Vor ein paar Jahren hätten wir ein selbstfahrendes Auto fahren sollen. Aber sie sind noch nicht angekommen.
Die Technologie ist bereits viel fortschrittlicher, erfordert jedoch umfangreiche Tests und je näher der Designer an der Ziellinie ist, desto schwieriger wird es. Auch für selbstfahrende Autos ist die derzeitige Infrastruktur nicht ideal. Der Mercedes-Benz EQS450 legte mit voller Ladung 563 km zurück und schlug das Tesla-Auto.
Weitere Artikel finden Sie auf der Website von Business Insider Niederlande. Uns wird seit Jahren versprochen: eine Fahrt zur Arbeit im vollautonomen Taxi. Dazu ist leider noch nichts passiert. Management ist immer noch eine Technologie. Es stellt sich die Frage: Warum gibt es noch keine vollständig selbstfahrenden Autos? Und warum dauert es so lange?
Seit 2015 gibt es eine Flut von Nachrichten über selbstfahrende Autos. Sie werden unsere Sicht auf die Straße innerhalb weniger Monate verändern. Aus diesen Monaten sind Jahre geworden. Und das macht Sinn. Die Entwicklung eines vollautonomen Fahrzeugs ist schwieriger als erwartet. Das war der erste große Schritt. Innerhalb kürzester Zeit hielten die Autos Abstand, blieben in der Spur und griffen bei einer plötzlichen Bremsung ein. Dann wurde es immer stiller.
Ein gutes Beispiel dafür ist Teslas Autopilot. Dieses System führt all dies aus, aber praktisch nichts anderes. Doch Tesla-Chef Elon Musk verspricht seit Jahren, dass sein Auto bald vollautonom sein wird. Aber es funktioniert immer noch nicht. Mit dem neuesten Software-Update (FSD 9) hat Tesla einen kleinen Schritt in Richtung voller Autonomie gemacht, ist aber noch weit vom Endziel entfernt. Und das selbst dann, wenn sich das Update um mehr als 3 Jahre verzögert. Tesla konzentriert sich nicht vollständig auf autonomes Fahren, daher können Sie nicht erwarten, das erste Unternehmen zu sein, das den Code für volle Autonomie bricht. Werfen Sie dazu einen Blick auf die Marktführer in diesem Bereich, wie Waymo von Google und Cruise von General Motors.
Logischerweise ist es viel weiter als Tesla, wenn es darum geht, dass Autos ohne Fahrer zirkulieren. Tatsächlich sind sie nicht weit davon entfernt. Test: Ein Test, um mit dem Taxi von A nach B zu gelangen, ist im Gange und niemand fährt. Waymo Testfahrzeug. Foto: Waymo Testfahrzeug von Waymo. Foto: Waymo
Sorgfältig ausgewähltes und geschütztes Testgelände
Allerdings sind auch hier Reservierungen erforderlich. Das Auto ist als vollautonom gekennzeichnet, aber außerhalb des geschützten Bereichs nicht fahrbereit. Fahren Sie den ausgewählten Asphalt in einer relativ sicheren Umgebung. Künstliche Intelligenz im Auto ist im menschlichen Verhalten unberechenbar und nicht im Herzen einer geschäftigen Stadt zu finden.
Das Testgelände befindet sich zudem an einem sonnigen Ort mit wenig Regen und ohne Gefrierpunkte. Selbstfahrende Autos haben das große Problem von fallendem Wasser und einfrierenden Straßen. Der Sensor funktioniert nicht.
Die ersten 90 % der Entwicklung von vollständig selbstfahrenden Autos verliefen jedoch gut, aber wenn sich die Hersteller der Ziellinie nähern, werden immer mehr unerwartete Details gefunden. In vielen Fällen können diese Probleme mit einer großen Datenmenge gelöst werden. Durch den Einsatz von maschinellem Lernen zum Angriff auf relevante Informationen kann die künstliche Intelligenz beim Autofahren lernen, mit Kreuzungen, Rissen und anderen schwierigen Situationen umzugehen.
Waymo tut dies zum Beispiel, indem du dein Auto so oft wie möglich fahren lässt. Legen Sie jedes Jahr Millionen von Meilen zurück und lernen Sie für jede Meile ein wenig mehr.
Aber selbst bei diesen Millionen Kilometern gibt es bestimmte Vorfälle, bei denen Autos nicht regelmäßig vorbeikommen. Unfälle und Müll auf der Straße sind nur einige Beispiele. Außerdem lässt sie sich nicht ohne weiteres durchsetzen. Und selbst wenn Sie eine solche Situation nachahmen könnten, würde es viel Zeit, Geld und Energie kosten, eine große Menge an Daten darüber zu sammeln.
Eine Arbeit aus Austin, Texas, reproduziert in Simulation City. Foto: Eine aus Austin, Texas, reproduzierte Arbeit in Waymo Simulation City. Foto: Waymo
Lernen wir Software mit Software: Simulation City
Waymo hat mit SimulationCity eine Alternative zum eigentlichen Test gefunden. Wie der Name schon sagt, ist es eine simulierte Stadt, in der Robotertaxis kilometerweit fahren können. Waymo gibt an, auf diese Weise bereits Milliarden von Meilen an Daten gesammelt zu haben. Die Software ermöglicht es Unternehmen auch, Taxis an Orten zu testen, die in der realen Welt noch schwierig oder gefährlich sind.
Darüber hinaus kann Simulation City Software-Updates überprüfen. Hoffentlich geht in der virtuellen Welt alles gut, es braucht nur ein paar Ausflüge in die reale Welt, um sie zu sehen. Und letzteres ist ein wichtiger Schritt. Denn Lern- und Testfallen in einer computergenerierten Welt werden “Junk-Ins, Garbage-Outs” genannt. Mit anderen Worten, wenn der Computer die Simulation mit falschen Daten einrichtet, sind die Ergebnisse des Trainings- und/oder Testprozesses völlig nutzlos.
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All diese Faktoren sorgen dafür, dass das letzte Bein in diesem Fall das schwerste ist. Der Fortschritt ist langsam, aber der Fortschritt schreitet voran. Und die Tatsache, dass wir selten davon hören, liegt vor allem an Gruppen wie Waymo und Cruise, die kein unnötiges Risiko eingehen wollen, indem sie nur eines ihrer Autos fahren. Schließlich kann es tödlich sein, wie wir vor einigen Jahren bei einem Vorfall mit autonomen Uber-Fahrzeugen gesehen haben.
Selbstfahrende Autounfälle machen nicht nur die Öffentlichkeit misstrauisch gegenüber solchen Fahrzeugen (viele Leute scheinen das Fahren in selbstfahrenden Autos nicht zu mögen). Es trägt auch nicht dazu bei, die notwendigen Gesetzesänderungen abzuschließen. Dies ist notwendig, da die derzeitige Gesetzgebung auf Fleisch- und Blutpflegern basiert. Wenn das so weitergeht, geraten selbstfahrende Autos in die Grauzone, was zu rechtlichen Problemen wie Unfällen führen kann. Das Testen von selbstfahrenden Autos basiert derzeit auf befristeten Genehmigungen oder experimentellen Methoden (eines dieser Gesetze wurde 2019 in den Niederlanden eingeführt).
Navigieren auf der Straße. Foto: Kreuzfahrt Kreuzfahrt auf der Straße. Foto: Kreuzfahrt
Infrastrukturänderungen erforderlich
Die heute gewohnte Infrastruktur ist nicht immer für selbstfahrende Autos geeignet. Sie sehen die Welt anders und haben Schwierigkeiten, unerwartete Situationen vorherzusagen. Anpassungen müssen vorgenommen werden, um die daraus resultierenden Risiken zu begrenzen.
Diese Einstellungen können beispielsweise Straßenrandsensoren und tote Winkel umfassen. Alles, um die bestehenden Straßen von Roboterfahrzeugen zu säubern.
Doch mit diesem Problem geht die Geschichte von Huhn oder Ei bald zu Ende. In der perfekten Welt sind diese Anpassungen an die Einführung selbstfahrender Autos bereits umgesetzt. Dies ist nicht wirklich möglich. Das ist wahrscheinlich das Gegenteil. Zunächst wurden selbstfahrende Autos auf die Straße gebracht, was es einfacher machte, Infrastrukturänderungen zu rechtfertigen.
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Darüber hinaus müssen neue Fragen des Schutzes sensibler Daten angegangen werden. Selbstfahrende Autos wollen Handy-Sensoren in der Tasche auslesen, um menschliches Verhalten besser einschätzen zu können. Betrachten Sie beispielsweise den Standort von GPS. Daher vermeiden selbstfahrende Autos eher Unfälle an plötzlichen Kreuzungen. Dies liegt daran, dass das Gehirn des Autos diese Aktion schneller erkennt. Die damit verbundenen Komplikationen sind offensichtlich.
Es ist jedoch immer noch sehr logisch, dass Sie nicht mit einem autonomen Taxi zur Arbeit fahren können. Diese Technologie ist nicht fortschrittlich genug, um unfallfrei von A nach B zu fahren. Daher ist es verständlich, dass sie die Technologie der vollautonomen Fahrzeughersteller nur ungern nutzen.
Bis sich vollautonome Fahrzeuge an die reale Welt anpassen können, sind noch viele Probleme zu lösen. Und während sich diese Technologie weiterentwickelt, treten viele neue Probleme auf. Vollkommen selbstfahrende Autos sind nur möglich, wenn sie sicher und korrekt funktionieren. wenn? Das wagen wir und viele Experten nicht zu sagen. Einige Experten denken, dass es überhaupt nicht funktioniert.
