Top 10 Der Trends In Der Automobilindustrie

Flotten von AVs erweitern den Umfang der Lieferungen auf der letzten Meile, reduzieren Ausfallzeiten und zielen darauf ab, den öffentlichen Verkehr relativ sicherer zu machen. Zum Beispiel durch die Reduzierung von Unfällen, die durch Übermüdung oder Fahrlässigkeit des Fahrers verursacht werden. Bei strenger Auslegung werden diese Regeln es europäischen Softwaredesignern erschweren, künstliche Intelligenz und High-Definition-Mapping in autonome Fahrzeuge zu integrieren. Von zentraler Bedeutung für die Navigation in diesen Autos und Lastwagen ist die Verfolgung von Standorten und Bewegungen.

Die Rekordleistung von Navlab war zwei Jahrzehnte lang unübertroffen, bis Delphi sie 2015 verbesserte, indem es einen mit Delphi-Technologie erweiterten Audi über 5.472 Kilometer durch 15 Bundesstaaten pilotierte und dabei 99 % der Zeit im Selbstfahrmodus blieb. 2015 erlaubten die US-Bundesstaaten Nevada, Florida, Kalifornien, Virginia und Michigan gemeinsam mit Washington, DC die Erprobung automatisierter Autos auf öffentlichen Straßen. Der Weg zu selbstfahrenden Autos begann vor dem Jahr 2000 mit inkrementellen Automatisierungsfunktionen für Sicherheit und Komfort, mit Tempomat und Antiblockiersystem. Nach der Jahrtausendwende wurden fortschrittliche Sicherheitsfunktionen in Fahrzeugen verfügbar, darunter elektronische Stabilitätskontrolle, Erkennung des toten Winkels sowie Kollisions- und Spurwechselwarnungen.

KI-Systeme haben die Fähigkeit zu lernen und sich anzupassen, wenn sie Entscheidungen treffen. Im Transportbereich verfügen beispielsweise halbautonome Fahrzeuge über Tools, die Fahrer und Fahrzeuge über bevorstehende Staus, Schlaglöcher, Autobahnbau oder andere mögliche Verkehrsbehinderungen informieren. Fahrzeuge können die Erfahrung anderer Fahrzeuge auf der Straße ohne menschliche Beteiligung nutzen, und der gesamte Korpus ihrer erzielten „Erfahrung“ ist sofort und vollständig auf andere ähnlich konfigurierte Fahrzeuge übertragbar.

Vernetzte Autos und Lastwagen sind eine Möglichkeit, wie sich die Logistik dank der Weiterentwicklung der Transporttechnologie verbessern kann. Da die Anzahl der IoT-Sensoren in CCTV-Kameras entlang von Autobahnen zunimmt, können Daten gesammelt werden, um Verkehrs- und Stauprobleme entlang wichtiger Durchgangsstraßen und Lieferrouten zu lösen. Vernetzte Autos sind auch in der Lage, Verkehrsmuster mithilfe von Signalphasen- und Zeitinformationen vorherzusagen, die von IoT-Fahrzeugen gesammelt werden. Mit der Weiterentwicklung von Technologien wie künstlicher Intelligenz, Data Science, Fertigung und Deep Learning werden auch die Fahrzeuge selbst weiterentwickelt.

Moderne Fahrzeuge bieten Funktionen wie das Halten des Autos auf der Fahrspur, Geschwindigkeitskontrollen oder Notbremsungen. Diese Funktionen allein werden nur als Fahrerassistenztechnologien betrachtet, da sie immer noch eine menschliche Fahrersteuerung erfordern, während vollautomatisierte Fahrzeuge selbst ohne menschliche Fahrereingabe fahren. Frühe Schätzungen, dass selbstfahrende Autos bis 2020 die Norm sein werden, haben dazu geführt, dass bis 2020 einige wenige Forschungsfahrzeuge auf der Straße sein werden. Auch wenn sich die Technologie nicht so schnell wie erwartet entwickelt, werden Computerverarbeitungsfähigkeiten und ausgeklügelte künstliche Intelligenzsysteme immer mehr fortschrittlich und jedes Jahr erschwinglicher.

Juni 2016 leitete die US-amerikanische National Highway Traffic Safety Administration in Zusammenarbeit mit der Florida Highway Patrol eine förmliche Untersuchung des Unfalls ein. Laut NHTSA weisen vorläufige Berichte darauf hin, dass sich der Unfall ereignete, als der Sattelzug vor dem Tesla an einer Kreuzung auf einer nicht kontrollierten Zufahrtsstraße nach links abbog und das Auto die Bremsen nicht betätigte. Das Auto fuhr weiter, nachdem es unter dem Anhänger des Lastwagens hindurchgefahren war.

Die vorläufige Bewertung der NHTSA wurde eröffnet, um das Design und die Leistung aller automatisierten Fahrsysteme zu untersuchen, die zum Zeitpunkt des Unfalls verwendet wurden, an dem schätzungsweise 25.000 Autos des Modells S beteiligt waren. Juli 2016 forderte NHTSA Tesla Motors auf, der Behörde detaillierte Informationen über das Design, den Betrieb und die Tests seiner Autopilot-Technologie zur Verfügung zu stellen. Die Agentur forderte auch Einzelheiten zu allen Designänderungen und Aktualisierungen des Autopiloten seit seiner Einführung sowie zu Teslas geplantem Aktualisierungsplan für die nächsten vier Monate an.

Im Dezember 2016 gab die Google Corporation bekannt, dass ihre Technologie in ein neues Unternehmen namens Waymo ausgegliedert wird, wobei sowohl Google als auch Waymo Tochtergesellschaften einer neuen Muttergesellschaft namens Alphabet werden. Das Programm endete mit einer erfolgreichen Demonstration im Jahr 1997, jedoch ohne klare Richtung oder Finanzierung, um das System in größerem Maßstab zu implementieren. Das teilweise vom National Automated Highway System und DARPA finanzierte Navlab der Carnegie Mellon University fuhr 1995 4.584 Kilometer quer durch Amerika, davon 4.501 Kilometer oder 98 % davon autonom.

Es ist nicht klar, wann alle Teile wirklich zusammenpassen werden, damit fahrerlose Technologien sicher auf öffentlichen Straßen zwischen traditionellen Autos navigieren können. Experten sind sich zwar einig, dass es eine Zeit in der Zukunft geben wird, in der dies zutrifft, sind sich jedoch über den Zeitplan nicht einig. Der zweite bekannte tödliche Unfall mit einem selbstfahrenden Fahrzeug ereignete sich am 7. Mai 2016 in Williston, Florida, während ein Tesla Model S Elektroauto im Autopilot-Modus war.