Autonomes Fahren
Autonomes Fahren: Technologische Meilensteine in der Automobilindustrie
Autonomes Fahren markiert einen Wendepunkt in der Automobilindustrie und steht für einen fortschrittlichen Ansatz in der Fahrzeugtechnik. Diese Technologie zielt darauf ab, Fahrzeuge zu entwickeln, die ohne menschliches Eingreifen sicher und effizient navigieren können. Sie ist ein Forschungsschwerpunkt für die Zukunft der Mobilität und soll das Autofahren sicherer, effizienter und komfortabler machen.
Die Technik hinter dem autonomen Fahren basiert auf einer Kombination aus fortschrittlichen Sensoren, Kameratechnologien und künstlicher Intelligenz (KI). Diese Komponenten ermöglichen es dem Fahrzeug, seine Umgebung präzise zu erfassen und zu analysieren. Sensoren wie Lidar, Radar und Ultraschall spielen dabei eine zentrale Rolle, indem sie kontinuierlich Daten über die Umgebung des Fahrzeugs sammeln. Diese Daten werden anschließend von fortschrittlichen Algorithmen verarbeitet, um Bewegungsentscheidungen in Echtzeit zu treffen.
Ein weiterer wesentlicher Aspekt des autonomen Fahrens ist die Vernetzung. Durch die Kommunikation mit anderen Fahrzeugen (V2V) und der Infrastruktur (V2I) können autonome Fahrzeuge Informationen über Verkehrsbedingungen, Wetter und potenzielle Gefahren austauschen. Diese Vernetzung trägt maßgeblich zur Verbesserung der Sicherheit und Effizienz bei.
Autonomes Fahren ist nicht nur ein Konzept der Zukunft, sondern wird bereits in verschiedenen Stufen realisiert. Von teilautonomem Fahren, bei dem das Fahrzeug bestimmte Funktionen wie das Lenken oder Beschleunigen übernimmt, bis hin zu vollständig autonomen Systemen, die keine menschliche Überwachung erfordern, entwickelt sich die Technologie rasant weiter.
Die Implementierung des autonomen Fahrens bringt vielfältige Vorteile mit sich, darunter eine Reduzierung von Verkehrsunfällen, eine Entlastung des Fahrers und eine effizientere Nutzung der Verkehrsinfrastruktur. Darüber hinaus hat sie das Potenzial, Personen mit eingeschränkter Mobilität zu unterstützen.
Für alle, die sich intensiver mit der Technik des autonomen Fahrens auseinandersetzen möchten, bietet der doubleSlash-Blog fundierte Informationen und Einblicke in die neuesten Entwicklungen und Forschungsergebnisse. Dieser Blog ist eine ideale Informationsquelle für alle, die sich für diesen dynamischen und zukunftsweisenden Bereich interessieren.
Neuronale Netze zum Ausprobieren – Erkennung von Fahrbahnmarkierungen
18.03.2022 –
Letztes Jahr haben wir euch in einer dreiteiligen Beitragsserie die Entstehung unseres Showcase „Erkennung von Fahrbahnmarkierungen“ vorgestellt. Um das Modell weiter zu verbessern, möchten wir gerne den Input unserer Kolleg:innen und Kund:innen nutzen.
// weiterlesenErkennung von Fahrbahnmarkierungen – Teil 3: Der Showcase
22.03.2021 –
Auf Basis der Grundlagen von Convolutional Neural Networks (im ersten Teil der Beitragsserie) und dem wesentlichen Verständnis der Bildsegmentierung (aus dem zweiten Teil der Beitragsserie) wurde ein Modell trainiert,
// weiterlesenErkennung von Fahrbahnmarkierungen – Teil 2: Bildsegmentierung und wie sie genutzt werden kann
08.02.2021 –
Auf dem Weg zur Erkennung von Fahrbahnmarkierungen werden Convolutional Neural Networks (kurz CNNs) benötigt. Diese wurden im ersten Teil dieser Blogserie vorgestellt. Die Erkennung der Fahrbahnmarkierungen fällt in den Bereich der Bildsegmentierung.
// weiterlesenUnser Kracher-Beitrag im Januar
04.02.2021 –
Top Scorer mit den meisten Visits im Januar war der spannende Beitrag von Stefan Träger zu “Erkennung von Fahrbahnmarkierungen – Teil 1: Convolutional Neural Networks und wie sie funktionieren“.
// weiterlesenErkennung von Fahrbahnmarkierungen – Teil 1: Convolutional Neural Networks und wie sie funktionieren
11.01.2021 –
Die Erkennung von Fahrbahnmarkierungen ist ein essentielles Element auf dem Weg zu autonom fahrenden Fahrzeugen. In dieser dreiteiligen Blogserie gehen wir auf die Erkennung von Fahrbahnmarkierungen mithilfe von Bilddaten und neuronalen Netze ein.
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