Autonomes Fahren | Einsteigen und staunen!
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Autonomes Fahren hat in den USA bereits Einzug in den öffentlichen Straßenverkehr gehalten, mit Fahrzeugen, die weitgehend selbstständig agieren können. In Deutschland hingegen sind autonome Fahrzeuge bisher nur eingeschränkt verfügbar, meist in Form von Pilotprojekten oder unter spezifischen Bedingungen wie auf Autobahnen. Der technologische Fortschritt schreitet jedoch weltweit voran. Wir stellen Ihnen in diesem Artikel neue technische Entwicklungen für selbstfahrende Autos und eigene Erfahrungen vor.
Inhalt
- Autonomes Fahren 2024 – Wichtigste in Kürze
- Autonom fahren – Mein erstes Mal
- Innovationen für selbstfahrende Autos
- Lidar Technologie der dritten Generation
- Rekurrente neuronale Netze befähigen KI in Frühwarnsystem
- Radarsensor in Autoscheinwerfer schafft Platz im Fahrzeug
- Selbstfahrende Autos aus Sicht eines Automobilzulieferes
- Selbstfahrende Autos mit Continental | Nvidia Supercomputer
- Autosar als Plattform für autonomes Fahren
- Embedded Mikrocontroller für automatisiertes Fahren zertifiziert
- Cockpitkonzept für die Sicherheit und das autonome Fahren
- Sensor für sicheres autonomes Fahren bei jeder Witterung
- Mehrschichtige Cyberabwehr schützt vernetzte Autos
- Erstes Netzwerk-Interface für Car2x-/V2X-Kommunikation
- Häufig gestellte Fragen
Autonomes Fahren – Das Wichtigste in Kürze
Autonomes Fahren steht im Mittelpunkt der aktuellen Entwicklungen in der Automobilbranche. Fahrzeuge mit teilautonomen Fahrfunktionen, wie der Mercedes-Benz EQS mit Level 3-Autonomie, sind bereits auf den Straßen unterwegs. Diese Systeme erlauben es dem Fahrer, die Kontrolle unter bestimmten Bedingungen abzugeben.
Der nächste Schritt, vollständig autonome Fahrzeuge der Stufe 4 und 5, wird intensiv erforscht und getestet. Pilotprojekte mit autonomen Shuttles und speziellen Anwendungsfällen zeigen vielversprechende Ergebnisse. Experten gehen jedoch davon aus, dass ein völlig autonomer Straßenverkehr hierzulande erst in den 2030er Jahren Realität werden könnte, da technologische, rechtliche und infrastrukturelle Herausforderungen noch bewältigt werden müssen.
Ganz anders verhält es sich damit in Amerika. Hier sind autonome Fahrzeuge bereits auf der Straße. Ich hatte die Gelegenheit, ein solches Fahrerlebnis zu genießen.
Autonom fahren – Mein erstes Mal
15.08.2024 | Während in Deutschland die Autofahrer vom 100-protzentigen autonomen Fahren noch träumen müssen, kann man diese unvorstellbare Zukunftsmobilität in Amerika bereits hautnah erleben. Als ich kürzlich mit einem Freund in einem Tesla vollständig autonom in jeder erdenklichen Verkehrssituation etwa 50 Meilen durch Stadt und Land gefahren wurde, war ich besonders begeistert von der Leichtigkeit, mit der dieser bahnbrechende Paradigmenwechsel von statten geht.
Zunächst war ich zum Start sehr beeindruckt, wie reibungslos der Computer das Fahrgeschehen übernimmt. Bereits nach ein paar Meilen nahm ich es auch schon gar nicht mehr bewusst wahr, dass das Auto ganz alleine fährt. Es fuhr direkt so wie ich selber fahre, es gab kein Ruckeln oder unnötiges Bremsen, kein verzögertes Anfahren oder plötzliches Stoppen. Das Auto fährt, als ob es das normalste der Welt ist und Autos schon immer autonom unterwegs waren.
Kameras: Acht Augen auf im Verkehr
Die acht Kameras machen einen guten Job. Sie erkennen, dass man in Amerika bei rot rechts abbiegen kann, wenn es sich verkehrstechnisch anbietet. Der Computer trifft die richtigen Entscheidungen beim Linksabbiegen ohne Linksabbiegeampel. Auch eine gelb blinkende Ampel der Achtsamkeit hat das Auto korrekt beachtet. Und an den gleichberechtigten Kreuzungen mit Stop-Schild verhielt es sich absolut korrekt. Es fuhr, als es an der Reihe war. Schließlich funktionierte auch das Einparken reibungslos.
Während der ganzen Fahrt gab es nur eine winzige Situation beim Ausparken, die eines menschlichen Eingriffs bedurfte, jedoch im Handumdrehen gelöst wurde. Der Fahrer muss übrigens die ganze Fahrt über wachsam sein. Ist er es nicht oder schaut er z. B. einmal zu lange auf den Monitor, hält das Auto an, um ihn zu ermahnen. Wiederholt sich das mehrfach, wird der autonome Modus für eine Woche gesperrt – eine automobile Erziehungsmaße quasi.
Alles in allem war ich überhaupt nicht nervös und schon gar nicht ängstlich. Das war echt crazy. Ob ich mir selbst so ein Auto annschaffen würde? Ich glaube (noch?) nicht. Denn wenn ich schon am Lenkrad sitze, kann ich auch etwas tun. Dann spare ich mir die 8000 USD für den Kauf der autonomen Funktion auf Autolebenszeit bzw. die 100 USD Lizenzgebühr monatlich für diesen Service.
Innovationen für selbstfahrende Autos
Lidar Technologie der dritten Generation
30.03.2023 | Mit dem Scala 1 und 2 von Valeo wurde das bedingt automatisierte Fahren in Staus Realität. Jetzt lässt sich der Einsatzbereich von Privatfahrzeugen mit dem Scala 3 Lidar aufgrund eines größeren Nutzungsumfangs und der Unterstützung höherer Geschwindigkeiten erheblich erweitern.
Rekurrente neuronale Netze befähigen KI in Frühwarnsystem
31.03.2021 | In der TUM haben Forschende ein neues Frühwarnsystem für autonome Fahrzeuge entwickelt, das mit Künstlicher Intelligenz (KI) auf Basis rekurrenter neuronaler Netze aus Tausenden realen Verkehrssituationen lernt. Das System kann mit mehr als 85-prozentiger Genauigkeit bei heutigen selbstfahrenden Entwicklungsfahrzeugen bereits 7 s im Voraus vor einer potenziellen kritischen Situation warnen. Das können selbstfahrende Autos heute noch nicht allein meistern. Die Studie hat die TUM zusammen mit der BMW Group durchgeführt.
Neuer Ansatz Künstliche Intelligenz
Damit selbstfahrende Autos sicher werden, setzen viele Entwickler auf ausgefeilte Modelle, mit denen die Autos das Verhalten aller Teilnehmenden im Straßenverkehr beurteilen können. Es gibt aber komplexe, unvorhergesehene Situationen, bei denen solche Modelle aktuell noch unzureichend sind.
6G Netz | Bidirektionale Richtfunkstrecke und Thz Empfänger
Einen neuen Ansatz verfolgt ein Team der Technischen Universität München (TUM) um Prof. Eckehard Steinbach, Inhaber des Lehrstuhls für Medientechnik und Mitglied des Board of Directors der Munich School of Robotics and Machine Intelligence (MSRM) an der TUM. Künstliche Intelligenz befähigt ihr System, aus vorausgegangenen Situationen, in denen autonome Testfahrzeuge im realen Straßenverkehr an ihre Systemgrenzen gestoßen sind, zu lernen. In solchen Situationen übernimmt der Mensch wieder die Kontrolle über das Fahrzeug, weil er sich aus Sicherheitsgründen dazu entschieden hat oder das Auto ihn zum Eingreifen aufgefordert hat.
Rekurrente neuronale Netze zur Mustererkennung
Die neue Technologie erfasst über Kameras und Sensoren die Umgebung und zeichnet den Fahrzeug- und Umgebungszustand auf. Das können der Stand des Lenkrads, die Straßenbeschaffenheit, das Wetter oder Geschwindigkeit und Sicht sein. Die auf rekurrente neuronale Netze (RNN) basierende KI lernt, Muster aus diesen Daten zu erkennen. Erkennt die Technologie ein Muster in einer neuen Fahrsituation wieder, welches in der Vergangenheit schon einmal unter diesen Umständen die automatisierte Steuerung überfordert hat, warnt es die Fahrenden Dank der KI frühzeitig vor der potenziell kritischen Situation.
„Um Fahrzeuge autonomer zu machen, untersuchen viele der bisherigen Methoden, was die Autos bislang vom Verkehr verstehen und verbessern dann die Modelle, nach denen sich die Autos richten. Der große Vorteil unserer Technologie ist: Wir ignorieren völlig die Meinung des Autos und schauen stattdessen rein auf die Daten des tatsächlichen Geschehens und finden Muster“, sagt Prof. Steinbach. „Die KI entdeckt so auch potenziell kritische Situationen, die in Modellen vielleicht nicht oder noch nicht erkannt wurden. Unser System bietet damit eine Sicherheitsfunktion, die weiß, wann und wo die Autos Schwächen haben.“
Warnung bis zu 7 s im Voraus und Datenerhebung
Die Forscher haben die Technologie zusammen mit dem Autobauer BMW und deren automatisiert fahrenden Entwicklungsfahrzeugen im öffentlichen Straßenverkehr getestet. Dabei wurden rund 2500 Situationen, in denen die Fahrenden eingreifen mussten, ausgewertet. Die Studie ergab eine 85 % genaue Vorhersage potenziell kritischer Situationen bis zu 7 s vor deren Eintreffen.
Damit die Technologie funktioniert, braucht es eine große Datenmenge. Denn KI kann nur dann Erfahrungen mit der Systemgrenze erkennen und vorhersagen, die bereits gemacht wurden. Angesichts der hohen Zahl an Entwicklungsfahrzeugen würden dabei Daten quasi von allein erzeugt. Studienautor Christopher Kuhn sagt: „Jedes Mal, wenn es bei Testfahrten zu einer potenziell kritischen Situation kommt, fällt ein neues Trainingsbeispiel für uns ab.“ Die zentrale Speicherung der Daten mache es möglich, dass jedes Fahrzeug aus den Aufzeichnungen der ganzen Flotte lernen kann.
Radarsensor in Autoscheinwerfer schafft Platz im Fahrzeug
15.10.2020 | Moderne Fahrassistenzsysteme verwenden Radartechnik. Hierfür gibt es viele Systeme zu adaptiver Regelung der Geschwindigkeit, Unterstützung des Spurwechsels, Vermeidung von Kollisionen sowie Erkennung von Fußgänger und Radfahrer. Alle ebnen den Weg zum selbstfahrenden Auto. Das Fraunhofer FEP hat jetzt einen Radarsensor entwickelt, der in den Autoscheinwerfer integriert werden kann.
Baumraum für Sensoren wird knapp
Der Einbau einer stetig wachsenden Anzahl an Sensoren begrenzt die Verfügbarkeit exponierter Messstellen. Es ist kaum noch weiterer Bauraum für die Installation von Sensoren vorhanden. Das Fraunhofer Institut für Organische Elektronik, Elektronenstrahl- und Plasmatechnik FEP hat deswegen diese Radarsensoren entwickelt. Solch ein Radarsensor lässt sich in den Frontscheinwerfer integrieren. Das zugrunde liegende Projekt, welches vom Bundesministerium für Bildung und Forschung BMBF gefördert wird, nennt sich Radarglass.
Durch die Integration der Radarsensoren in die Frontscheinwerfer eines Fahrzeugs sind diese vor Schnee, Eis und Regen geschützt. Die äußere Fahrzeughülle wird nicht beeinträchtigt. Designer künftiger Automobil Generationen sind nicht mehr durch zusätzliche Sensor Aufbauten am Fahrzeug eingeschränkt.
Die Forscher untersuchten zusammen mit Projektpartnern, mit welchem Dünnschichtsystem sich Radarwellen verlustarm steuern lassen, ohne die Beleuchtungsfunktion des Scheinwerfers einzuschränken. Sie entwickelten eine dünne transparente funktionale Beschichtung für eine im Scheinwerfer angebrachte Baugruppe. Mit ihr lassen sich die Radar Strahlen gezielt formen und lenken.
Beschichtung auf Sensor lenkt Strahlung
Die Beschichtung vom Radarsensor kann die Strahlausbreitung je nach Einsatzart unterschiedlich manipulieren. Bei der Fußgänger Erfassung werden die Radarstrahlen zum Beispiel zur Seite gelenkt. Die Strahlausformung lässt sich wie ein Auge auf den Nah- oder Fernbereich anpassen. Zum Lenken der Ausbreitung und Formen der Radarstrahlen müssen kleine Bereiche der Beschichtung mittels Laser präzise strukturiert wearden. So können diese als Antennen für die Radarwellen fungieren.
„Im Rahmen des Projektes haben wir ein Dünnschichtsystem entwickelt, dass im sichtbaren Bereich nahezu transparent ist und zudem auch hochfrequente Wellen formen kann. Der Herstellungsprozess ist so weit optimiert, dass die Beschichtung die Farbe der Lichtquelle unverändert lässt und Temperaturschwankungen zwischen -30° und +120 °C standhält“, erläutert Dr. Manuela Junghähnel, Projektleiterin am Fraunhofer FEP.
Ein Demonstrator wurde für den Fernbereich ausgelegt. Mit ihm lässt sich das Radar mit einer Verstärkung von 20 dBi (Antennengewinn) in einer kleinen Strahlbreite von 5° in Fahrtrichtung bündeln. Hindernisse in bis zu 300 m Entfernung können mit dem Radar erfasst werden.
Beteiligte Institute an Radarglass
Am Projekt Radarglass sind neben dem Fraunhofer FEP das Institut für Hochfrequenztechnik der RWTH Aachen und das Fraunhofer Institut für Lasertechnik ILT beteiligt. Die Experten der RWTH Aachen simulierten das Antennenlayout und überprüften dieses durch Messungen im 76 GHz bis 81 GHz Band. So konnten Eignung und Leistungsfähigkeit des Radarreflektors bestimmt werden. Die Wissenschaftler am Fraunhofer ILT entwickelten einen hochpräzisen Laserabtragprozess für die Strukturierung der Antennen auf der Beschichtung.
3D-Druck Verfahren | Fertigung der Zukunft
Durch Radarglass werden viele Anwendungen in der Automobil- und Zulieferindustrie erschlossen. Aus dem aktuellen Entwicklungstrend zu autonomen Fahrzeugen sind vielfältige Impulse zu erwarten. Neben Lizenzvereinbarungen streben die Verantwortlichen weitere Kooperationen mit der Industrie an, um die Radarsensoren in Serie produzieren zu können.
Lidar Sensor erkennt die Umgebung in vier Dimensionen
08.09.2020 | Im Bereich Assistenzsysteme für z. B. selbstfahrende Autos setzen viele Automobilisten auf die Lidar-Technologie. lbeo Automotive Systems hat dafür den neuen Lidar Sensor entwickelt. Der Ibeonext verfügt über eine neuartige Photonen Laser Messtechnik. Für die zuverlässige Erkennung von Objekten erzeugt er eine hochauflösende 3-D-Punktwolke.
Selbstfahrende Autos aus Sicht eines Automobilzulieferes
14.08.2020 | Wann kommen selbstfahrende Autos denn nun wirklich flächendeckend? Ist der Paradigmenwechsel Autonomes Fahren im Jahr 2020 in unmittelbarer Reichweite oder neben der Elektromobilität „nur“ ein weiteres Top-Thema der Automobilindustrie? Auch Minebea Mitsumi entwickelt Produkte für autonom fahrende Fahrzeuge. Der Automobilzulieferer zeigt auf, welches Level wir erreicht haben und durch welche Zwischenstationen die Reise in die Mobilität der Zukunft führt.
Selbstfahrende Autos mit Continental | Nvidia Supercomputer
28.07.2020 | Auf Stunden statt Wochen soll sich die die Entwicklungszeit für selbstfahrende Autos verkürzen. Um das zu erreichen, bauen Continental und Nvidia auf dem DGX KI-System basierend ein Hochleistungs-Computercluster auf. Virtuelle Datenerzeugung, Künstliche Intelligenz und Simulation von autonomen Fahrzeugen sind die künftigen Kernaufgaben des leistungsfähigsten Supercomputers der Automobilindustrie.
Autosar als Plattform für autonomes Fahren
01.07.2020 | Moderne Systeme der Elektrik und Elektronik kombinieren die Rechenleistung für komplexe Anwendungen mit der Flexibilität, dass sie sich über Updates und Upgrades weiterentwickeln. Autosar Adaptive und High Performance Computer (HPC) sind der Schlüssel für die Anwendung im Fahrzeug. Die Entwicklungsumgebung Preevision 9.5 von Vector erleichtert die Integration in klassische Architekturen und vereinfacht das Entwerfen solcher Systeme.
Embedded Mikrocontroller für automatisiertes Fahren zertifiziert
28.02.2020 | Im Auto der Zukunft steigt in Sachen Elektromobilität und autonomes bzw. automatisiertes Fahren der Bedarf an ausfallsicheren elektrischen und elektronischen Systemen. Infineon präsentiert jetzt eine wichtige Neuentwicklung für das automatisierte Fahrzeug. Die Aurix Mikrocontroller der zweiten Generation (TC3xx) haben als erste Embedded Sicherheitscontroller weltweit eine Zertifizierung für das höchste funktionale Sicherheitslevel im Auto (ASIL D) nach der jüngsten Fassung der ISO-Norm 26262 vom SGS TÜV Saar erhalten.
Die Norm beschreibt ein weltweit verbindliches Vorgehen für die Entwicklung und Produktion sicherheitskritischer Systeme im Fahrzeug wie es beim automatisierten Fahren gefordert ist. Die aktuelle Version gilt seit Dezember 2018. Sie hat die ursprüngliche Fassung von 2011 ersetzt.
"Wir haben die Sicherheitsarchitektur der zweiten Aurix-Generation definiert, als die neue Fassung von ISO 26262 noch gar nicht verfügbar war“, sagt Peter Schäfer, Vice President und General Manager Automotive Microcontroller bei Infineon. „Dennoch erfüllt sie alle Anforderungen an einen ASIL-D Sicherheitscontroller für automatisiertes Fahren.
Trennfolie Formteil verhindert Galvanische Korrosion im Auto
Basis ist unser ganzheitlicher Sicherheitsansatz, der sich in einer ausgeklügelten robusten Architektur niederschlägt. Die Aurix Mikrocontroller der zweiten Generation bieten die Sicherheit und tragen zu dem notwendigen Vertrauen bei, um automatisiertes Fahren auf die Straße zu bringen“, so Schäfer weiter.
Rechenplattformen für automatisiertes Fahren setzen auf Aurix
Die Aurix-Familie von Infineon ist schon lange erfolgreich in sicherheitsrelevanten Anwendungen. Rechenplattformen für das automatisierte Fahren setzen auf Aurix als Sicherheits-Host-Controller. Darüber hinaus kommen die Mikrocontroller für die Verarbeitung von Sensordaten in Radarsystemen, Motor- und Betriebesteuerung, Bremsen, Airbags und Lenkungen, zentralen Gateways, Domänen-Steuergeräten oder Hybrid- und Elektroautos zum Einsatz.
Neben dem Automotive-Bereich ist die Produktfamilie immer stärker auch in anderen sicherheitskritischen Anwendungen gefragt, etwa in Nutz Fahrzeugen und in der Robotik. Deshalb plant Infineon im nächsten Schritt die Zertifizierung nach IEC 61508. Dies ist eine industrieübergreifende, grundlegende Norm für funktionale Sicherheit, die als Basis für anwendungsspezifische Standards dient.
Aurix TC3xx-Bausteine besitzen bis zu 6 Prozessorkerne mit je 300 MHz Taktfrequenz. Bis zu vier davon verfügen über einen zusätzlichen Lockstep-Kern. Mit rund 3000 DMIPS setzt Aurix unter Sicherheitscontrollern den Maßstab bei der Rechenleistung zur Umsetzung von ASIL-D-Sicherheit. Hinzu kommen u. a. ein verteiltes Speicherschutzsystem und sichere interne Kommunikationsbusse. Zudem gestattet der Sicherheitscontroller die Integration von Software mit verschiedenen Sicherheitsstufen aus unterschiedlichen Quellen. Dadurch lassen sich mehrere Betriebssysteme und Anwendungen wie Bremsen, Lenkung, Airbag und Fahrerassistenzsysteme im für das autonome, selbstfahrende, automatisierte Fahrzeug auf einer gemeinsamen Plattform hosten.
Zweite Aurix TC3xx-Familie angekündigt
Infineon hat kürzlich den Vertrieb der zweiten Aurix TC3xx-Familie für eine breite Anwendungsbasis im Distributionsmarkt gestartet. Um Kunden eine schnelle und effiziente Implementierung zu ermöglichen, bietet das Unternehmen umfangreichen Hard- und Software-Support an. Neben Einstiegskits und Evaluierungsboards gibt es eine Reihe an Applikationskits. Mit dem Aurix Development Studio steht ein kostenloses Toolkit für Softwareentwicklung und Testing bereit. Im Aurix-Forum können sich Entwickler bei Fragen miteinander austauschen.
Gründung von High Precision Positioning Systems
17.09.2019 | Mitsubishi Electric hat den Geschäftsbereich High Precision Positioning Systems mit Sitz in der deutschen Niederlassung in Ratingen gegründet. Der neue Geschäftsbereich bietet deutschen und europäischen Kunden Schlüsseltechnologien, um die Einführung von zentimetergenauem autonomen Fahren und sicherer Fahrunterstützung zu beschleunigen.
Cockpitkonzept für die Sicherheit und das autonome Fahren
13.09.2019 | Die Joyson Gruppe präsentiert in Frankfurt erstmalig ein Cockpitkonzept, das Kompetenzen aus allen drei Divisionen der Gruppe vereint. Neben Lösungen für aktive und passive Sicherheit verfügt der Demonstrator über Bediensysteme/HMI sowie hinterleuchtete Oberflächen und einen Fugenausströmer. Leitgedanke des Cockpitkonzepts ist ein „adaptive interior“: ein Innenraum, der auch für die Anforderungen des autonomen Fahrens ausgelegt ist.
Zu der federführend von Joyson Safety Systems entwickelten Konzeptstudie gehört ein für unterschiedliche Stufen des autonomen Fahrens geeignetes Lenkrad, das dank der im Lenkradkorpus integrierten Steer-by-Wire-Technologie keine feste Lenksäulenanbindung braucht. Im hochautomatisierten Fahrmodus bietet das Konzept die Möglichkeit, das Lenkrad wegzuklappen und einen großen Touchscreen während der Fahrt produktiv zu nutzen.
Eine große Herausforderung beim autonomen Fahren stellt die sichere Übergabe der Fahrzeugkontrolle dar. Damit geht die Notwendigkeit einher, den Fahrerzustand bei der Übergabe zu erkennen. Dies wird durch das Zusammenspiel dreier Technologien gewährleistet: die kamerabasierte Sensierung der Kopfneigung und Blickrichtung „Driver Monitoring System“ (DMS); Hands-on-Detection (HoD), bei der Sensoren im Lenkrad die Position der Hände erfassen und Vitalfunktionen wie Puls und Hautleitfähigkeit auswerte und eine im Sichtfeld des Fahrers positionierte Lightbar, die visuelle Rückmeldung in kritischen Fahrsituationen liefert oder über den Grad des autonomen Fahrens informieren kann.
Multifunktionaler Lenkradschalter
Im Lenkrad findet sich darüber hinaus die Systemlieferanten-Kompetenz von Joyson wieder, denn die multifunktionalen Lenkradschalter wurden von der Preh Gruppe in das Konzept eingebracht. Sie verfügen über eine geschlossene Oberfläche und aktives haptisches Feedback. Besonders deutlich wird die enge Zusammenarbeit der verschiedenen Joyson Sparten im Bereich der Mittelkonsole. So kommen der Fugenausströmer mit nicht sichtbaren Lamellen sowie das hinterleuchtete Oberflächendekor von Joysonquin und das in die Mittelkonsole integrierte Touchmodul von Preh.
Rekuperation | Bremsenergie elektrischer Antriebe
Joyson Safety Systems präsentiert außerdem einen Sitz mit einem speziellen, motorisierten Sicherheitsgurt und einem gurtintegrierten Airbag, der auch bei alternativen Sitzpositionen, z. B. liegend, für zusätzliche Sicherheit sorgt und den herkömmlichen Frontairbag ersetzen kann. Zusammen mit dem beleuchteten Gurtschloss und dem Gurtbringer, tragen diese Technologien zur Verbesserung des Insassenschutzes und des Komforts bei. Eine Sensorik zur Sitzplatzerkennung, erforderlich für das Zusammenspiel von Gurtstraffung und Airbagauslösung, ist ebenso Bestandteil des Sitzes, wie ein Precrash Seitenairbag.
Sensor für sicheres autonomes Fahren bei jeder Witterung
17.07.2019 | Mitsubishi Electrics Information Technology R&D Center in Japan hat eine neue Sensortechnologie entwickelt, die eine hochpräzise Erfassung von Fahrzeugperimetern auch bei dichtem Nebel oder starkem Regen ermöglicht. Die Technologie soll eine robuste Funktion von autonomen und assistierten Fahrsystemen auch bei rauen Witterungsbedingungen, unter denen die Erkennungsgenauigkeit konventioneller Sensoren abnimmt, ermöglichen.
Mehrschichtige Cyberabwehr schützt vernetzte Autos
14.06.2019 | Die Mobilitätsbranche bewegt sich rasant auf die sogenannte Ära der „Smart Mobility“ zu, was grundsätzlich auch vernetztes und teilweise bis ganz autonomes Fahren bedeuten wird. Mitsubishi Electric entwickelt mehrschichtige Cyberabwehr-Technologie für vernetzte Autos im Zeitalter der sich dynamisch entwickelnden Smart Mobility.
Erstes Netzwerk-Interface für Car2x-/V2X-Kommunikation
01.02.2019 | Vector stellt mit dem Netzwerk-Interface VN4610 seine erste spezielle Lösung für IEEE-802.11p- und CAN-(FD)-basierte Anwendungen vor. Als Anbindung an das Testwerkzeug „CANoe. Car2x“ bringt das Interface 802.11p-basierte Steuergeräte schnell zur Serienreife.
Das VN4610 ist ein Netzwerk-Interface mit USB-Schnittstelle für den Zugriff auf IEEE-802.11p- und CAN-(FD)-Netzwerke. Der Anwender profitiert bei der Umsetzung seiner Car2x-/V2X-Applikationen vom einfachen Empfangen und Senden von IEEE-802.11p-Botschaften. Dabei werden die empfangenen IEEE-802.11p-Botschaften zeitsynchron zu den CAN-(FD)-Nachrichten an die Applikation übergeben. Der eingebaute GNSS-Empfänger liefert dabei die GNSS-Zeit sowie die aktuelle GNSS-Position.
Zum sicheren Testen der Autohersteller von DSRC-Applikationen über IEEE-802.11p-Funkkanäle erfüllt das VN4610 alle hardwaretechnischen Anforderungen. Für die Analyse leitet es alle empfangenen Botschaften der beiden Funkkanäle ungefiltert an das Testwerkzeug, wie CANoe. Car2x, weiter. Der Vorteil für den Entwickler dabei ist, dass auch Botschaften analysiert werden, die bei einem Steuergerät aufgrund des Timings, der Geo-Informationen oder von Car2x-/V2X-Protokollfehlern verworfen würden. Zusätzlich können auch Latenzmessungen durchgeführt werden, da die Zeitstempel der Nachrichten auf den Buskanälen synchronisiert sind.
Häufig gestellte Fragen
Was ist autonomes Fahren einfach erklärt?
Das Autonome Fahren (full self driving) bezeichnet die Fähigkeit eines Fahrzeugs, selbstständig zu fahren, ohne dass ein Mensch aktiv eingreifen muss und natürlich ohne Unfälle hervorzurufen. Dabei nutzt das Fahrzeug eine Kombination aus Sensoren, Kameras, Radarsystemen und Künstlicher Intelligenz, um seine Umgebung zu erkennen, Entscheidungen zu treffen und sicher von einem Punkt zum anderen zu gelangen. Ziel ist es, den Fahrer zu entlasten, die Verkehrssicherheit zu erhöhen und den Komfort zu steigern. Während in den USA bereits erste autonome Fahrzeuge im öffentlichen Verkehr unterwegs sind, ist diese Technologie in Deutschland noch in der Erprobungsphase und nur eingeschränkt verfügbar.
Was sind die 5 Stufen des autonomen Fahrens?
Die 5 Stufen / Level des autonomen Fahrens definieren den Grad der Fahrzeugautonomie:
- Level 1 – Fahrerassistenz: Das Fahrzeug unterstützt den Menschen durch einzelne Systeme wie Tempomat oder Spurhalteassistent, der Fahrer bleibt jedoch vollständig verantwortlich.
- Level 2 – Teilautomatisierung: Das E-Auto kann unter bestimmten Bedingungen selbstständig fahren, indem es beispielsweise Geschwindigkeit und Lenkung während des Fahrens kontrolliert, der Fahrer muss jedoch jederzeit eingreifen können.
- Level 3 – Bedingte Automatisierung: Das Fahrzeug kann bestimmte Fahraufgaben autonom übernehmen, der Fahrer muss jedoch verfügbar sein, um bei Bedarf die Kontrolle zu übernehmen.
- Level 4 – Hochautomatisierung: Das E-Auto kann in definierten Situationen, wie auf Autobahnen oder in bestimmten Stadtgebieten, komplett selbstständig fahren. Ein Eingreifen des Fahrers ist nicht erforderlich.
- Level 5 – Vollautomatisierung: Das Fahrzeug kann unter allen Bedingungen komplett eigenständig fahren, ohne dass ein menschlicher Fahrer erforderlich ist.
Ist autonomes Fahren in Deutschland erlaubt?
Während in den USA bereits erste autonome Fahrzeuge im öffentlichen Verkehr unterwegs sind, ist diese Technologie in Deutschland noch in der Erprobungsphase und nur eingeschränkt unter bestimmten Bedingungen erlaubt. Fahrzeuge mit Level 3-Autonomie, wie das Mercedes-Benz EQS, dürfen auf bestimmten Straßen, wie Autobahnen, autonom fahren. Vollständig autonomes Fahren (Level 4 und 5) ist jedoch noch nicht flächendeckend zugelassen und wird derzeit in speziellen Pilotprojekten und Testgebieten erprobt.
Quellenangabe: Dieser Beitrag basiert auf Informationen folgender Unternehmen: Continental, Fraunhofer, Ibeo, Infineon, Joyson, Minebea Mitsumi, Mitsubishi Electric, Nvidia, TU München, Valeo, Vector.
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Angela Struck ist Chefredakteurin des developmentscouts und freie Journalistin sowie Geschäftsführerin der Presse Service Büro GbR in Ried.