Wo sind all die selbstfahrenden Autos? Das sagen Sie sich wahrscheinlich, nachdem viele große Technologie- und Automobilunternehmen prognostiziert haben, dass bis zum nächsten Jahr 2020 in vielen Automobilflotten vollständig autonome Technologien eingeführt werden.
Obwohl diese "Frist" anscheinend nicht eingehalten wird, haben selbstfahrende und autonome Technologien in den letzten Jahren erhebliche Fortschritte gemacht. Erst kürzlich wurde eine autonom Sattelzug hat eine Reise durch die USA ohne Probleme absolviert.
Das Autopilotsystem von Tesla war bei weitem das Highlight der selbstfahrenden Technologie und stand von Anfang an im Rampenlicht. Tesla hat den First-Mover-Vorteil, da es die Struktur und Funktionsweise eines Automobilunternehmens neu erfunden hatJahr hat Teslas Autopilotsystem umgetaktet 2 Milliarden Meilen von Gebrauch.
Das ist eine beträchtliche Anzahl von Kilometern mit sehr wenigen Unfällen im Vergleich zu menschlichen Fahrern.
Was ist selbstfahrende Technologie und wie funktionieren damit ausgestattete Autos, wenn die Technologie noch in den Kinderschuhen steckt?
Was sind selbstfahrende Autos?
Die Begriffe "selbstfahrend" und "autonom" werden ziemlich austauschbar verwendet, und sie sind es im Wesentlichen. Autonom ist allgemeiner, während sich das Selbstfahren nur auf Fahrzeuge bezieht. Bei Autos spielen diese technischen Details jedoch keine Rolle.
Selbstfahrende Autos sind auf Hardware und Software angewiesen, um ohne Benutzereingabe die Straße entlang zu fahren. Die Hardware sammelt die Daten, die Software organisiert und kompiliert sie. Auf der Softwareseite werden die Eingabedaten normalerweise durch Algorithmen für maschinelles Lernen oder verarbeitetkomplexe Codezeilen, die in realen Szenarien trainiert wurden. Diese maschinelle Lerntechnologie steht im Zentrum der selbstfahrenden Technologie.
Da immer mehr Daten durch autonome selbstfahrende Algorithmen verarbeitet werden, werden sie immer besser - intelligenter und intelligenter. Algorithmen für maschinelles Lernen können sich im Wesentlichen selbst das Funktionieren beibringen, vorausgesetzt, sie haben die richtigen Einschränkungen und Ziele erhalten.
Autonome Fahrzeugniveaus
Wenn wir an autonome oder selbstfahrende Fahrzeuge denken, denken wir wahrscheinlich an ein Auto oder einen Semi, der sich vollständig ohne Menschen selbst fahren kann. Dies ist zwar autonom, erzählt aber nicht die ganze Geschichte. Dieses "vollständig autonome" Szenariostellt eine Ebene dar 5 autonom Fahrzeug, Ebenen 0 bis 5 repräsentieren das gesamte Spektrum des Fahrens von vollständig menschlich bis 5 , vollständig Computer.
Sehen Sie sich die hilfreiche Infografik unten an, um diese zu visualisieren. 5 verschiedene Automatisierungsgrad
Um jedes Detail in einem konkreteren Text zu erklären, wir haben alle unten angelegt.
Stufe 0 : Der Fahrer kontrolliert das Fahrzeug jederzeit vollständig.
Stufe 1 : Einzelne Fahrzeugsteuerungen sind automatisiert, z. B. elektronische Stabilitätskontrolle oder automatisches Bremsen.
Stufe 2 : Mindestens zwei Steuerungen können gleichzeitig automatisiert werden, z. B. die adaptive Geschwindigkeitsregelung in Kombination mit der Spurhaltung.
Stufe 3 : 75% Automatisierung . Der Fahrer kann unter bestimmten Bedingungen die Kontrolle über alle sicherheitskritischen Funktionen vollständig abtreten. Das Fahrzeug erkennt, wann der Fahrer die Kontrolle übernehmen muss, und bietet dem Fahrer eine "ausreichend komfortable Übergangszeit", um dies zu tun.
Stufe 4 : Das Fahrzeug führt während der gesamten Fahrt alle sicherheitskritischen Funktionen aus, wobei vom Fahrer nicht erwartet wird, dass er das Fahrzeug zu irgendeinem Zeitpunkt kontrolliert.
Stufe 5 : Das Fahrzeug umfasst Menschen nur als Passagiere, keine menschliche Interaktion ist erforderlich oder möglich.
VERBINDUNG: UBER STELLT SELBSTFAHRENDE AUTOS ZURÜCK ZUR ARBEIT - ABER MIT MENSCHLICHEN FAHRERN
Welche Technologien stecken in selbstfahrenden Autos?
Selbstfahrende Autos enthalten eine beträchtliche Menge an Technologie. Die Hardware in diesen Autos ist ziemlich konsistent geblieben, aber die Software hinter den Autos ändert sich ständig und wird aktualisiert. Wenn wir uns einige der primären Technologien ansehen, haben wir :
Kameras
Elon Musk hat bekanntlich behauptet, dass Kameras die einzige Sensortechnologie sind, die für selbstfahrende Autos benötigt wird. Wir brauchen nur die Algorithmen, um die empfangenen Bilder vollständig erfassen zu können. Kamerabilder erfassen alles, was ein Auto zum Fahren benötigtdass wir immer noch neue Wege für Computer entwickeln, um die visuellen Daten zu verarbeiten und in 3D-verwertbare Daten zu übersetzen.
Teslas haben 8 nach außen gerichtet Kameras, die ihnen helfen, die Welt um sie herum zu verstehen.
Radar
Radar ist eines der wichtigsten Mittel, mit denen selbstfahrende Autos zusammen mit LiDar, Computerbildern und Kameras "sehen". Radar ist die niedrigste Auflösung der drei, kann jedoch im Gegensatz zu LiDAR durch widrige Wetterbedingungen sehen.Radar basiert auf Radiowellen, was bedeutet, dass es sich durch Dinge wie Regen oder Schnee ausbreiten kann.
LiDAR
LiDAR-Sensoren sind das, was Sie auf selbstfahrenden Autos sehen, die sich drehen. Diese Sensoren schießen Licht aus und verwenden das Feedback, um eine sehr detaillierte 3D-Karte der Umgebung zu erstellen.
LiDAR hat im Vergleich zu RADAR eine sehr hohe Auflösung, aber wie oben erwähnt, hat es Einschränkungen bei schlechtem Wetter, da es lichtbasiert ist.
Andere Sensoren
Selbstfahrende Autos verwenden neben Ultraschallsensoren und Trägheitssensoren auch traditionelles GPS-Tracking, um ein vollständiges Bild davon zu erhalten, was das Auto tut und was um es herum geschieht. Im Bereich des maschinellen Lernens und der selbstfahrenden TechnologieJe mehr Daten gesammelt werden, desto besser.
Computerleistung
Alle selbstfahrenden Autos und im Wesentlichen alle modernen Autos benötigen einen Computer an Bord, um alles, was mit dem Fahrzeug passiert, in Echtzeit zu verarbeiten.
Selbstfahrende Autos erfordern extreme Verarbeitungsleistung. Daher verwenden sie anstelle herkömmlicher CPUs grafische Verarbeitungseinheiten oder GPUs für ihre Berechnung. Selbst die besten GPUs haben sich jedoch als unzureichend für die Anforderungen der extremen Datenverarbeitung erwiesenTesla hat einen Beschleunigerchip für neuronale Netze NNA eingeführt. Diese NNAs verfügen über eine extreme Verarbeitungsleistung in Echtzeit und sind in der Lage, Echtzeit-Bildverarbeitung zu verarbeiten.
Für eine Perspektive zwischen CPUs, GPUs und NNAs ist dies die Anzahl der Giga-Vorgänge pro Sekunde, die sie verarbeiten können, oder GOPS :
- CPU : 1.5
- GPU : 17
- NNA : 2100
NNAs sind viele, viele Male der klare Gewinner.
Die Zukunft autonomer und selbstfahrender Fahrzeuge
grob 93% Alle Autounfälle sind auf menschliches Versagen zurückzuführen. Während ein Großteil der Gesellschaft gegen die Idee selbstfahrender Autos resistent ist, ist die einfache Tatsache, dass sie bereits sicherer sind als menschliche Fahrer. Selbstfahrende Fahrzeuge, wennvollständig getestet und ausgebaut, haben das Potenzial, unsere Reiseinfrastruktur zu revolutionieren.
Es wird noch einige Zeit dauern, bis wir das Level sehen 5 Autonomie implementiert in Autos auf der Straße, aber vorerst Stufe 2 ist in modernen Automobilen alltäglich. Die nächsten Level werden bald auf uns zukommen.
Wenn Sie etwas von dem, was wir in diesem Artikel besprochen haben, und mehr in visueller, animierter, infografischer Form sehen möchten, schauen Sie sich die Infografik von an. Der einfache Dollar unten
