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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)

Ridecell sammelt Series B ein – Deutsche Bahn beteiligt sich

Das  Software-Unternehmen Ridecell, das eine Plattform für Carsharing oder Ridesharing Anbieter entwickelt, sammelt fast 30 Mio. Dollar in einer neuen Finanzierungsrunde ein. In Zukunft soll der Fokus auch auf der Software für eine Flotte an autonomen Fahrzeugen sein. Die Runde wurde von Cox Automotive angeführt, mit Beteiligungen von DENSO, Penske, Mitsui und der Deutschen Bahn.

Ridecell als Software-Dienstleister

 

Bei den neuen Investoren handelt es sich auch um strategische Partner: Gemeinsam sollen neue Lösungen entwickelt werden, die einen Mehrwert für Kunden und Flottenbetreiber bieten. Bereiche wie Flottenmanagement, Pannenhilfe oder Fahrzeugkomponenten sollen gemeinsam adressiert werden.

Das Unternehmen betreibt keine Mobility Services in Eigenregie, sondern liefert die Software an Betreiber von entsprechenden Diensten. Automobilhersteller,  Autovermietungen, Verkehrsunternehmen oder Händler können die Software nutzen, um Carsharing oder Ridesharing Dienste anzubieten.

Die Deutsche Bahn ist nach BMW der zweite Investor aus Deutschland, der das Unternehmen unterstützt. Da die Pressemitteilung die anderen Investoren hervorhebt, ist davon auszugehen, dass von der Bahn ein kleines Ticket investiert wurde. Die Bahn ist bereits an der Ridesharing Plattform CleverShuttle beteiligt und baut mit ioki und Flinkster eigene Mobility Services auf.

Interessant ist auch, dass BMW nicht weiter investiert hat. Das könnte darauf hinweisen, dass für das Gemeinschaftsunternehmen mit car2go und moovel die Software-Lösung von Ridecell nicht zum Einsatz kommt.

Ridecell für Industriegelände vorteilhaft

 

Ridecell wurde bereits 2009 gegründet und seit dem Start wurden mehr als 20 Mio. Fahrten über die Plattform vermietet. Das Unternehmen ist in der öffentlichen Wahrnehmung ein starker im Bereich Carsharing. Die Ridesharing Lösung des Unternehmens hat sich noch nicht richtig durchgesetzt. Unter anderem nutzt ReachNow, das Carsharing Angebot von BMW die Lösung von Ridecell in den USA. Außerdem vertrauen Anbieter wie Zity und GIG Carsharing auf die Lösung. Die Ridesharing Lösung kommt eher auf Uni- und Industriegeländen zum Einsatz. Georgia Tech, UC Berkley, UCSF oder 3M betreiben dynamische Shuttle Dienste.

 

Bild: www.roboticsandautomationnews.com/2018/05/31/
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