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FiveAI testet autonome Fahrzeuge in London

FiveAI, ein britisches Start-Up für autonomes Fahren, bringt fünf eigene autonome Fahrzeuge auf die Straßen der britischen Hauptstadt. Für den Test werden noch Fahrer hinter dem Steuer sitzen. FiveAI CEO Stan Boland betont, dass sich das Unternehmen auf seinen ersten fahrerlosen Test auf öffentlichen Straßen vor Ende 2018 vorbereitet.

Mit Testfahrten zur Optimierung

Der Sinn und Zweck der Testfahrten ist, Daten für die Weiterentwicklung und Optimierung der fahrerlosen Fahrzeuge zu erheben. Die Autos werden für die nächsten zehn Monate Informationen sammeln, um die realen Straßenverhältnisse, den Verkehrsfluss und das Verhalten anderer Verkehrsteilnehmer zu verstehen. Das Unternehmen kündigte bereits im Frühjahr an, dass es noch vor Ende 2018 damit beginnen werde, fahrerlose Autos auf öffentlichen Straßen zu testen.

Einem Artikel von Business Insider Australia zufolge hofft FiveAI, Europas Antwort auf die fahrerlosen Bemühungen von Uber oder Google zu sein und will einen gemeinsamen, autonomen Taxidienst in Großbritannien schaffen, bevor er von einer reichen amerikanischen oder chinesischen Firma geschlagen wird. Bis dato hat das britische Unternehmen eine Kapitalbeschaffung von 35 Millionen Dollar erwirkt, was für die Entwicklung fahrerloser Fahrzeugtechnologie und einer Strategie zum Aufbau einer Flotte aufgewendet wurde.

Europa als Herausforderung für autonome Fahrzeuge

Die Herausforderung des Pilotprojekts sieht Stan Boland in dem mittelalterlichen und komplizierten Aufbau europäischer Städte. Die Dichte sei höher, das menschliche Verhalten anders und die Konzeption würde auf einer dörflichen Struktur beruhen. Er versteht die Gegebenheiten als sehr viel anspruchsvoller als vergleichsweise in US-amerikanischen Städten.

Es ist davon auszugehen, dass es gut zehn Monate dauern wird, bis die ersten FiveAI-Fahrzeuge Fahrten für die Öffentlichkeit anbieten können und vermutlich noch mehr Zeit bis sie vollautonom auf den Straßen fahren. Die Zeit wird dazu beitragen, dass mehr Straßen, Gebiete und Städte dem Service schneller hinzugefügt werden können, so Ben Peters, Vizepräsident bei FiveAI. “Autonomes Fahren in städtischen Gebieten ist die größte Herausforderung, die noch ungelöst ist.“

 

DIHK Studie: Autonomes Fahren

Vor wenigen Wochen brachte die Deutsche Industrie- und Handelskammer eine Studie zum Thema autonomes Fahren heraus und konzentrierte sich dabei insbesondere auf die Fragestellung, mit welchen Effekten bei der Einführung in Deutschland zu rechnen sei. Die DIHK arbeitete an diesem Projekt mit KE-Consult zusammen, die auf Basis von vorhandenem Material ihre Analysen anstellte.

Den Ergebnissen zufolge, wird sich der Transfer von fahrerlosen bis hin zum vollautonomen Fahren über einen längeren Zeitraum erstrecken.  Die KE-Consult geht davon aus, dass bis 2030 zunächst Elemente des vollautomatisierten Fahrens genutzt werden, wie zum Beispiel fahrerloses Einparken. Fest stehe jedoch, dass bereits durch die Nutzung von hochautomatisierten Systemen mit monetären Einsparungen in Höhe von 8,3 Milliarden Euro zu rechnen sei. Nicht unerheblich seien auch die CO2-Einsparungen, die bis 2030 bereits auf 6,2 Millionen Tonnen steigen können. Dieser Betrag ließe sich durch vollautonomes Fahren sogar verdoppeln.   

Die wichtigsten Effekte im Überblick:

Kraftstoffersparnisse: Schon in der ersten Phase (Platooning) rechnet man im Straßengüterverkehr mit einem Einspareffekt von 10 %. Im motorisierten Individualverkehr rechnet man durch die verkehrsangepasste und stetige Fahrweise mit einem Einsparpotential bei den Kraftstoffkosten von 15 % auf Autobahnen. Auf dem übrigen Straßennetz wird sogar mit Kraftstoffeinsparungen von 30 % und mehr gerechnet. Hieraus ergibt sich eine jährliche Ersparnis von 2,1 Mrd. Euro.  

Betriebskostenersparnisse im Straßengüterverkehr: Hier wird für die Endstufe (fahrerloses Fahren) mit einer Verringerung der Betriebskosten um 0,30 Euro je Fahrzeugkilometer gerechnet. Bei unterstellten 10 % autonomem Fahren an den Fahrleistungen des Straßengüterverkehrs ergeben sich 2,5 Mrd. Euro jährliche Betriebskostenersparnis. 

Zeitkostenersparnisse: Beim automatisierten Fahren wird der Verkehrsfluss optimiert. Es kommt dadurch zu weniger Staus und weniger Staus. Dies kann zu Zeitkostenersparnissen von bis zu 20 % auf Autobahnen und von bis zu 15 % auf dem nachgeordneten Netz führen. Die Zeitkostenersparnisse belaufen sich für den motorisierten Individualverkehr auf 4,1 Mrd. Euro.

Sicherheitsgewinne: Schon heutige Fahrerassistenzsysteme tragen dazu bei, Unfälle zu vermeiden oder zumindest die Unfallschwere zu verringern. Beim fahrerlosen Fahren werden diese Effekte noch verstärkt werden. Möglich erscheint in Deutschland eine Verringerung der Unfallzahlen und der Zahl der Verletzten und Getöteten um 10 %. 

Positive Raumwirkungen: Dünn besiedelte ländliche Regionen sind mit dem klassischen ÖPNV nur begrenzt anzubinden. Automatisiertes Fahren verbessert die Zugänglichkeit, Erreichbarkeit und Attraktivität dieser Regionen und entlastet damit zugleich die Großstädte.  

Verringerung städtischer Stellplätze: Automatisierte Fahrzeuge können außerhalb der Stadtzentren geparkt werden. Die dort freiwerdenden Parkplatzkapazitäten können für den fließenden Verkehr, ökonomische Aktivitäten oder Freizeitaktivitäten genutzt werden.

IT-Sicherheit und Datenschutz: Automatisiertes Fahren führt zu zusätzlichen Daten- und Informationsflüssen. Notwendig ist die Einhaltung der Datenschutzrichtlinien. Zugleich müssen die Fahrzeuge gegen Datenmanipulationen z.B. durch Hackerangriffe geschützt werden.  

Induzierter Verkehr: Automatisiertes Fahren erhöht die Attraktivität des motorisierten Individualverkehrs. Dies kann zu zusätzlichem Verkehr (so genanntem induziertem Verkehr) und zu Verschiebungen des Modal Splits führen. Dies schwächt die Einspareffekte ab; die Wirkung lässt sich derzeit aber nicht quantifizieren.

Die Studie findet ihr unter diesem Link.

 

Drive.ai startet autonomen Pilot in Texas

Seit Montag stehen die autonomen Fahrzeuge von Drive.ai, ein kalifornisches Startup für autonomes Fahren, der Öffentlichkeit in Frisco, Texas zur Verfügung. In der Stadt mit 175.000 Einwohnern wurden insgesamt sieben Fahrzeuge auf die Straße gebracht.

Strecke von zwei Meilen

Drive.ai startete den selbstfahrenden On-Demand-Service auf einer Strecke von zwei Meilen. Der Dienst wird in Zusammenarbeit mit Frisco TMA betrieben, einer öffentlich-privaten Partnerschaft, die sich auf Transportmöglichkeiten auf der „letzten Meile“ konzentriert. Menschen innerhalb der geographischen Zone von Frisco können eine Fahrt mit einer Smartphone App buchen.

Die modifizierten Nissan NV200 sind kaum zu übersehen: Die selbstfahrenden Fahrzeuge sind in einem leuchtenden Orange mit zwei blauen Linien lackiert. Sie tragen Namen wie Anna, Emma, Bob und Fred. Im Inneren sind sie mit  LED-Bildschirmen an der Motorhaube und am Heck sowie über den Vorderreifen ausgestattet.

Drive.ai bietet Dienst kostenlos an

Der Dienst, der als Pilotprojekt gestartet ist, wird den Nutzern kostenlos angeboten und wird voraussichtlich sechs Monate lang in Betrieb sein. Das Programm beginnt mit festen Abhol- und Rückgabestellen rund um HALL Park und The Star und wird dann bis zur Frisco Station erweitert.

Conway Chen, Vice President of Business Strategy bei Drive.ai, betonte gegenüber TechCrunch, dass dies ein On-Demand- und kein Shuttle-Shuttle sei. Wenn die Fahrzeuge nicht benutzt werden, werden sie nicht die Route entlang fahren, was zu mehr Verkehrsstaus führen könnte, sagte Chen. Stattdessen würden sie entlang der Strecke geparkt werden.

Bilder: drive.ai (alle Rechte vorbehalten)

Waymo baut auf Walmart & Co.

Waymo kündigte vor wenigen Tagen eine neue Reihe von Partnerschaften an, die darauf abzielen, mehr Menschen Zugang zu autonomen Fahrzeugen zu verschaffen. Durch Verträge mit Walmart, AutoNation, Avis und anderen Beteiligten zielt das Unternehmen darauf ab, Kunden dort abzuholen, wo sie täglich hingehen. Aus Erfahrung wisse Waymo, dass der Großteil der Fahrten dazu diene, Lebensmittel einzukaufen, zwischen Arbeit und Wohnsitz zu pendeln, zum Abendessen zu fahren oder persönliche Fahrzeuge reparieren zu lassen. Die neuen Partnerschaften gründen genau auf diesen Bedürfnissen. Geographisch konzentrieren sich die Partnerschaften in und um den Großraum Phoenix, wo Waymo einen Großteil seiner autonomen Autotests durchführt.

Mit Waymo zur Autovermietung

Beziehungen zwischen Waymo und AutoNation sowie Avis Budget Group existieren schon länger. AutoNation unterstützt Waymo bei der Wartung und Instandhaltung seiner Fahrzeuge in Phoenix, während Avis für das Aufladen, Tanken und Reinigen der Fahrzeuge zuständig ist. Mit den neu gegründeten Partnerschaft sollen die Service-Anbieter davon profitieren, ihren eigenen Kunden ein umfassenderes Angebot anbieten zu können. AutoNation wird seinen Kunden ein Waymo-Fahrzeug anstelle eines Leihwagens anbieten, während ihr eigenes Auto gewartet wird. In der Zwischenzeit können Avis Kunden in einen Waymo einsteigen, um ihren Mietwagen abzugeben bzw. abzuholen. Das Unternehmen erklärt, dass Avis und AutoNation ideale Partner seien, die für ihre wachsende Flotte von selbstfahrenden Fahrzeugen in Phoenix verschiedene und ergänzende Support- und Wartungsdienstleistungen anbieten. Sie stellen außerdem sicher, dass die Fahrzeuge immer bereit seien, einen Nutzer abzuholen.

Mit Waymo beim Einkaufen sparen

Walmart ist ein weiterer renommierter Partner. Ab Ende dieser Woche werden die beiden Unternehmen einen Testpiloten starten, der den Mitgliedern von Waymos Fahrerprogramm Einsparungen beim Einkaufen über Walmart.com bietet. Nutzer können sich ein Auto rufen, um bei einem nahegelegenen Walmart Store ihre Bestellung abzuholen.

Aktuell liegt der geografische Fokus der Partnerschaften in der Region Metro Phoenix. Da aber alle Partner national tätig sind, könnten die Partnerschaften auch weiter ausgebaut werden.

Erst letzte Woche gab Waymo bekannt, dass ihre Autos 25.000 Meilen pro Tag fahren können und bisher 8 Millionen Meilen auf öffentlichen Straßen zurückgelegt haben.

Waymo fährt über 8.000.000 Testmeilen
Waymo fährt über 8.000.000 Testmeilen

 

Autonome LKWs – Embark erhält Investment

Das US-amerikanische Unternehmen Embark Trucks erhält 30 Millionen US-Dollar im Zuge einer Förderung der Sequoia Capital. Mit dem Investment soll eine B-Serie des fahrerlosen Lastwagens produziert werden.

Das Feld wird enger: Immer mehr Investoren möchten einen autonomen Lastwagen auf die Straße bringen. Zu den Unternehmen, die in der Entwicklung und Testung tätig sind, zählen unter anderem TuSimple, Starsky Robotics, Anthony Levandowski’s Unternehmen Kache,ai, Waymo und Uber.

Embark setzt auf autonome LKW-Kolonne

Auch wenn sie das gleiche Ziel verfolgen, unterscheiden sich die Unternehmen doch in ihren Ansätzen: Embark zum Beispiel verfolgt dabei den Ansatz, Fahrer nicht komplett zu illuminieren. Vielmehr sollen Fahrer sowohl im ersten als auch letzten Fahrzeug einer langen Lastwagen-Kette untergebracht werden. Die Idee ist, einen lokalen Fahrer für die Strecke vom Lager zur Autobahn einzusetzen und einen weiteren für das Ende der Strecke. Er übernimmt die Auslagerung der Fracht am Zielort.

Das Unternehmen glaubt fest an seine Technik und die positiven Effekte, die von ihr ausgehen soll, sobald sie eingesetzt wird. Im Fokus steht insbesondere die Minderung des Einsatzes von LKW-Fahrern für lange Gütertransporte. Mit insgesamt 35 Mitarbeitern macht Embark große Fortschritte, um genau dieses Ziel zu erreichen. Erst kürzlich nahm Embark Geschäftstätigkeiten in Los Angeles auf – in Mitten des größten logistischen Knotenpunkts der Westküste.

Tägliche Teststrecke von 350 Meilen

Täglich leitet Embark eine LKW-Kolonne von Los Angeles nach Phoenix. Im Juni konnte das System die Route erstmalig ohne Störungen und Zwischenfälle ausführen. CEO Rodrigues hebt hervor, dass dazu auch Fahrspurenwechsel, Einordnungen nach links und rechts  sowie Rampenauf- und abfahrten zählen. Außerdem stelle der LA-Metroverkehr eine zusätzliche Herausforderung dar, das Unternehmen meistern könne.  

Bild: https://www.engadget.com/2017/11/13/embark-autonomous-truck-deliveries/ (alle Rechte vorbehalten)

Daimler und Bosch – autonome Taxis in Kalifornien

Daimler und Bosch schließen sich für einen gemeinsamen Taxi-Piloten in Kalifornien zusammen. Die Taxen werden autonom fahren und in der zweiten Jahreshälfte in 2019 auf die Straßen gehen.

Am Mittwoch (11.07.2018) gab Daimler die Lancierung des vollautomatisierten Shuttle-Services bekannt. Der Service wird in Silicon Valley auf ausgewählten Straßen betrieben. In welcher Stadt der Dienst genau fahren wird, gab Daimler jedoch nicht preis.  Für den Service werden Mercedes-Benz Fahrzeuge eingesetzt, die aus Sicherheitsgründen auch jeweils mit einem menschlichen Fahrer ausgestattet sind. Während der Pilot-Phase werden die Fahrten den Fahrgästen kostenlos angeboten. Neben dem Ruf-Service wird Daimler zusätzlich eine Flotte autonomer Fahrzeuge testen. 

Der Autohersteller arbeitet in diesem Projekt mit Bosch zusammen. Die Zusammenarbeit wurde bereits im April 2017 beschlossen und bezieht sich ausschließlich auf autonome Fahrzeuge. Daimler stellt Test-Fahrzeuge sowie die Anlagen bereit, Bosch steuert die benötigte Hardware bei. Der US-Techkonzern Nvidia wurde für die Bereitstellung einer geeigneten Software sowie einer KI-Plattform ausgewählt. Die Unternehmen planen bis 2020 für eine Massenfertigung betriebsbereit zu sein.

Auf der Pressekonferenz vergangenen Mittwoch gab Michael Hafner, Head of Automated Driving bei Daimler, bekannt, dass Sicherheit eine Priorität im Programm für autonomes Fahren darstelle: „Entscheidend ist, ein sicheres, zuverlässiges und serienreifes System einzuführen.

aimler und Bosch schließen sich für einen gemeinsamen Taxi-Piloten in Kalifornien zusammen. Die Taxen werden autonom fahren und in der zweiten Jahreshälfte in 2019 auf die Straßen gehen.
Bosch und Daimler beschleunigen die Entwicklung des vollautomatisierten und fahrerlosen Fahrens (SAE-Level 4/5) in der Stadt. Entscheidend für vollautomatisiertes und fahrerloses Fahren im urbanen Umfeld ist das zuverlässige Erkennen des Fahrzeugumfelds mithilfe unterschiedlicher Sensoren.

Mit dem Vorhaben tritt Daimler einem weiten Kreis von Technologieunternehmen und Autoherstellern bei, die sich ebenfalls auf die Entwicklung und Einführung autonomer Shuttle-Services in diesem und im nächsten Jahr konzentriert haben. Waymo, ein Unternehmen von Google, plant die Lancierung eines vollautomatisierten Auto-Services Ende 2018 in Phoenix (Bundesstaat Arizona). Das gleiche gilt für Cruise (General Motors) in 2019 in San Francisco. Uber gab bekannt, das Testen ihrer autonomer Fahrzeuge im Sommer wieder aufzunehmen, nachdem sie ihr Pilotprojekt in Arizona nach einem Verkehrsunfall stoppen mussten.

Bild: http://media.daimler.com/marsMediaSite/de/instance/ko/Bosch-und-Daimler-Metropole-in-Kalifornien-wird-Pilotstadt-fuer-automatisiertes-Fahren.xhtml?oid=40688558
(alle Rechte vorbehalten)

  

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)

Waymo baut Partnerschaft mit Fiat aus

Die Waymo-Flotte wächst. Mit Beginn des Monats Juni vergibt die Google-Tochter Waymo einen weiteren Auftrag an Fiat Chrysler Automobiles (FCA). Mit insgesamt 62.000 Modellen des Chrysler Pacifica Minivans vergrößert Waymo sein bestehendes Kontingent an selbstfahrenden Autos. Der Versuch: Dem Traum des komplett autonomen Fahrens weiter zu realisieren, um Emissionen, Unfälle und Überlastungen im Verkehr zu reduzieren.

Zusätzlich behält die Zusammenarbeit zwischen Waymo und FCA die Lizenzierung der Technologie für Konsumenten im Blick. FCA CEO Sergio Marchionne forciert dabei insbesondere Ansätze, die sich “sicher”, “effizient” und “realistisch” umsetzen lassen.

Im Blick: Autonomer Fahrdienst-Service bis Ende 2018

Aktuell sind 51 registrierte Waymo-Fahrzeuge (Stand: 18. Mai 2018) im Testfeld San Francisco unterwegs mit dem Ziel den selbstfahrenden Service weiter zu testen und zukünftig im kompletten Gebiet des Staates Kalifornien auszuweiten. Konkret plant Waymo den Launch eines voll entwickelten selbstfahrenden Transport-Service bis Ende des Jahres. Die Idee ist, für jeglichen Nutzer ein fahrerloses Auto über die Waymo-App zugänglich zu machen. In Zahlen überzeugt Waymo mit insgesamt 7 Millionen erprobten Meilen, die bisher auf öffentlichen Straßen zurückgelegt wurden sowie 5 Milliarden Meilen, die in einer simulierten Umgebung stattfanden. Hinzu kommen diverse Testfahrten, die über 20.000 Verkehrsszenarien abdecken und damit die Erfahrungswerte kontinuierlich spezifizieren. Waymo CEO John Krafcik sieht in FCA einen wertvollen Partner, um Waymos Vision, weltweite Nummer 1 im erfahrenen autonomen Fahrdienst-Service zu sein, weiter voranzutreiben.

Kooperation mit Uber geplant

Dass Waymo das Tempo ordentlich anzieht, zeigt sich zudem in Spekulationen um eine Kooperation mit dem Fahrtenvermittler Uber. Waymo sieht in Ubers Netzwerk an Smartphone-Nutzern einen strategischen Vorteil gegenüber den Wettbewerbern. Für Uber hingegen spiegelt die mögliche Kooperation erste Anstrengungen in eigener Sache wieder. Erst vor wenigen Monate verursachte ein Uber-Fahrzeug einen tödlichen Unfall in Arizona.

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)

60 Prozent Marktanteil beim autonomen Fahren – UBS sieht Waymo als Marktführer in 2030

Laut einem Report der Investment Bank UBS, wird Waymo den Markt der selbstfahrenden Autos dominieren. Die Bank geht davon aus, dass die Google Schwester Waymo bis 2030 einen Marktanteil von 60 Prozent bei dem Markt der selbstfahrenden Fahrzeuge erreichen wird. Die Financial Times berichtet darüber, dass die Marktmacht von Waymo so stark werden wird, so dass Autohersteller diese anwenden müssen oder in der Bedeutungslosigkeit verschwinden werden.

Großer Markt entsteht in den nächsten 15 Jahren

UBS schätzt, dass der Markt der Technologien für autonome Fahrzeuge bis zum Jahr 2030 auf 2.8 Trillionen Dollar anwachsen wird, mit Waymo als global führendem Player. Nur ein kleiner Kreis an Automobilherstellern wird in der Lage sein, eigene Systeme zu nutzen, die mit der Technologie von Waymo mithalten können. Die Investment Bank sieht zum Beispiel die Automobilhersteller Daimler und General Motors in dem kleinen Kreis. Die meisten anderen Hersteller werden gezwungen sein, die Systeme von Waymo oder anderen führenden Systemlieferanten einzukaufen. Wenn es noch schlimmer kommt, werden einige Automobilhersteller nur als White Label Lieferanten für Entwickler von autonomen Systemen oder Ride-Sharing Plattformen auftreten. Als Gründe dafür werden die enormen Entwicklungskosten angeführt und die Herausforderungen bei der Anwendung in unterschiedlichen Städten genannt.

Markt für autonome Fahrzeuge erst ab 2026

Der Markt für autonome Fahrzeuge wird dem Bericht zufolge ab 2026 abheben. Neben dem technischen Fortschritt sind auch Akzeptanz der Nutzer und die Regulierung für autonome Fahrzeuge wichtige Kriterien, die einen Einfluss auf das Wachstum des Marktes haben. Schon heute sieht man, dass einige Länder schneller oder langsamer bei der Regulierung von autonomen Fahrzeugen sind, ähnlich sieht es bei der Akzeptanz aus. Dem zufolge wird es bei der Geschwindigkeit regionale Unterschiede geben. Der Report geht davon aus, dass 12 Prozent der 2030 verkauften Autos vollautomatisierte Fahrzeuge sein werden, bis dahin werden ingesamt 26 Mio. autonome Fahrzeuge im Betrieb sein. Gleichzeitig wir der Verkauf von Privatfahrzeugen um nur fünf Prozent zurückgehen. Andere Studien gehen davon aus, dass der Verkauf von Privatfahrzeugen bis 2030 um über 50 Prozent zurückgehen wird.

Waymo testet schon autonome Fahrzeuge ohne Fahrer

Die meisten Autokonzerne befassen sich mit der Entwicklung von selbstfahrenden Fahrzeugen, die in den kommenden Jahrzehnten das Mobilitäsverhalten und Verkehrsaufkommen in den Großstädten stark verändern werden. Die Automobilhersteller gehen davon aus, dass sie bis 2021 in der Lage sein werden, Fahrzeuge zu verkaufen, die über Eigenschaften auf Level 3 verfügen. Level 4 Fahrzeuge werden erst 2025 oder später serienreif sein. Waymo will da schneller sein und bereits in diesem Jahr einen Dienst mit autonomen Fahrzeugen ohne Sicherheitsfahrer in Phoenix anbieten. Dabei wird es sich um eine kleine Flotte handeln, die noch weit entfernt von einer Massenproduktion ist.

Monetarisierung der Zeit als großes Potential

Die größten Umsatzmöglichkeiten werden in zwei Bereichen gesehen: Der Betrieb von Mobility Plattform und die Monetarisierung der Zeit, die der Fahrgast im Fahrzeug verbringt, werden zu den größten Umsatzströmen zählen. Die Produktion der Fahrzeuge und andere Bereiche, wie Bereitstellung von Kartendaten oder Produktion von Sensoren erwirtschaften einen kleineren Teil.

Der Report ist ein drastisches Signal an die Automobilhersteller, die heute den Markt beherrschen. Das Paper basiert auf Befragungen von Ingenieuren und Experten, die an selbstfahrenden Autos arbeiten, Forschungsgruppen und auf eigenen Analysen der Bank.

Bild: Waymo (alle Rechte vorbehalten)