In diesem Beitrag begründet der Leiter des Bereichs Autonomes Fahren bei Autobrains, Joachim Langenwalter, warum der bislang verwendete Ansatz des überwachten Lernens bei der Entwicklung von autonomen Fahrzeugen zu teuer und zu langwierig ist und daher letztendlich in eine Sackgasse führt. Er plädiert dafür, die bisher dabei entstandenen Kosten abzuschreiben. einen radikalen Schwenk durchzurühren und ab sofort auf das (fast) unüberwachte maschinelle Lernen zu setzen. (jr)
Related Articles
onsemi: Hyperlux-Sensoren werden von der NVIDIA DRIVE-Plattform unterstützt
Um die Sicht von autonomen Fahrzeugen zu verbessern, hat Nvidia die Treiber der Hyperlux Bildsensoren von onsemi jetzt auf seiner DRIVE Plattform integriert. […]
Blog: Warum brauchen wir eine Sensorkalibrierung?
In diesem Blog zeigt dSpace, wie man die Kalibrierung von zwei verschiedenen Sensoren, zum Beispiel Kamera und Lidar, mit zwei verschiedenen Methoden durchführen kann. […]
Neues Robo-Shuttle von ZF
ZF hat ein neues Robo-Shuttle, das im Mischverkehr ohne Sicherheitsfahrer auf vordefinierten Routen manövrieren kann, auf der CES vorgestellt. […]