Mithilfe der Fahrzeugsensoren erschaffen Hersteller einen digitalen Zwilling des Autos und der Umgebung in der Cloud, um so ADAS-Funktionen zu erweiten. (Bild: Adobe Stock)
Auch wenn die öffentliche Meinung in letzter Zeit nicht sehr positiv gegenüber vollautonomen Fahrzeugen eingestellt war, verfügen doch immer mehr Fahrzeuge auf der Straße über Funktionen für assistiertes und automatisiertes Fahren, die von Verbrauchern geschätzt werden. Es bleibt noch viel zu tun, bevor der menschliche Fahrer sich wirklich vom Fahren zurückziehen kann. Eine veränderte öffentliche Wahrnehmung wird wichtig sein, wenn die Industrie neue Funktionen für das assistierte und automatisierte Fahren einführt.
Die US-Verkehrssicherheitsbehörde NHTSA (National Highway Traffic Safety Administration) informiert die Verbraucher regelmäßig über die Vorteile von Fahrerassistenzsystemen, die den Fahrer warnen oder in einer potenziell gefährlichen Situation eingreifen können. Sie klärt auch über automatisierte Sicherheitstechnologien auf, bei denen das System bestimmte Maßnahmen ergreift, wie beispielsweise eine automatische Notbremsung. Darüber hinaus hat die NHTSA ein 5-Sterne-Bewertungssystem eingeführt, damit die Verbraucher besser verstehen, was sie beim Kauf eines Fahrzeugs an Sicherheit erwarten können.
Die Möglichkeiten sind vorhanden
In der Hoffnung, die Zahl der rund 3.000 Verkehrstoten pro Monat in den USA zu senken, werden ständig neue Funktionen für den Einsatz in Fahrzeugen evaluiert. Die grundlegenden Basisfunktionen von ADAS Assistenzsystemen, die in etwa 90 Prozent der Neufahrzeuge zu finden sind, unterstützen die Lenkung oder die Geschwindigkeitsregelung. Diese Funktionen, die oftmals bei einer automatischen Notbremsung helfen oder beim Verlassen einer Fahrspur warnen, können die Zahl der Unfälle um mehr als 50 Prozent bzw. 23 Prozent reduzieren.
Die Wirksamkeit dieser ersten automatisierten Fahrfunktionen hat den Automobilherstellern eine solide Grundlage für die Entwicklung der fortgeschrittenen Stufen des automatisierten Fahrens (L2, L2+ und L3) geliefert. Neben einer wachsenden Zahl von Funktionen, die von den Verbrauchern bereits genutzt werden, und einem Zeitplan für das vollständig autonome Fahren benötigen die Automobilhersteller auch eine geeignete Systemarchitektur und Zugang zur Cloud, um ADAS skalieren zu können.
Skalierbare Architektur
Um der wachsenden Nachfrage nach Technologien auf allen Ebenen und über den gesamten Lebenszyklus eines Fahrzeugs gerecht zu werden, benötigen Automobilhersteller eine Systemarchitektur, die flexibel genug ist, um von grundlegenden Sicherheitsanforderungen bis hin zur Fahrzeugsteuerung skaliert werden zu können. Heute bestehen die meisten ADAS-Systemarchitekturen aus intelligenten Sensoren mit isolierter Verarbeitung und Entscheidungsfindung, aber wir sehen eine Entwicklung hin zu einem stärker zentralisierten Rechenansatz, der Informationen von mehreren Sensoren im gesamten Fahrzeug verarbeiten kann und so Skalierbarkeit ermöglicht. Die Industrie geht dazu über, alle Fahrzeuge für die autonome Stufe 2 als grundlegende Systemarchitektur auszurüsten. Die Entwicklung für Level 2 gibt den Automobilherstellern die Flexibilität, Systemkomponenten hinzuzufügen oder zu entfernen, um eine Vielzahl von automatisierten Fahrerlebnissen in unterschiedlichen Ausstattungsvarianten zu schaffen.
Da die Technologie des automatisierten Fahrens (AD) einen hohen Verifizierungs- und Validierungsaufwand erfordert, sind zentralisierte Rechenressourcen, die Software und Werkzeugketten wiederverwenden können, für eine kosteneffiziente Skalierung der automatisierten Fahrfunktionen unerlässlich. Heutige L2-Systeme benötigen beispielsweise weniger als 10 TOPS, um Objekte auf der Straße zu erkennen und zu klassifizieren. Möchte ein Automobilhersteller jedoch den Anwendungsbereich (Operational Design Domain) einer Funktion erweitern, ist eine höhere Rechenleistung für neue Stack-Komponenten erforderlich. Muss die Kamera mehr Objekte in ihrem Sichtfeld erkennen können, um zum Beispiel eine neue Funktion zu realisieren, werden zusätzliche Daten in das System eingespeist. Dies bedeutet, dass die Plattform zusätzliche Skalierbarkeit benötigt, um sowohl die Rechenleistung als auch die Ein- und Ausgabefunktionen zu unterstützen.
Kontinuierliche Cloud-basierte Entwicklung
Die Integration einer Cloud-basierten Umgebung, die die Datenerfassung und -verarbeitung, die Entwicklung und das Testen, die Simulation und das maschinelle Lernen unterstützt, ist von entscheidender Bedeutung, um die riesigen Datenmengen, die von Fahrzeugen erzeugt werden, nutzen zu können. Gegenwärtig ist die Menge an Hardware, die in lokalen Serverfarmen für die Ausführung von Simulationen zur Verfügung steht, begrenzt. Durch die Verlagerung der Verarbeitung in die Cloud können neue Funktionen für das automatisierte Fahren schneller entwickelt und bereitgestellt werden.
Mithilfe aller Fahrzeugsensoren können Automobilhersteller das Fahrzeug und seine Umgebung modellieren, um einen digitalen Zwilling in der Cloud zu erstellen. Auf diese Weise können sie den Einsatzbereich der ADAS-Funktionen erweitern und die Skalierung unterstützen. Die an die Cloud gesendeten Daten können parallel verarbeitet und analysiert werden, wodurch sich Prozesse wie die Bestimmung der Bodengenauigkeit und die Markierung von Objekten auf der Straße zur Klassifizierung weiter automatisieren lassen. Kontextdaten aus der Umgebung des Fahrzeugs können auch verwendet werden, um KI-Modelle zu trainieren, sodass die Sensoren Objekte im Sichtfeld des Fahrzeugs besser erkennen können.
Im Gegensatz zur weitgehend hardwarebasierten Fahrzeugentwicklung der Vergangenheit findet das softwarebasierte Systemdesign fortlaufend statt. Neue Funktionen können in der Cloud entwickelt und im Fahrzeug bereitgestellt werden, sodass das Fahrerlebnis über den gesamten Lebenszyklus des Fahrzeugs kontinuierlich verbessert wird. Die Verbraucher können ihre Fahrzeuge nach Bedarf aufrüsten und im Laufe der Zeit einen höheren Grad an Autonomie erreichen.
Ausgewählter Technologiepartner
Durch unsere enge, langjährige Zusammenarbeit mit Automobilherstellern haben wir erkannt, wie wichtig eine offene und hoch skalierbare Plattform ist. Wir helfen Automobilherstellern dabei, die richtige Infrastruktur zu wählen und ein geeignetes Ökosystem aufzubauen, um eine optimale Leistung während des gesamten Lebenszyklus des Fahrzeugs zu erreichen. Dazu gehört die Integration von Mobilfunkbetreibern, Cloud-Anbietern, Straßeninfrastrukturbetreibern, Kartenanbietern und vielen mehr.
Der Aufbau der für autonome Fahrzeuge erforderlichen Infrastruktur und Technologiepartnerschaften ist ein zeit- und investitionsintensiver Prozess. Durch eine kontinuierliche Zusammenarbeit und Innovationen nähern wir uns einer Zukunft, in der autonome Fahrzeuge den Verkehr revolutionieren werden.
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