Archiv der Kategorie: Navigation

Wayve trainiert autonome Autos

Wayve, ein britisches KI-Start-Up, glaubt, ein besseren Weg gefunden zu haben, um autonome Fahrzeuge zu trainieren. Bisherige Methoden wenden hochentwickelte Software und detaillierte 3D-Karten an. Am Montag veröffentlichte Wayve ein Video, das einen modifizierten Renault Twizy zeigt. In diesem Video erlernt das autonome Auto das Navigieren einer Straße. Die angewandte Technik beruft sich auf Reinforcement Learning, wodurch sich ein System eine Belohnung durch wünschenswertes Verhalten verdient. Tritt dieses Verhalten nicht ein, wird das System “bestraft”.

Wayve entwickelt Alternative zu 3D-Karten


Die meisten Navigationssysteme für autonome Fahrzeuge beruhen auf detaillierten 3D-Karten. Global stehen Unternehmen aktuell im starken Wettkampf um die Entwicklung dieser Systeme. Unter Verwendung von hochentwickelten Sensoren und Kameras werden Straßenkarten en detail aufgenommen. Zusätzlich tragen autonome Fahrzeuge eigene Sensoren und Kameras an ihrem Gehäuse. Mit dieser doppelten Leistung sollen autonome Fahrzeuge zu zuverlässigen und gewissenhaften Navigatoren ausgebildet werden.

Die Entwicklungen von 3D-Karten sind jedoch sehr arbeitsintensiv und bedürfen regelmäßigen Updates, um Baustellen, neue Straßenverläufe sowie Sperrungen in die Navigation mit einzubinden. Unternehmen, die sich mit der Erstellung solcher 3D-Karten befassen, tendieren zudem dazu verkehrsreiche Straßen in der Entwicklung zu priorisieren, sodass ländliche Regionen außen vor bleiben.


Trial & Error: Unterrichten eines Autos

Wayves Technik könnte 3D-Karten obsolet machen. Das Video zeigt lediglich eine Kamera, die am vorderen Teil des Renault Twizys angebracht ist (in der Regel haben autonome Fahrzeuge bis zu acht Kameras). Diese eine Kamera liefert Echtzeit-Informationen an einen Grafikprozessor im Inneren des Autos. Der Grafikprozessor führt das genannte Reinforcement Learning Programm aus. Die resultierenden Algorithmen kontrollieren die Fahrzeugführung von Beschleunigung über Bremsen und Steuern. Ein menschlicher Fahrer sitzt bei dem Experiment hinter dem Steuer und greift ein, sobald das Fahrzeug in die falsche Richtung fährt, die sogenannte Bestrafung des Systems. Je länger das System ohne menschliches Eingreifen fährt, desto größer ist die Belohnung, das es erhält.

Innerhalb von 20 Minuten hat das Fahrzeug gelernt wie es die kurvige Straße zu fahren hat.

Der Ansatz von Wayve überzeugt durch die Unabhängigkeit von 3D-Karten, sodass zukünftig jeder und ortsungebunden die Vorteile autonomen Fahrens genießen könnte.   

Das Experiment lässt sich hier aufrufen
(
AI algorithm teaches a car to drive from scratch in 20 minutes)  

Bilder: www.wayve.ai (alle Rechte vorbehalten)

MIT entwickelt autonomes Fahrzeug, das ohne 3D Karten auskommt

Die Forschungsgruppe CSAIL des MITs hat ein autonomes Fahrzeug entwickelt, das ohne eine große Menge an 3D Kartendaten auskommt. Die bisherigen autonomen Fahrzeuge von Waymo, Uber und co. benötigen Kartendaten mit einem hohen Detaillierungsgrad, Gebäude als Anhaltspunkte und Straßen mit eindeutiger Markierung, um sicher von A nach B zu kommen. Deswegen wurden von Technologiekonzernen und Startups bisher Städte für Testfahrten bevorzugt und ländlichen Gegenden nicht berücksichtigt.

Kombination von Google Maps und Sensor Daten

Das Forschungs-Lab CSAIL hat ein System entwickelt, mit dem Fahrzeuge auch autonom auf Landstraßen fahren können, für die keine detaillierten 3D Karten vorhanden sind. Um das zu ermöglichen, werden einfache Google Maps Daten mit Sensordaten aus dem Fahrzeug kombiniert. So ist es dem Team gelungen, vollautomatisch auf Landstraßen in Massachusetts zu fahren, die vorher nicht erfasst wurden. 

Fahrten mit geringer Geschwindigkeit

Ein Toyota Prius Fahrzeug, das mit LiDAR und Beschleunigungssensoren ausgestattet sind, wurden für die Tests verwendet. Die Fahrzeuge sollen in der Lage sein, mehr als 30 Meter Strecke zuverlässig analysieren zu können. Auf den ersten Blick ist die Strecke recht kurz, die Leistung muss noch erhöht werden, um höhere Geschwindigkeiten zu ermöglichen. Im folgenden Video ist das Fahrzeug auch mit einer moderaten Geschwindigkeit unterwegs.

Das MapLite genannte System nutzt GPS Daten, um die grobe Position des Fahrzeugs zu definieren. Um zum Ziel zu kommen, wird die Strecke in kleine Zwischenziel unterteilt. Die Zwischenziele werden “Local Navigation Goal” genant und müssen sich in Sichtweite des Fahrzeugs beiden. Aus den Daten der LiDAR-Sensoren wird ein Pfad generiert, um zu den Zwischenzielen zu gelangen. 

Kartendaten als Grundlage für autonomes Fahren

Detaillierte Kartendaten sind bisher die essentielle Grundlage für autonomes Fahren. Es ist kostenintensiv, die Karten zu erstellen und aktuell zu halten. Ein System, das ohne aktuelle und genau Kartendaten auskommt, wäre ein großer Fortschritt. Es würde nicht nur der Aufwand verringert werden, um die Kartendaten zu erstellen, es würden sich auch neue Einsatzmöglichkeiten ergeben. Autonome Fahrzeuge könnten so auch im ländlichen Gebieten eingesetzt werden. Unterschiedliche Unternehmen haben in den letzten Jahren viele Ressourcen in die Erstellung von Kartendaten investiert. Die Automobilkonzerne Audi, Daimler und BMW haben vor ein paar Jahren einen Milliardenbetrag investiert, um zu verhindern, dass der Kartendienst HERE von Neueinsteigern und zukünftigen Konkurrenten übernommen wird.

Bild: MIT CSAIL (alle Rechte vorbehalten)

Neue ÖPNV Apps – Mobiles Ticketing im Fokus

In den letzten Wochen hat es gleich mehrere neue ÖPNV Apps gegeben. In einer Zusammenfassung geben wir einen kurzen Überblick. Der Hauptfokus liegt auf einfacheren Alternativen für den Kauf von Tickets für den ÖPNV mittels SmartPhone.

Ticket Sharing in Nürnberg

Der VAG aus Nürnberg hat zu Jahresbeginn bereits eine neue App veröffentlicht und beschreitet damit neue Wege. Das neue Angebot will Fahrgäste ohne Ticket mit Fahrgästen verbinden, die ein gültiges Ticket mit ungenutzter Mitnahmemöglichkeit haben. Fahrgäste mit den Ticketvarianten Abo Plus, TagesTicket Plus und MobiCard können über die App die verfügbaren Plätze anbieten und die Strecke definieren. Suchende sehen dann die Verfügbaren freien Plätze auf der von ihnen geplanten Strecke.

Neue Ticket App der BVG

Die BVG in Berlin hat eine App für das Ticketing in die App-Stores gebracht. Vorher war das Angebot ausschließlich ein Teil der BVG Fahrinfo App, die wenig nutzerfreundlich aufgebaut ist und veraltet wirkt. Über die App lassen sich keine Fahrtinfos recherchieren, es können ausschließlich Tickets gekauft werden. Damit dürfte sich die App an Nutzer richten, die schon wissen, wie und wann sie von A nach B kommen – oder der Schritt wird Apps wie Google Maps oder CityMapper überlassen. Monatstickets sollen später folgen.

BestPreis App für Stuttgart

In Stuttgart ergänzt eine sogenannte SSB BestPreis App das schon stattliche Angebot an Apps für den ÖPNV. Bei der App handelt es sich um ein Testprojekt, das die nächsten 24 Monate laufen soll. Bis zu 20.000 Nutzer sollen sich dafür registrieren können. Die App soll als Art Monatsticket den günstigsten Preis abrechnen. Alle Fahrten, die innerhalb des Betrachtungszeitraums  mit der App gebuchten wurden, werden am Ende des Zeitraums zu den günstigsten Konditionen abgerechnet. Bezahlt werden kann per PayPal oder Kreditkarte. Der Nutzer gibt Start- und Zielhaltestelle ein und erhält daraufhin eine Fahrtberechtigung, die als Handyticket kontrolliert werden kann.

nextTicket von Verkehrsverbund Rhein-Ruhr

Der Anbieter Verkehrsverbund Rhein-Ruhr testet eine App, die an das Angebot in Stuttgart erinnert. Die App nextTicket soll den Ticketkauf stark vereinfachen und gleichzeitig dafür sorgen, dass der Nutzer den günstigsten Preis zahlt. Der Nutzer checkt beim Einstieg in ein Fahrzeug ein und am Ziel wieder aus. Der Check-Out ist ein zusätzlicher Schritt für den Nutzer, der bestimmt häufiger vergessen wird. Die Abrechnung erfolgt dann am Monatsende, zunächst auf bestehenden Ticket-Optionen. Basis bilden dabei die Optionen 4er-Ticket, 10-Ticket und 24-Stunden Ticket. In einer zweiten Stufe soll ein kilometerbasierter Tarif getestet werden, der sich aus einer Basiskomponente und einem flexibel Aufschlag zusammensetzt. Zu einem Festpreis von 1.40 Euro bzw. 1.45 Euro kommen Kosten in Höhe von 20 Cent pro Kilometer hinzu. Der Fahrpreis ist gedeckelt und liegt niemals höher als der Preis eines Einzeltickets. Jede fünfte Fahrt soll in dem neuen Tarifsystem kostenlos sein. Der neue Tarif ist ein spannender Ansatz und kann die Grundlage für die Einbindung von Shuttle Diensten sein, die kilometerbasiert abgerechnet werden.

Bei allen Apps steht mobiles Ticketing im Fokus. Wünschenswert wäre auch, wenn die Anbieter damit anfangen würden, alternative Angebote, wie Bike-Sharing, Car-Sharing oder Shuttle Dienste mit in die App zu integrieren. Die Nutzung der unterschiedlichen Angebote über eine App, inklusive Abrechnung, wäre aus Kundensicht ein echter Mehrwert. Einige Ansätze, wie das neue Preissystem in Rhein-Ruhr gehen schon in eine richtige Richtung. Zum Start von dem Ride-Sharing Angebot Flex Pilot im letzten Jahr hat die Daimler Tochter Moovel bereits angekündigt, dass eine App angeboten werden soll, in der dann alle Fahrmöglichkeiten mit öffentlichen Verkehrsmitteln im VVS-Gebiet samt „SSB Flex“ Shuttle in möglichen Kombinationen angezeigt werden und die direkt per App gebucht und bezahlt werden können.

Bild: VAG Nürnberg (alle Rechte vorbehalten)

Hochauflösende Karten: Pioneer beteilig sich an HERE und andersherum

Der Elektronikkonzern Pioneer beteilig sich nach Audi, BMW Daimler und Intel an dem Kartendienst HERE, der früher zu Nokia gehörte. Gleichzeitig beteilig sich Here an Pioneer. Beide Unternehmen haben sich das Ziel gesetzt, hochauflösende Karten, Infotainment Systeme und Systeme für autonomes Fahren zu entwickeln.

Pioneer und HERE wollen Infotainment Systeme der nächsten Generation entwickeln 

Pioneer wird auch das Tochterunternehmen Increment P Corporation mit einbeziehen, das sich bisher bei Pioneer intern um die Entwicklung von Karten gekümmert hat. Gemeinsam sollen, aufbauend auf den bestehende Kartenmaterialien von Here und Pioneer, hochauflösende Karte entwickelt werden, die für autonome Autos benötigt werden. Hochauflösende Karten werden neue Möglichkeiten für vollautomatisiertes Fahren ermöglichen und auch von Vorteil für andere Industrien sein, die auf genaue Ortsangaben angewiesen sind. Vor allem die Bereiche Logistik und Transport dürfen im Mittelpunkt stehen. Das japanische Unternehmen wird Here auch die Kartendaten für Japan zur Verfügung stellen, dort konnte Here bisher den Dienst nicht anbieten.

Hochauflösende Kartendaten für autonome Autos

Die Partnerschaft will nicht nur die Kartendaten verbessern, der Fokus soll auch auf der Entwicklung von Infotainment Systemen liegen. Die Systeme sollen die Interaktion zwischen dem Fahrer und den Fahrzeugen verbessern. Für das Zeitalter des autonomen Fahrens sollen Anwendungen entwickelt werden, die Fahrgäste mit den fahrerlosen Autos kommunizieren. Aus den Veränderungen im Mobilitätsverhalten ergeben sich auch andere Anforderungen an die verbauten Systeme in den Fahrzeugen. So erforschen auch der Automobilhersteller Toyota und das Startup Wunder, wie die Fahrzeuge auf Ride-Sharing und Shuttle Dienste angepasst werden müssen. Das britische Unternehmen CityMapper hat die eingesetzten Busse ebenfalls mit weiteren Infotainment Systemen ausgestattet, um ein besseres Kundenerlebnis zu bieten.

Überkreuz-Beteiligung zwischen Here und Pioneer 

Insgesamt erwirbt HERE um die 3% an Pioneer und zahlt dafür 17.3 Mio. Euro. Pioneer beigelegt sich mit weniger als 1% an HERE, wie viel dafür gezahlt wird, wurde nicht kommuniziert. Der Kartendienst HERE wurde von den Automobilherstellern BMW, Daimler und Audi von Nokia für einen Milliardenbetrag übernommen. In erster Linie ging es den Herstellern darum zu vermeiden, dass die Kartendate, die für die Navigationssysteme genutzt werden, in die Hände eines Technologiekonzerns wie Google oder Uber fallen und sie die Kontrolle darüber verlieren. Gleichzeitig nutzen die Hersteller die Möglichkeit, die Kartendaten weiter auszubauen, um eine Grundlage für autonome Autos zu schaffen. Mittlerweile sind auch Konzerne wie Intel und Tencent bei HERE mit eingestiegen. HERE hat seinen Sitz weiterhin in Berlin.

Bild: HERE (alle Rechte vorbehalten)

HERE bietet jetzt auch Echtzeit Verkehrsdaten an

Das Karten Unternehmen HERE, das vor etwa zwei Jahren von den deutschen Automobilherstellern übernommen wurde, bietet ein neues Produkt an. Ein Dienst für Echtzeit Verkehrsdaten wird gestartet. Die Verkehrsdaten für den Service kommen von Sensoren, die in Fahrzeugen von Audi, BMW und Mercedes-Benz verbaut sind.

Echtzeit Verkehrsdaten durch Sensoren in Fahrzeugen

Es ist geplant, dass weitere Fahrzeuge andere Hersteller hinzugeschaltet werden, um eine bessere Datenbasis zu erhalten. Der Service soll in 60 Ländern verfügbar sein und ist außerdem nutzbar für alle interessierten Kunden aus unterschiedlichen Industrien. In 30 Ländern werden auch Verkehrswarnungen angeboten, also Warnungen vor Staus und Unfällen zum Beispiel. Hierfür werden die Daten über die Bremsvorgänge ausgewertet – wenn mehrere Autos an der selben Stelle stark abbremsen, werden Warnungen generiert.

Interessant für Lieferdienste und Ride Sharing Angebote

Vor allem Logistik Unternehmen und Fahrdienste dürften Interesse an den Real Time Traffic Daten haben, um Routen optimieren zu können und um Fahrern und Fahrgästen ein besseres Erlebnis bieten zu können. Auch für Stadtplaner und Behörden können die Daten interessant sein. Diese nutzen wahrscheinlich schon die historischen Verkehrsdaten, die von HERE angeboten werden.

Der Kartendienst bietet mit dem Service ein Konkurrenzprodukt zu Google Maps. Google Maps nutzt die über Smartphones gesammelten Daten, um die Verkehrsströme in Echtzeit darzustellen. Plattform wie Uber oder Lyft setzten vor allem auf Daten aus Google Maps.

HERE von Automobilkonzernen übernommen

HERE hat ursprünglich zu Nokia gehört, wurde aber 2015 von einem Konsortium deutscher Automobilhersteller übernommen. Die Konzerne Daimler, BMW und Volkswagen haben den Dienst gekauft, um die Kontrolle über die Daten zu behalten, die über die produzierten Fahrzeuge eingesammelt und ausgespielt werden. Mittlerweile hat sich auch Intel an HERE beteiligt und Continental steht kurz vor einem Einstieg. Des weiteren sollen Ford, Toyota und Nissan-Renault Interesse an einem Einstieg bei HERE haben. Die Automobilhersteller und Zuliefere haben erkannt, wie wichtig es sein wird, Mitsprache bei und Zugang zu hochauflösenden Kartendaten zu haben.

Bild: HERE (alle Rechte vorbehalten)

Schneller Lieferung: 30% Ersparnis durch what3words Adressen

Das Startup what3words hat eine Methode entwickelt, die Adressen neu definiert. Das Unternehmen hat die Welt in ein Netz aus 3m x 3m großen Quadrate unterteilt und jedem Quadrat eine Adresse bestehende aus drei Wörtern zugewiesen. Mit dieser Methode hat das Startup auch die Deutsche Bahn überzeugt, die Anfang des Jahres als Investor eingestiegen ist. In einem Test hat what3words nun gezeigt, was für Vorteile die Entwickelte Methode hat. Lieferungen konnten schneller zugesellt werden.

what3words Adressen vs. herkömmliche Adressen

In einem Experiment in London, haben what3words und das Liefer-Startup Quiqup die Auswirkungen von dem neuen Ortungssystem getestet. Quiqup ist ein on-demand Lieferservice für Endkunden und Händler aus unterschiedlichen Bereichen. Die Kuriere liefern meist Essen und kleinere Lieferungen per Scooter aus.

Reduzierung der Lieferzeit um 30%

In einem Experiment sind Fahrer gegeneinander angetreten. Der eine Fahrer musste die Kunden anhand herkömmlicher Adressen finden, ein weiterer Fahrer hat die Kunden basierend auf den what3words Adressen lokalisiert. Die Fahrer, die mit den herkömmlichen Adressen gearbeitet haben, habe bei der Abholung oder Lieferung etwa doppelt so lange benötigt, um den Kunden an der angegebenen Adresse zu finden. Die gesamte Lieferzeit konnte dank der what3words Adressen um 30% reduziert werden.

In dem Test wurden pro Fahrer insgesamt 20 Kunden angefahren und die Adressen waren in der Fahrer App hinterlegt. Es wurden nicht nur Lieferzeit und Geschwindigkeit gemessen, sondern auch dokumentiert, wie häufig Kunden kontaktiert werden mussten, um sie zu lokalisieren. Der Fahrer mit den herkömmlichen Adressen, musste jeden fünften Kunden anrufen – der Kurier mit den what3words Adresse musste nie telefonieren.

Das ist eine signifikante Verbesserung und eine schnelle und einfache Lokalisierung der Kunden ist für Kuriere und Empfänger entscheidend. Dadurch kann ein entscheidender Wettbewerbsvorteil für Kurierdienste aufgebaut werden.

Herkömmliche Adressen häufig zu ungenau

Das Problem bei herkömmlichen Adressen ist, dass sie häufig zu ungenau sind, vor allem bei größeren Bürogebäuden, Shopping Centern, Krankenhäusern oder Wohnkomplexen. Häufig sind Hausnummer oder in London auch Postleitzahlen identisch und die Navigationssysteme lokalisieren die Mitte der Gebäude. Das führt dazu, dass die Fahrer den Eingang nicht schwer finden und den zu bedienenden Kunden nicht genau genug lokalisieren können. Letztendlich kostet das Zeit und die Kundenerfahrung ist nicht die Beste.

Hier kommt das System von what3words ins Spiel. Durch die 3m x 3m großen Quadrate, kann jeder Lieferadresse schnell geortet werden. Die Adresse von GetMobility.de ist zum Beispiel ///donates.pursuit.bluffs. Die Kuriere können direkt zu dem exakten Abholt- oder Lieferort navigieren. Lieferungen sind so schneller, einfacher und auch besser vorherzusehen. Alles Punkte, die für Kunden, Fahrer und Unternehmen sehr wichtig sind.

Interessant für Orte ohne Adressen

Ein Vorteil von what3words ist, dass für jeden Ort der Welt eine genaue und einprägsame Adresse vergeben werden kann, auch wenn es eine Straßennamen, Hausnummern oder Postleitzahlen gibt. Die bessere Ortung kann schon heute bei der Zustellung Zeit und somit Geld sparen. Auch für die Lieferung durch Drohnen und als Grundlage für die Lokalisierung bei autonomen Fahrzeugen, ist das Ortungssystem interessant. Eine große Herausforderung wird sein, das Ortungssystem flächendeckend zum Einsatz zu bringen.

Bild: what3words (alle Rechte vorbehalten)