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Kennen sie das? Gemütlich und etwas in Gedanken versunken mit 140 km/h auf der linken Spur der Autobahn. Auf der rechten Spur ein Sattelschlepper, der sich den Hügel hinauf quält. Der dahinter fahrende agile Kleinbus eines Paketdienstes schert kurz vor ihnen plötzlich mit deutlich geringerer Geschwindigkeit auf die linke Spur. Erst kommt die Schrecksekunde, dann folgt ein abruptes Bremsmanöver. Währenddessen stetig den Rückspiegel im Auge haben und durchatmen, sobald die Situation vorüber ist. Gehören diese oder ähnliche Szenarien dank selbstständig fahrender Autos schon bald der Vergangenheit an?
Die gesamte Automobilindustrie hat das autonome Fahren in den Fokus genommen und damit das zielgerichtete und eigenständige Fahren eines Fahrzeugs im fließenden Verkehr. Analysten gehen davon aus, dass sich das autonome Fahrzeug in 15 Jahren in der Breite durchgesetzt haben wird. Für 2030 prognostizieren die Fachexperten, dass Robotertaxis dann den Markt dominieren werden. Doch auch wenn 94 Prozent aller Verkehrsunfälle der Mensch verursacht, bleibt die Skepsis, auf das Lenkrad ganz zu verzichten.
Die Entwicklungsstufen werden in teil-, hoch-, vollautomatisiert und fahrerlos kategorisiert. Die Fahrzeughersteller konzentrieren sich auf die Entwicklung hin zum vollautomatisierten Fahren. IT-Firmen aus dem Silicon Valley gehen sogar noch ein Stück weiter und forschen an fahrerlosen Fahrzeugen.
Um diese Automatisierungsgrade moderner Autos zu erreichen, werden die Sicherheitssysteme mit den nötigen 360°-Umfeldinformationen versorgt. Die Fusion von Rohdaten aus unterschiedlichen physikalischen Prinzipien wie
Ultraschall (akustisch), Radar (elektromagnetisch), Lidar (Abkürzung für engl. Light detection and ranging) und Kameras (optisch) ist das Kernprinzip der Objekterkennung.
Sehr kleine Reichweiten bieten die Ultraschallsensoren, die hauptsächlich als Einparkhilfen verwendet werden. Das Aussenden einer elektromagnetischen Welle und die Auswertung des Echos ist die grundlegende Funktionsweise eines Radars. Mit Hilfe des Doppler-Effekts werden der Abstand und die Geschwindigkeit erfasst. Systeme mit
77 GHz (79 GHz) bezeichnet man als Long-Range-Radar. Das Short-Range-Radar mit 24 GHz kommt im Nahbereich zum Einsatz.
Eine verwandte Methode zum Radar ist das Lidar. Dieses optische Messverfahren sendet Laserimpulse aus und berechnet über die Laufzeit des zurückfallenden Lichtes die Position und Geschwindigkeit eines Objektes. Weitere zentrale Komponenten sind kamerabasierende Systeme. Während
Monokameras nur ein zweidimensionales Bild liefern, können Stereokameras Objekte räumlich erkennen. Eine komplette 360°-Visualisierung im Nahbereich erreicht man mit vier Kameras. Die Halbeiterhersteller werden dabei zu immer wichtigeren Systempartnern, die beispielsweise entsprechende Functional-Safety- und Functional-Security-Funktionen integrieren. Komplexe Lösungen aus Hard- und Software, wie Image-Processing-Algorithmen, gehören inzwischen zum Systemumfang.
Kamerabasierte Assistenzsysteme, wie eine 360°-Rundumsicht mit sechs Kameras, ist eine der Kernkompetenzen von Socionext. Nicht nur mit Kameras, sondern auch Umfeld-
erkennung mit Radar oder die Anzeige der Informationen im Fahrzeug sind Teile des Portfolios.
Etwas Mut zum Loslassen muss man also aufbringen, um solche Fahrsituationen wie mit dem Kleintransporter entspannt entgegenzutreten. In Ruhe die neuesten Social-Media Messages lesen – ist das das neue Fahrgefühl?
