Es ist immer wieder erstaunlich, wie in Science-Fiction-Filmen Szenarien, die noch vor einigen Jahren wie ferne Zukunftsmusik wirkten nach und nach Realität werden. Ähnlich verhält es sich mit selbstfahrenden Autos. Auch wenn diese Technologie noch lange nichtausgereift ist, so kommen wir einer langfristig gut arbeitenden Lösung schnellen Schrittes näher. Ob Internet Of Things (IOT), 3D-Druck, maschinelles Lernen, Blockchain oder die einfache Bedienbarkeit von und Zugänglichkeit zu zivilen Drohnen, die inzwischen jeder im Elektronikgeschäft kaufen kann - die Liste der Industrie 4.0-Lösungen, die bereits heute in der Praxis eingesetzt werden, ist lang. Da auch Plattformen für künstliche Intelligenz zur Erfassung von Datenaus der realen Welt immer relevanter werden, könnten die bisher noch futuristisch wirkenden, gänzlich unabhängigen Fahrzeuge sehr bald auf den Straßen zu sehen sein. Schon heute fahren finden sich auf den Straßen erste Testfahrzeuge.
Es sind bereits einige Lösungen auf dem Markt, die eingewisses Maß an Fahrzeugautomatisierung ermöglichen. Um genau zu sein, können Verkehrsteilnehmer aktiv Fahrassistenz-Technologien einsetzen, die autonom lenken, beschleunigen, bremsen und den Autofahrer in Notfällen warnen. Diese erfordern jedoch nach wie vor ein ständiges Eingreifen des Fahrers in den Fahrprozess. Vollständig fahrerlose Autos sind eine andere Sache. Die New YorkTimes stellt zu ihrer weiteren Ausarbeitung folgende Prognose auf: „Vereinfacht gesagt, ist es trotz der klaren Perspektive, selbstfahrende Fahrzeuge auf denAutobahnen anzutreffen, noch ein weiter Weg bis zu diesem hohen Automatisierungsgrad.“
Aber wie funktionieren selbstfahrende Fahrzeuge eigentlich? Es geht vor allem um Kameras, Datenerfassung und Rechenleistung. Fahrerlose Autos benötigen externe Daten, um ihre autonomen Fahrsysteme zu trainieren. Informationen über die umgebenden Objekte und Hindernisse auf den Straßen werden in Form von Bildern mit Hilfe von Kameras gesammelt. Anschließend werden die erfassten Daten vom Computer verarbeitet, der die Fahrzeuge erkennt, klassifiziert und das System darauf trainiert, diese Technik auf der Grundlage der gespeicherten Referenzen visueller Trainingsdatensätze automatisch durchzuführen. Da es auf den Straßen eine Vielzahl von Objekten gibt, die erkannt und weiter identifiziert werden müssen, ist es für Entwicklerfirmen manchmal eine echte Herausforderung, entsprechende Daten in großen Mengen zu erfassen.
Ein weiteres Merkmal, das bei der Einführung selbstfahrender Autos eine entscheidende Rolle spielt, ist ihre Anbindung an die städtischeInfrastruktur. Eines der jüngsten Forschungsthemen in diesem Bereich widmet sich der Vehicle-to-Infrastructure-Technologie, kurz V2I, die unter anderem vom US-Verkehrsministerium untersucht wird. Die Innovation soll dazu dienen, Echtzeitdaten über die Straßensituation zu erhalten und die gewonnenen Informationen an die angeschlossenen Fahrzeuge zu übermitteln, damit diese den Verkehrsfluss vorhersagen, bessere Routen erstellen und Unfälle vermeiden können.
Die Idee der selbstfahrenden Autos wartet noch auf die langerwartete Umsetzung, aber ROADIA-Geräte können bereits jetzt einige, für die weitere Entwicklung erforderliche, Funktionen bereitstellen. ROADIA setzt Lösungen mit künstlicher Intelligenz ein, um verschiedene Verkehrsteilnehmer zuerkennen, ihre Klassifizierung vorzunehmen und den Verkehr zu zählen. Nehmen Sie noch heute Kontakt mit uns auf, um weitere Informationen über unsere Dienstleistungen zu sammeln und sich über konkrete Umsetzungsmöglichkeiten auszutauschen.
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