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)
Technologie-Radar
TUM erhält eigenes Testfeld für vernetzte Mobilitätssysteme
Auf dem Testfeld sollen komplexe Verkehrsszenarien unter Laborbedingungen untersucht und das Zusammenwirken autonomer Verkehrssysteme sowie deren Betrieb erforscht werden.
Branchen-News
Hyundai: Vertiefte Kooperation mit NVIDIA beim autonomen Fahren
Die Zusammenarbeit zielt darauf ab, sicheres, skalierbares autonomes Fahren in ausgewählten Fahrzeugen der Hyundai Motor Group und den Motional-Robotaxi-Diensten einzuführen.
Fachberichte & White Paper
Fachartikel: Cold Standby – AUTOSAR-based fail-operational fallback level
ITK-Engineering Experte Christopher Schwager erklärt in diesem 4-seitigen Artikel, der in der ATZ erschienen ist, redundante fail-operationale Ansätze auf der Grundlage von Adaptive AUTOSAR.