driveblocks veröffentlicht eine überarbeitete Version seiner Mapless Autonomy Platform. Die Plattform kombiniert eine Reihe von neuronalen Transformer-Netzen mit geometrisch gut interpretierbaren Sensor-Fusionsalgorithmen, um ein dreidimensionales Modell um ein autonomes Fahrzeug herum zu erstellen. Dies ermöglicht es Fahrzeugen, sich sicher und zuverlässig in komplexen und sich ständig verändernden Verkehrsszenarien zu bewegen.
Eine der wichtigsten Ergänzungen in der Version 2023.4 ist die Implementierung eines graphenbasierten Frameworks, der die Sensorfusion optimiert. Dieser Ansatz ermöglicht es, semantische Beziehungen zwischen Objekten in der Szene zu berücksichtigen. Dadurch wird die Genauigkeit und Effizienz der Umgebungswahrnehmung erheblich gesteigert. Die neue Version bietet auch verbesserte Tracking-Fähigkeiten für sich bewegende Objekte. Sie verwendet geometrische Objektsignaturen, um Objekte mit hoher Relativbewegung in den neuen Sensordaten zuverlässig zu erkennen und zu verfolgen. Eingeführt wird auch die Unterstützung von reinen Radgeschwindigkeits- und IMU-basierten Odometriedaten. Diese Ergänzung ermöglicht es autonomen Fahrzeugen, auch in GPS-schwachen Umgebungen wie Tunneln oder urbanen Schluchten präzise zu navigieren. Dadurch wird die Abhängigkeit von GPS-Signalen minimiert und die Sicherheit in komplexen Umgebungen erhöht. (oe)
