auto-reporter.net: Autonom im Dunkeln: Fords Forschungsauto mit LiDAR-Technol

Dieses Thema im Forum "Ford News" wurde erstellt von Newsbot, 18.04.2016.

  1. #1 Newsbot, 18.04.2016
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    [​IMG] Vor wenigen Tagen konnte sich ein autonom fahrendes Ford Fusion/Mondeo Hybrid-Forschungsfahrzeug bei Nacht ohne Scheinwerfer auf einer einsamen Wüstenstraße bewähren. Es meisterte die selbstständige Fahrt in der Dunkelheit ohne den Einsatz der Scheinwerfer. Die Nachtfahrten auf dem Ford Arizona Proving Ground in den USA markieren den nächsten Schritt auf dem Weg des Unternehmens bei der Entwicklung vollständig autonomer Fahrzeuge.
    Im Zuge der Tests wurde gezeigt, dass autonomes Fahren auch ohne Kameras möglich ist, die auf Licht angewiesen sind. Es konnte zudem bewiesen werden, dass die LiDAR-Sensoren von Ford im Zusammenspiel mit der virtuellen Fahrer-Software selbst kurvige Straßen einwandfrei meistern, um das Auto sicher zu lenken. Bei LiDAR (Light Detection and Ranging) handelt es sich um einen Laser-Sensor, der die Umgebung bis zu 2,8 Millionen Mal pro Sekunde scannt. LiDAR nutzt Infrarot-Laserlicht bis zu einer Entfernung von rund 200 Metern und erstellt aus den ermittelten Daten eine virtuelle 3D-Karte zur digitalen Darstellung der Fahrzeugumgebung. Das System funktioniert normalerweise im Zusammenspiel mit Radar-Technologie und Digitalkameras zur Erkennung weiterer Faktoren im Umfeld des Fahrzeugs.

    In den USA hatte die National Highway Traffic Safety Administration tödlich verlaufende Unfälle untersucht: Während der Nachtstunden kommen dreimal mehr Pkw-Insassen ums Leben als am Tag.

    „Dank LiDAR sind die autonomen Testfahrzeuge weder auf Tageslicht noch auf Kameras und Fahrbahnmarkierungen angewiesen", sagte Jim McBride, Ford Technical Leader for Autonomous Vehicles. „In der Tat erlaubt LiDAR das autonome Fahren, völlig unabhängig von der jeweils vorherrschenden Lichtsituation".

    Um bei Dunkelheit zu navigieren, verwenden autonome Ford-Fahrzeuge hochauflösende 3D-Karten mit umfassenden Informationen über die Straße, Straßenmarkierungen, Geographie, Topographie und sogar über Verkehrsschilder, Gebäude oder Bäume. Das Fahrzeug gleicht die erfassten Impulse des LiDAR-Laser-Sensors in Echtzeit mit der Karte und den Daten des Bordradars ab, um das vollständig autonome Fahren auf der Straße zu ermöglichen.

    In der Wüste von Arizona überwachten die Ford-Ingenieure den Praxistest mit Nachtsichtbrillen, innerhalb und außerhalb des Fahrzeugs. Unter anderem konnten sie auf diese Weise sehen, wie die LiDAR-Strahlen das Fahrzeug in Form eines Gitters umgeben. „Im Inneren des Fahrzeugs konnte ich fühlen, dass sich das Fahrzeug bewegt, aber wenn ich aus dem Fenster sah, war da nur Dunkelheit", sagte Wayne Williams, Forschungsingenieur bei Ford. „Vom Rücksitz aus habe ich das Auto mittels Echtzeit-Computer-Monitoring überwacht. Es blieb auch auf kurviger Strecke stets akkurat auf seinem Weg".

    Schon seit mehr als zehn Jahren arbeitet Ford an Technologien, die kein Eingreifen des Fahrenden mehr erfordern. Die nächtlichen Tests mit dem autonom fahrenden Ford Fusion Hybrid-Forschungsfahrzeugen erfolgen im Rahmen des Smart Mobility Plans von Ford. Autonomes Fahren ist ein wichtiger Bestandteil dieses Aktionsplans, bei dem es vor allem um zukunftsrelevante Themen wie autonomes Fahren, Konnektivität, Mobilität, die Nutzung von Kunden-Feedback und die Anwendung von 'Big Data' geht.

    In Europa treibt Ford die Kooperation mit der Rheinisch-Westfälischen Technischen Hochschule (RWTH) Aachen für die Entwicklung sogenannter HMI-Bedienkonzepte (Human Machine Interface) weiter voran. Die HMI-Bedienkonzepte sind ein unverzichtbarer Baustein bei der Weiterentwicklung von Fahrerassistenzsystemen auf dem Weg zum autonomen Fahren, da sie die Basis für die direkte Kommunikation zwischen Mensch und Maschine (Fahrzeug) darstellen. In diesem Jahr wird Ford seine autonome Fahrzeug-Testflotte in den USA auf 30 Stück verdreifachen - für Straßentests in Kalifornien, Arizona und Michigan. (dpp-AutoReporter/wpr)

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    Quelle: auto-reporter.net
     
  2. AdMan

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