Seat hat den Ibiza geliftet. Und fordert frech den feinen Bruder Audi A1 heraus. Der Test verrät, welcher Kurze mit Wumms mehr aus seinen 150 PS macht.
So wichtig ist die Lidar-Technologie fürs autonome Fahren!
Wann kommen autonom fahrende Autos? Bis sie selbststeuernd im öffentlichen Verkehr unterwegs sind, dürfte es Jahre dauern. Wichtig: Ohne Lidar-Technik geht kaum etwas!
Es hapert beim autonomen Fahren. Entgegen vieler Ankündigungen wird es noch einige Jahre dauern, bis Autos hoch automatisiert oder gar autonom im öffentlichen Verkehr unterwegs sind. Ohne Lidar-Technik, eine Art Infrarot-Radar, geht bei den Fahrfunktionen der Zukunft kaum etwas.
Lidar ist eine oder sogar die Schlüsseltechnologie bei der Entwicklung autonom fahrender Autos. Zusammen mit Radar, GPS und hochsensiblen Kamerasystemen bildet es die Sehfähigkeit des Autos – also die Fähigkeit, seine Umgebung zu erfassen. Lidar steht für Light Detection and Ranging, ein Infrarotlicht, das eine präzise, dreidimensionale Karte der Umgebung erstellt, mit der das Fahrzeug seine Umgebung erkennen kann. Je besser diese Bildinformationen sind, desto leichter kann die Bordelektronik diese auf der Fahrt verarbeiten. Viele Technologieentwickler bestehen darauf, dass die von Lidar in Kombination mit anderen Sensoren bereitgestellte Redundanz für sichere selbstfahrende Systeme zwingend erforderlich sei; gleichzeitig gelten solche Lösungen aber auch als sperrig und teuer. Autohersteller wie Tesla oder Nissan setzen zum Beispiel auf günstigere Kamerasysteme.
Da die Rolle der Lidar-Technik so elementar für autonome Fahrfunktionen ist, sind Firmen, die sich mit Entwicklungen auf diesem Gebiet befassen, besonders begehrt in der Autoindustrie. So hat sich das amerikanische Tech-Unternehmen Aurora mit Blackmore einen Anbieter von Lidar-Technik geschnappt. Blackmore hatte zuvor nennenswerte Investitionen von Autoherstellern und Risikokapitalgebern bekommen, etwa von "iVentures" (Toyota und BMW). Der Automobilzulieferer Hyundai Mobis, der zum koreanischen Hyundai-Konzern gehört, hat in das amerikanische Lichterkennungsunternehmen "Velodyne Lidar" investiert. Die Investition ist eine strategische Partnerschaft, da die beiden Unternehmen noch 2021 ihre ersten gemeinsam entwickelten Lidar-Sensoren präsentieren wollen, um Level-3-Systeme für automatisierte Fahrzeuge in Serie zu produzieren. Velodyne ist einer der Pioniere bei Lidar-Lösungen und Anwendungen für autonome Fahrzeuge. 2017 brachte das Unternehmen den "VLS-128" auf den Markt, nach eigenen Angaben der seinerzeit "beste Lidar der Welt". Im Dezember 2018 investierte die Nikon Corporation 25 Millionen Dollar in das Unternehmen.
Die Lidar-Technik ist hochkomplex und entsprechend sensibel. Bisher kam es bei den hierfür eingesetzten Infrarot-Lasern bei steigenden Temperaturen im Bauteil zu Abweichungen in der Wellenlängenstabilität von bis zu 40 Nanometern, wodurch das System etwas verschwommen sieht. Ein neuartiges Chipdesign des deutschen Lichtspezialisten Osram reduziert die Verschiebung der Wellenlängen nun auf lediglich zehn Nanometer und ermöglicht dadurch deutlich klarere und schärfere Bilder der Umgebung. Dank des neu entwickelten Chipdesigns sollen Edge Emitting Laser im Hinblick auf die Wellenlängenstabilität – bei für Automotive-Anwendungen üblichen Betriebstemperaturen bis 125 Grad Celsius – mit den Werten von VCSEL gleichziehen und diese sogar übertreffen. Der technologische Meilenstein in der Entwicklung soll für Infrarot-Laser die Verwendung eines wesentlich kleineren Wellenlängenfilters am Detektor ermöglichen, was das sogenannte Signal-Rausch-Verhältnis deutlich verbessert. Dieser technologische Fortschritt konnte bereits bei Bauteilen mit sogenannter "Triple-Junction" (drei übereinander geschichteten lichtemittierenden Flächen) nachgewiesen werden und wird künftig bei allen Infrarot-Lasern von Osram zum Einsatz kommen. Das bietet Lidar-Systemherstellern enorme Vorteile.
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Ford testete Lidar im Großraum Detroit/Michigan
Datensätze mit Kalibrierungswerten, Pose-Trajektorie, Boden-Wahrheits-Pose und 3D-Karten.
Ford hatte 2019 als einer der ersten Autohersteller einen Datensatz seiner autonomen Fahrzeugflotte veröffentlicht. Der Datensatz mit dem Namen "Multi-AV Seasonal Dataset" bot Forschern freien Zugriff auf die Informationen, um die Robustheit autonomer Systeme zu verbessern. Um den Datensatz zu erstellen, fuhren Ingenieure Ford Fusion Hybridmodelle im Großraum Detroit/Michigan und deckten dabei eine Vielzahl von Fahrumgebungen ab, darunter Autobahnen, Überführungen, Flughäfen, Brücken, Tunnel und Bauzonen. Der Datensatz spiegelte dabei saisonale Unterschiede wider, da er unter verschiedenen Wetterbedingungen erfasst wurde. Das Entwicklungsfahrzeug war mit vier Lidar-Sensoren, sechs 1,3-Megapixel-Kameras, einer Fünf-Megapixel-Kamera und einer Trägheitsmesseinheit ausgestattet. Die Hardwareplattform bestand aus vier Quad-Core i7-Prozessoren mit 16 GB RAM, Netzwerkgeräten und einem Kühlmechanismus. Nach Ford-Informationen ist jedes Protokoll des Datensatzes mit einem Zeitstempel versehen und erhält Rohdaten von den Sensoren, Kalibrierungswerte, Pose-Trajektorie, Boden-Wahrheits-Pose und 3D-Karten.
Daimler will Lastwagen auf Fahrassistenzstufe 4 bringen
Daimler setzt bei seinen hoch automatisierten Lastwagen in der Erprobung auf Lidar-Anbieter "Luminar Technologies".
Daimler setzt bei seinen hochautomatisierten Lastwagen in der Erprobung auf Luminar Technologies, einen der führenden Anbieter von Lidar-Hardware- und -Softwaretechnologie. Ziel ist es, Lastwagen mit der Fahrerassistenzstufe vier auf die Straßen zu bringen. Der Fokus liegt zunächst im Fernverkehrseinsatz auf amerikanischen Highways. Hier sollen die Systeme gerade bei höheren Geschwindigkeiten in Sachen Objekterkennung und Datenverarbeitung leistungsfähiger werden. Zur Stärkung der Partnerschaft hat Daimler Trucks eine Minderheitsbeteiligung an Luminar erworben. Dr. Peter Vaughan Schmidt, Leiter der Autonomous Technology Group bei Daimler Trucks: "Luminar hat sich als visionär in seinem Bereich gezeigt. Das Unternehmen verfügt über einzigartige Technologien für die Objekterkennung auf große Distanzen und bei hohen Geschwindigkeiten auf Highways. Es ist unser gemeinsames Ziel, den sicheren Einsatz von hochautomatisierten Lkw zu ermöglichen und damit einen Beitrag zur Weiterentwicklung der gesamten Branche zu leisten."
