Dieses Bild ist der Grund, warum selbstfahrende Autos mit vielen Arten von Sensoren ausgestattet sind

Autonome Autos behaupten oft stolz, mit einer langen Liste von Sensoren ausgestattet zu sein – Kameras, Ultraschall, Radar, Lidar, was auch immer. Aber wenn Sie sich jemals gefragt haben, warum so viele Sensoren erforderlich sind, suchen Sie nicht weiter als dieses Bild.

Sie betrachten das, was in der autonomen Autoindustrie als Grenzfall bekannt ist – eine Situation, in der sich ein Fahrzeug möglicherweise unvorhersehbar verhalten hat, weil seine Software ein ungewöhnliches Szenario anders verarbeitet hat als ein Mensch. In diesem Beispiel wurde eine Bilderkennungssoftware, die auf Daten einer normalen Kamera angewendet wird, dazu verleitet zu glauben, dass Bilder von Radfahrern auf der Ladefläche eines Lieferwagens echte menschliche Radfahrer sind.



Dieser besondere blinde Fleck wurde von Forschern bei identifiziert Schwägerin , eine Firma, die Software-Simulatoren baut – im Wesentlichen hochdetaillierte und programmierbare Computerspiele – in denen Autohersteller autonome Fahralgorithmen testen können. Das erlaubt ihnen, solche Grenzfälle auf Fahrzeuge zu werfen, bis sie herausfinden, wie sie damit umgehen, ohne einen Unfall zu riskieren.

Die meisten autonomen Autos überwinden Probleme wie das verwirrende Bild, indem sie verschiedene Arten von Sensoren verwenden. Lidar kann Glas nicht erfassen, Radar erfasst hauptsächlich Metall, und die Kamera kann durch Bilder getäuscht werden, erklärt Danny Atsmon, CEO von Cognata. Jeder der beim autonomen Fahren verwendeten Sensoren löst einen anderen Teil der Sensorherausforderung. Indem nach und nach herausgefunden wird, welche Daten verwendet werden können, um mit bestimmten Grenzfällen richtig umzugehen – entweder in der Simulation oder im realen Leben – können die Autos lernen, mit komplexeren Situationen umzugehen.

Tesla wurde für seine Entscheidung kritisiert, nur Radar-, Kamera- und Ultraschallsensoren zu verwenden, um Daten für sein Autopilot-System bereitzustellen, nachdem eines seiner Fahrzeuge einen Lastwagenanhänger aus einem hellen Himmel nicht erkannt hatte und darauf fuhr, wodurch der Fahrer des Tesla getötet wurde. Kritiker argumentieren, dass Lidar ein wesentliches Element im Sensormix ist – es funktioniert im Gegensatz zu einer Kamera gut bei schwachem Licht und Blendung und liefert detailliertere Daten als Radar oder Ultraschall. Aber wie Atsmon betont, ist auch Lidar nicht ohne Fehler: Es kann beispielsweise nicht zwischen einer roten und einer grünen Ampel unterscheiden.

Am sichersten ist es daher für Autohersteller, eine Reihe von Sensoren zu verwenden, um Redundanz in ihre Systeme einzubauen. Zumindest Radfahrer werden es ihnen danken.

(Weiterlesen: Roboterautos können fahren lernen, ohne die Garage zu verlassen, das Spinning-Laser-Problem selbstfahrender Autos, Tesla-Crash wird die Zukunft automatisierter Autos prägen)

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