Die beiden Konzerne Bosch und Daimler beschleunigen die Entwicklung des vollautomatisierten und fahrerlosen Fahrens (SAE-Level 4/5) in der Stadt. Die Partner haben Kalifornien als Pilotregion für die erste Testflotte ausgewählt. In der zweiten Jahreshälfte 2019 werden Bosch und Daimler Kunden auf ausgewählten Strecken in einer kalifornischen Metropole einen Shuttle-Service mit automatisierten Fahrzeugen anbieten.
Automatisierte Fahrzeuge sind komplexe, rollende Computer. Das gilt besonders, wenn sie sich auch selbstständig im urbanen Verkehr bewegen sollen und eine Vielzahl verschiedener Umfeldsensoren zum Einsatz kommt. In ihrer Kooperation zum vollautomatisierten und fahrerlosen Fahren in der Stadt haben Bosch und Daimler jetzt die erforderliche Rechenpower für ihr Fahrsystem definiert. Zudem haben die Partner das US-Technologieunternehmen Nvidia als Lieferanten für die benötigte KI-Plattform ausgewählt. Künstliche Intelligenz (KI) ist ein wichtiger Baustein für den aus mehreren Einzelsteuergeräten bestehenden Steuergeräteverbund von vollautomatisierten und fahrerlosen Fahrzeugen. Zum Lieferumfang von Nvidia gehört neben der sogenannten Drive-Pegasus-Plattform mit leistungsfähigen KI-Prozessoren auch Betriebssoftware. Darauf laufen die von Bosch und Daimler mit maschinellen Lernverfahren erzeugten Algorithmen für die Fahrzeugbewegung. Insgesamt erreicht der Steuergeräteverbund eine Rechenkapazität von Hunderten Billionen Rechenoperationen in der Sekunde. Das entspricht so viel wie mindestens sechs zusammengeschaltete, hochmoderne Computer-Arbeitsplätze leisten. Außerdem können Bosch und Daimler auf Kompetenzen von Nvidia bei der Entwicklung der Plattform zurückgreifen.
Auswertung der Sensordaten erfolgt in Sekundenbruchteilen
Automatisiertes Fahren in der Stadt erfordert eine vielseitige, redundante Systemarchitektur und das höchste Level an funktionaler Sicherheit. Diese Anforderungen muss auch der Steuergeräteverbund erfüllen, auf den beim automatisierten Fahren in der Stadt jede Menge Arbeit zukommt. Hier laufen zum Beispiel die Informationen der verschiedenen Umfeldsensoren mit Radar-, Video-, Lidar- und Ultraschall-Technik zusammen. Ein Videosensor, wie die Stereo-Videokamera von Bosch, erzeugt zum Beispiel pro gefahrenem Kilometer allein 100 Gigabyte Daten. Der Steuergeräteverbund führt die Daten aller Umfeldsensoren zusammen – auch Sensordatenfusion genannt –, wertet sie innerhalb von Sekundenbruchteilen aus und plant darauf aufbauend den Fahrweg des Fahrzeugs. Das ist vergleichbar schnell wie ein Schmerzreiz beim Menschen, der zwischen 20 und 500 Millisekunden braucht, bis er im Gehirn ankommt. Um maximale Sicherheit und Zuverlässigkeit zu erreichen, werden die erforderlichen Rechenoperationen in verschiedenen Schaltkreisen parallel durchgeführt. Für den unwahrscheinlichen Fall einer Störung kann damit blitzschnell auf diese parallelen Rechenergebnisse zurückgegriffen werden.
Effiziente Kühlung für Steuergeräteverbund vorgesehen
Aufgrund der hohen Rechenkapazität und der Vielzahl der durchzuführenden Rechenoperationen muss der Steuergeräteverbund gekühlt werden. Bosch und Daimler sehen dafür eine effiziente Kühlung vor. Als Zielfahrzeuge für das gemeinsam zu entwickelnde Fahrsystem zum vollautomatisierten und fahrerlosen Fahren in der Stadt plant Mercedes-Benz batterieelektrische Fahrzeuge. Der Steuergeräteverbund soll deshalb in das im Fahrzeug vorhandene Kühlmanagement integriert werden.
Metropole in Kalifornien wird Pilotstadt
Der Steuergeräteverbund wird auch in den Flottenfahrzeugen zum Einsatz kommen, mit denen Bosch und Daimler in der zweiten Jahreshälfte 2019 in Kalifornien auf die Straße rollen. Mehr noch: Die beiden Partner werden Kunden auf ausgewählten Strecken in einer Metropole der San Francisco Bay im Silicon Valley einen automatisierten Shuttle-Service anbieten. Der Testbetrieb wird Aufschluss darüber geben, wie sich vollautomatisierte und fahrerlose Fahrzeuge in ein multimodales Verkehrsnetz integrieren lassen. Viele Städte stehen vor zahlreichen Herausforderungen, die das bestehende Verkehrssystem immer stärker belasten. Der Test soll zeigen, wie diese neue Technologie als mögliche Lösung für jene Herausforderungen dienen könnte.
