Diese Seite wurde mit KI und maschinellem Lernen übersetzt.

(Pocket-lint) - In einer harmlosen Büroeinheit im Silicon Valley befindet sich das Technologiebüro der BMW Group. Wie so viele Technologieunternehmen liegt es an der Route 101, Nachbarn eines der größten Namen der Stadt - Google - in Mountain View.

Es ist kein Zufall, dass BMW hier in Kalifornien ein Büro hat. Der Bundesstaat Kalifornien erlaubt nicht nur das Testen autonomer Fahrzeuge auf der Straße, sondern viele der Technologiepartner, mit denen BMW möglicherweise zusammenarbeiten möchte, befinden sich auch in Kalifornien.

Ziel des Technologiebüros ist es, Technologien zu erforschen und zu entwickeln, bevor sie zur weiteren Einführung in die zukünftigen Autos von BMW an München zurückgegeben werden. Ein Beispiel hierfür ist die Entwicklung des drahtlosen Apple CarPlay, das 2016 auf dem BMW 5er debütierte .

Mit Klaus Fröhlich, dem für Entwicklung zuständigen Vorstandsmitglied von BMW, der mehrfach erklärt, dass die autonome Technologie von BMW bis 2021 einsatzbereit sein wird, ist in diesem speziellen Büro viel los.

Wie entwickelt BMW seine autonome Fahrtechnik?

Grant Mahler, PhD, ist der Ingenieur, der das Forschungs- und Entwicklungsprogramm im kalifornischen BMW Büro leitet, und stellt uns eines der Testfahrzeuge vor. Es handelt sich um einen BMW 7er mit acht Kameras, fünf Lidar-Systemen und anderen Sensoren. Der Kofferraum des Fahrzeugs ist mit Hardware ausgestattet, um die vom Auto gesammelten Informationen zu erfassen und zu verarbeiten.

Durch die Lidar- und Kamerasysteme kann das Auto die Umgebung sehen, durch die es fährt. Es kann die Bewegung anderer Fahrzeuge identifizieren und verfolgen und die 3D-Welt um es herum abbilden, sodass es weiß, wo es ist, wohin es geht und wohin auch alles andere geht.

Pocket-lint

Das Auto verfügt nicht nur über alle Kabel und Sensoren, die der reguläre 7er bieten würde, sondern auch über das komplette Rig für BMW iNext , denn eines der Merkmale von iNext ist das autonome Fahren.

Wir spionieren aus, dass ein vollständiger x86-PC zusammen mit einer Tonne anderer Hardware im Boot verkabelt ist. Die Rücksitze haben keinen Bildschirm für Unterhaltung, sondern einen Monitor, auf dem Ingenieure sehen können, was in Echtzeit passiert.

Pocket-lint

Das ist alles für die Entwicklung, da BMW bereits gezeigt hat, wie das endgültige In-Car-Modul aussehen soll, indem die Hardware von Intel und Mobileye in einer wassergekühlten Einheit verpackt wird.

Rund um den Globus gibt es rund 80 technische Testwagen, die Daten auf den Straßen sammeln und lernen, wie man an verschiedenen Orten fährt. Bei so vielen Sensoren, die Daten erfassen, liegt der Wert bei "ein paar Terabyte pro Stunde und Auto". Aber es sind Daten, die für die Entwicklung einer autonomen Fahrpolitik wesentlich sind, und es sind Daten, die den Algorithmus informieren, der letztendlich dazu führt, dass das Auto Entscheidungen trifft.

Die Interaktion zwischen Mensch und KI

Vieles, was BMW unternimmt, um seine autonome Fahrpolitik zu entwickeln, beginnt in der Simulation. Man kann nicht einfach empfindungsfähige Autos haben, die überall durch Versuch und Irrtum lernen, so dass ein Großteil der Arbeit von einem Simulator kommt. Das gibt BMW die Möglichkeit zu sehen, was das Auto macht, wenn es sich selbst überlassen bleibt.

Tatsächlich ist das Autofahren einfach und viele dieser Technologien sind gut etabliert und über vorhandene Systeme wie adaptive Geschwindigkeitsregelung, Spurführung oder automatisches Parken verfügbar. Wenn Sie jedoch die Autonomie der Stufe 3 erreichen, wird das Auto "hoch autonom", da es im Grunde alles für Sie tun kann, was bedeutet, Dinge wie Kreuzungen, Überholen und Spurwechsel sicher zu verhandeln.

Für diese Aufgaben muss das Auto alle anderen Fahrzeuge in seiner Umgebung überwachen und Vorhersagen darüber treffen können, was diese Fahrzeuge tun werden. Wenn Sie die vom Auto erfassten Daten beobachten, werden die potenziellen Routen angezeigt, die andere Fahrzeuge zurücklegen könnten, und ändern sich in Echtzeit, wenn Sie eine Kreuzung befahren. Dies ist etwas, was der menschliche Fahrer tut, indem er die Spiegel scannt und durch Erfahrung ein Gefühl dafür entwickelt, wie sich ein bestimmter Fahrer verhalten könnte, bevor er eine Entscheidung darüber trifft, welche Maßnahmen er ergreifen soll.

Hier werden die von diesen Testwagen gesammelten Daten so wichtig. Wenn Sie in alltäglichen Situationen einen menschlichen Fahrer ins Auto setzen, kann das "normale" Fahrverhalten analysiert und mit dem verglichen werden, was die KI unter den gleichen Bedingungen tun würde. Sobald die Abstimmung zwischen dem menschlichen Fahrer und der KI-Simulation erfolgt ist, sind Sie einer Fahrrichtlinie näher gekommen, bei der sich autonome Autos "normal" verhalten - und die die Grundlage für den Selbstfahralgorithmus bildet.

Und autonome Autos müssen auf der Straße Entscheidungen treffen. Während es ein System von Regeln für das Fahren auf der Straße gibt - und Computer Regeln lieben -, tun andere Fahrer sehr oft unvorhersehbare Dinge wie eine illegale Kehrtwende oder ändern plötzlich Geschwindigkeit oder Richtung ohne Vorwarnung. Es sind diese Herausforderungen, mit denen sich autonome Autos auseinandersetzen müssen, um sicher fahren zu können.

Pocket-lint

Maschinelles Lernen bedeutet, dass Autos möglicherweise selbst lernen können - basierend auf dem Fahrerverhalten -, aber es besteht immer das Risiko, dass ein Auto schlechtes Verhalten lernt. Aus diesem Grund müssen Daten von BMW Central verarbeitet werden, bevor eine Algorithmusänderung an die Flotte weitergegeben wird. Auf diese Weise werden autonome Autos intelligenter, da Verhalten und Reaktionen zunehmend verfeinert werden.

Wenn Sie also Testautos auf der Straße entdecken, fahren sie nicht unbedingt autonom und warten auf menschliches Eingreifen. Stattdessen erfassen sie die Daten des menschlichen Fahrers, um aus den getroffenen Entscheidungen zu lernen.

Obwohl die Gruppe in Kalifornien sitzt, ist sie sich sehr bewusst, dass die Fahrbedingungen nicht alle gleich sind. Die Vier-Wege-Haltestelle ist charakteristisch für die USA, während der Kreisverkehr beispielsweise auf europäischen Straßen häufiger vorkommt. Mit Testfahrzeugen an verschiedenen Standorten entwickelt BMW eine Lösung, die sich der weltweiten Fahrunterschiede bewusst ist.

Start im Jahr 2021 mit BMW iNext - oder einem Fiat?

Autonomie der Stufe 2 wird immer häufiger. Der Autopilot von Tesla ist typisch für Stufe 2 und entlastet den Fahrer, aber legal müssen Sie immer noch die Kontrolle über das Fahrzeug haben. Weniger bekannt ist Nissans ProPilot - wahrscheinlich, weil er nicht wie Tesla Schlagzeilen macht.

Die Autonomie der Stufe 3 ist sehr eng. Die SAE - die definiert, was diese verschiedenen Ebenen bedeuten - sagt, dass die Autonomie der Ebene 3 "Fahren ohne Augen" bedeutet, was bedeutet, dass Sie immer noch auf dem Fahrersitz sitzen müssen, aber nicht unbedingt die ganze Zeit darauf achten müssen.

Als BMW mit uns über diese Systeme sprach, machte er den interessanten Punkt geltend, dass in der gesamten Branche viel Forschung und Entwicklung betrieben wird - derzeit vielleicht mehr als 30 Systeme -, aber es besteht die Wahrscheinlichkeit, dass nicht alle überleben werden.

Pocket-lint

Dies ist einer der Gründe, warum BMW offen für die Idee der Zusammenarbeit und Partnerschaften ist. Derzeit ist FCA (Fiat Chrysler Automobiles) der einzige Fahrzeugpartner, den BMW hat (obwohl dies viele Marken abdeckt, von Fiat bis Maserati).

Dies bedeutet möglicherweise, dass sich die Forschung von BMW nicht nur auf die Luxusautos beschränkt, für die es bekannt ist, sondern möglicherweise eines Tages den Fahrer in einem Fiat 500 entlastet . BMW ist offen für eine breitere Zusammenarbeit, aber es gibt noch keine weiteren Ankündigungen.

Was wir mit Sicherheit wissen, ist, dass der Startplan von BMW für die Autonomie der Stufe 3 über iNext erfolgt und wiederholt angekündigt wurde, dass er 2021 fertig sein wird. Ob er durch ein neues Fahrzeug oder für die gesamte Gruppe eingeführt wird, bleibt abzuwarten Aber bevor wir diese Autos selbst fahren lassen können, müssen lokale Vorschriften festgelegt werden.

Wir sind zwar zuversichtlich, dass die Technologie in den nächsten Jahren alle verfügbar sein wird, aber ob es sich bei den rechtlichen Rahmenbedingungen um eine völlig andere Frage handelt.

Schreiben von Chris Hall.