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Autonomes Fahren: Wie neuronale Netze autonome Autos schlau machen

Neuronale Netze sollen autonome Autos intelligenter machen. Spannend!

Wie groß dieser Aufwand ist, merken derzeit der Automobilhersteller Daimler und der Zulieferer Bosch. Beide Firmen kündigten in der vergangenen Woche an, schon im kommenden Jahr im US-Bundesstaat Kalifornien einen selbstfahrenden Shuttle-Service zu testen. Wie sie diese Aufgabe meistern wollen, erläuterten Entwickler beider Unternehmen in dieser Woche im neuen Daimler-Testzentrum für autonomes Fahren im baden-württembergischen Immendingen. Neuronale Netze und schnelle Rechner spielen dabei eine entscheidende Rolle.
Hohe Rechenleistung erforderlich
Schon jetzt sind Mercedes-Modelle wie die S- und E-Klasse mit zahlreichen Sensoren und Assistenzsystemen ausgestattet. Doch diese Systeme reichen bei weitem nicht aus, wenn sich ein Auto fahrerlos in einem dichten Stadtverkehr bewegen will. Das Auto muss dann in der Lage sein, die Verkehrssituation vollständig zu erfassen, zu verstehen und die richtige Fahrentscheidung zu treffen. Tödliche Fehler, wie im Frühjahr bei der Kollision eines Uber-Testautos mit einer Fußgängerin, dürfen dann nicht passieren.

Mit Stereo-Kameras nimmt Daimler ein dreidimensionales Bild der Umgebung auf. (Foto: Daimler)

Daimler und Bosch entwickeln die erforderliche Hard- und Software weitgehend selbst. Das gilt sowohl für die Sensorauswertung und die Sensordatenfusion als auch für die Fahrwegplanung. Als Kooperationspartner für die schnelle Steuereinheit wurde - ebenfalls in der vergangenen Woche - der US-Chiphersteller Nvidia präsentiert. Auf dessen Plattform Drive PX Pegasus sollen die Billionen an Rechenoperationen in jeder Sekunde durchgeführt werden, die für das autonome Fahren erforderlich sind. Je mehr Schichten ein "tiefes" neuronales Netz hat, desto mehr Rechenleistung ist nötig.

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