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)
Ähnliche Artikel

News
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. […]

News
Driveblocks: Mapeless Autonomy Platform jetzt bei Apex.Grace vorintegiert
Die Lösung erleichtert die Implementierung automatisierter und autonomer Fahrfunktionen, die zudem einfacher in den eigenen Stack eingebaut werden können. […]

Exklusiv
Start-up: driveblocks – Autonom Fahren ohne HD-Karten
driveblocks entwickelt Software, die autonomes Fahren ganz ohne hochgenaue Karten ermöglicht. Anwender können sich dabei aus einem Baukasten bedienen und so schneller die Serienreife erreichen. […]