzeuge.

Fortschritte in der Sen­sor- und Kameratechnologie

Par­al­lel zum Auf­schwung der KI sorgten Fortschritte in der Sen­sor- und Kam­er­at­e­ch­nolo­gie dafür, dass autonome Fahrzeuge die Welt mit den Augen sehen können.

Ernst Dick­manns in den 1980er Jahren entwick­el­ter Robot­er­wa­gen erre­ichte bemerkenswerte Geschwindigkeit­en und demon­stri­erte den frühen Ein­satz von Sen­sortech­nolo­gie in autonomen Fahrzeugen.

In ähn­lich­er Weise nutzte das ALV-Pro­jekt Lidar und Com­put­er Vision zur Nav­i­ga­tion und fes­tigte damit die Verbindung zwis­chen Sen­sortech­nolo­gie und KI in autonomen Fahrzeugsystemen.

In den 1990er Jahren wur­den im Rah­men des ARGO-Pro­jek­ts zwei preiswerte Videokam­eras einge­set­zt, um die Umge­bung zu erfassen.

Damit wurde gezeigt, dass min­i­male Hard­ware in Verbindung mit fortschrit­tlichen Algo­rith­men eine autonome Fahrt ermöglichen kann.

Dieser Ansatz, bei dem der Schw­er­punkt auf der Opti­mierung der Soft­ware gegenüber der Hard­ware lag, war ein Wen­depunkt in der Entwick­lung autonomer Fahrzeuge.

Kün­stliche Intel­li­genz ist der Motor für den Auf­stieg autonomer Fahrzeuge, wobei die Sen­sor- und Kam­er­at­e­ch­nolo­gie für die nötige Sicht sorgt.

Die im Laufe der Jahrzehnte erziel­ten Durch­brüche haben uns an den Rand ein­er Zukun­ft gebracht, in der autonome Fahrzeuge zur Norm wer­den und unsere Vorstel­lung von Mobil­ität verändern.

Meilen­steine in der Geschichte des autonomen Fahrzeugs

Auf­bauend auf den Pio­nier­leis­tun­gen erre­ichte die Erprobung autonomer Fahrzeuge durch mehrere Schlüs­sel­pro­jek­te einen neuen Höhepunkt.

Im Jahr 1953 weck­ten die RCA Labs großes Inter­esse, als sie ein Miniat­u­rauto vor­führten, das durch in das Muster einge­bet­tete Drähte im Labor ges­teuert wurde.

Diese Grund­lage führte zur Erforschung solch­er Sys­teme in der realen Welt und lenk­te unsere Aufmerk­samkeit auf Leland M. Han­cock, einen Verkehrsin­ge­nieur, und seinen Direk­tor L. N. Ress vom Nebras­ka Depart­ment of Roads.

1993 set­zte Prof. Han Min Hong aus Süd­ko­rea mit der Entwick­lung eines selb­st­fahren­den Autos neue Maßstäbe.

Das in Seoul getestete Fahrzeug legte ins­ge­samt 17 Kilo­me­ter zurück, eine bemerkenswerte Leis­tung für die dama­lige Zeit.

In ähn­lich­er Weise und nur wenige Jahre später, 1995, fuhr ein weit­eres Fahrzeug über die Gyeong­bu-Auto­bahn von Seoul nach Busan.

Reg­u­la­torische und rechtliche Meilensteine

Die Reg­ulierung hat jedoch mit der Tech­nolo­gie hinterhergehinkt.

Trotz dieser Verzögerung gab es mehrere rechtliche Meilensteine.

Ein her­aus­ra­gen­des Ereig­nis fand im Juli 2015 statt, als Google Dat­en über Unfälle mit autonomen Fahrzeu­gen veröf­fentlichte, die alle von men­schlichen Fahrern verur­sacht wur­den, und damit das Sicher­heitspoten­zial seines Pro­jek­ts unterstrich.

Der Bericht diente als Real­itätscheck für Reg­ulierungs­be­hör­den und die Branche und zwang zu Über­legun­gen darüber, wie die autonome Fahrzeugtech­nolo­gie geregelt wer­den sollte.

Angesichts dieser bedeu­ten­den Fortschritte und Poten­ziale bei der Entwick­lung autonomer Fahrzeuge geht die Arbeit weiter.

Unsere Reise führt uns über zahlre­iche Etap­pen, von denen jede einzelne ein Zeug­nis men­schlich­er Inno­va­tion ist, die uns der automa­tisierten Zukun­ft näher bringt.

Aktueller Stand und Klas­si­fizierung von autonomen Fahrzeugen

Auf dem Weg zur Entwick­lung autonomer Fahrzeuge ist es von entschei­den­der Bedeu­tung, den aktuellen Stand und die Klas­si­fizierung zu verstehen.

Autonomi­estufen bei autonomen Fahrzeugen

Autonome Fahrzeuge bewe­gen sich in einem Spek­trum von Autonomie, das von Stufe 0 bis Stufe 5 reicht.

Jede Stufe bringt eine Rei­he von Möglichkeit­en und Prob­le­men mit sich.

Die Ein­stu­fung in diese Stufen wird durch den Grad der Autonomie bes­timmt, der oft durch eine zunehmende Kom­plex­ität und Vielfalt der Algo­rith­men der kün­stlichen Intel­li­genz gekennze­ich­net ist.

Die numerische Skala zur Mes­sung des Autonomiegrads in autonomen Fahrzeu­gen gibt den Grad der Fahrerbeteili­gung und den Grad der Fahrzeu­gau­toma­tisierung an.

In der Anfangsphase, d. h. auf den Stufen L0-L2, ver­wen­den Fahreras­sis­ten­zsys­teme vor­wiegend regel­basierte und prob­a­bilis­tis­che Ansätze für einzelne Auf­gaben wie die adap­tive Geschwindigkeit­sregelung oder Warn­sys­teme für das Ver­lassen der Fahrspur.

In den fort­geschrit­teneren Stufen L3-L4 nutzen diese Fahrzeuge jedoch in erhe­blichem Maße maschinelles Ler­nen und Deep-Learn­ing-Algo­rith­men für wahrnehmung­sori­en­tierte Auf­gaben wie die Objek­terken­nung und ‑klas­si­fizierung unter Ver­wen­dung von Fal­tungsneu­ronalen Netzen.

Fort­geschrit­tene Meth­o­d­en der Sen­sor­fu­sion führen Dat­en von Kam­eras, Light Detec­tion and Rang­ing (LiDAR) und Radartech­nolo­gien zusam­men, um wirk­lich autonome Fähigkeit­en zu bieten.

Die Zukun­ft der autonomen Fahrzeuge

Autonome Fahrzeuge - wie ist der aktuelle Status Quo
Foto von: mahindrauniversity

Einem maßge­blichen Bericht von Research and Mar­kets zufolge wird der Markt für autonome Fahrzeuge bis zum Jahr 2035 ein Vol­u­men von 300 bis 400 Mil­liar­den Dol­lar erreichen.

Dieser Par­a­dig­men­wech­sel wurde durch die Inte­gra­tion von kün­stlich­er Intel­li­genz (KI) in zahlre­iche Facetten der Soft­wa­reen­twick­lung in diesen Fahrzeu­gen möglich gemacht.

Es han­delt sich um eine trans­for­ma­tive Entwick­lung, die die Effizienz steigert und die Inno­va­tion beschleunigt.

Der Knüller bei selb­st­fahren­den Autos

Nehmen Sie sich eine Sekunde Zeit, um darüber nachzu­denken, wie selb­st­fahrende Autos unsere Welt und die Umwelt um uns herum verän­dern könnten.

Im Ernst: Diese selb­st­fahren­den Autos kön­nten unsere Fort­be­we­gung völ­lig neu, sicher­er und effizien­ter machen.

Wir hof­fen sehr, dass sie dazu beitra­gen, Staus zu beseit­i­gen und Unfälle sel­tener wer­den zu lassen.

Was die Umwelt bet­rifft, so kön­nten diese Autos einen echt­en Beitrag zur Ver­ringerung der Kohlen­stof­fe­mis­sio­nen leisten.

Und wie? Nun, sie sind sehr intel­li­gent, wenn es darum geht, die besten Routen zu find­en und ihr Fahrver­hal­ten zu verbessern.

Das bedeutet, dass sie viel Kraft­stoff sparen und unnötige Umwege ver­mei­den können.

All dies kön­nte den CO2-Fußab­druck unseres Pen­delns erhe­blich verkleinern.

Wir haben nun eine umfassende Unter­suchung der his­torischen Entwick­lung, der aktuellen Umstände und der voraus­sichtlichen Zukun­ft der autonomen Fahrzeugtech­nolo­gie durchgeführt.

Der Über­gang zu soft­ware­definierten Fahrzeu­gen läutet eine rev­o­lu­tionäre Epoche im Trans­portwe­sen ein, die alle Inter­essierten in ihren Bann zu ziehen verspricht.

Erfreulich ist auch, dass sich die Regierun­gen weltweit dieser Entwick­lung bewusst sind und Investi­tio­nen in die erforder­liche Infra­struk­tur täti­gen, um diesen Fortschritt zu konsolidieren.

Der Weg zum vol­lau­toma­tisierten Fahren mag kom­plex und ungewiss sein, aber es ist eine Reise, auf der wir uns alle gemein­sam befinden 🙏

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