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Autonomes Fahren mit Künstlicher Intelligenz: Continental und Nvidia werfen ihre Technik zusammen

Die beiden Unternehmen wollen bis 2021 eine Plattform für hochautomatisiertes Fahren entwickeln.

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Autonomes Fahren mit Künstlicher Intelligenz: Continental und Nivida werfen ihre Technik zusammen

Continental-Chef Elmar Degenhart (li.) und Nvidia-Gründer und CEO Jensen Huang beschüttteln ihre Kooperation.

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Der deutsche Automobilzulieferer Continental und Prozessorhersteller Nvidia wollen gemeinsam Künstliche Intelligenz für autonome Autos entwickeln. Bis zum Jahr 2021 wollen sie laut Mitteilung ein System für hochautomatisiertes Fahren auf Level 3 entwickeln, auf dem der Fahrer den Wagen nicht dauernd überwachen muss. Insgesamt wollen sie an automatisiertem Fahren des Levels 2 bis hin zum Level 5 arbeiten, auf dem das Auto keine Pedale und auch kein Lenkrad haben soll.

Zu den geplanten Funktionen für hochautomatisiertes Fahren gehören 360-Grad-Umfelderfassung und automatischer Spurwechsel sowie Einfädeln in den Verkehr. Darüber hinaus soll das System HD-Karten integrieren, durch die das Fahrzeug sich selbst lokalisieren können soll.

Nvidia soll für die geplante Plattform seine Technik Nvidia Drive einbringen. Dazu gehören mit Xavier ein System-on-Chip und Drive OS das Betriebssystem sowie Drive-AV-Softwarestacks. Continental bringt sein Know-how im Bereich System- und Software-Engineering für Sicherheitssysteme mit ASIL Stufe D ein; dazu kommt Sensortechnik wie Radar, Kamera und High-Resolution 3D Lidar.

"Das Fahrzeug der Zukunft ist ein autonom fahrender Computer auf Rädern. Er wird Fahrzeugzustand und Umgebung wahrnehmen (Sense), Handlungsmöglichkeiten ableiten (Plan) und in die Steuerung des Fahrzeugs übernehmen (Act). Dies erfordert nicht weniger als die Rechenleistung eines KI-Supercomputers", erläutert Continental-Vorstandsvorsitzender Elmar Degenhart.

Die 30 Billionen Rechenoperationen pro Sekunde, die Nvidia Drive Xavier leisten könne, seien notwendig, um große Datenmengen zu verarbeiten. "Dies umfasst den Einsatz tiefer neuronaler Netze: zur Erfassung des Fahrzeugumfelds, zum Verständnis der Umgebung, zur Lokalisierung des Fahrzeugs auf einer HD-Karte, zur Vorhersage des Verhaltens und der Position von anderen Objekten sowie zur Berechnung der Fahrdynamik und eines sicheren Fahrwegs", heißt es in der Mitteilung. (anw)

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