Diese Lügerei ist einfach unter aller Sau.
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Wozu eine geringe Fertigungstiefe führen kann sieht man gerade bei BMW. Da stehen weltweit Bänder still weil ein italienischer Zulieferer die Lenkgetriebe nicht liefern kann:
http://www.faz.net/aktuell/wirtschaft/unternehmen/...ig-15036051.html
Mit italienischen Zulieferern hat Tesla ja auch schon Erfahrungen machen müssen bei dem Rückruf für die Feststellbremse. Aber ich vermute mal, dass solche Probleme überall passieren können und es nur Zufall ist.
Ermittlung der Position mittels GPS geht schon genauer als man es aus dem handelsüblichen Navi kennt. Eine Möglichkeit wäre D-GPS, das gibt es schon ewig. Üblicherweise kostet das wesentlich mehr, kann aber Genauigkeiten bis zu 30 cm erreichen. Siehe z.Bsp. hier als Einstieg: https://de.wikipedia.org/wiki/Differential_Global_Positioning_System ... alternativ gibt es da wohl noch einige andere Systeme. Die meisten funktionieren allerdings nicht garantiert oder in Echtzeit, zumindest ist das mein Kenntnisstand.
Was die von Tesla übertragenen Daten angeht, würde ich mir um die Bandbreite nicht so schlimm viele Sorgen machen. Die Vektordaten und GPS-Daten brauchen nicht viel. Den Rest, z.Bsp. die Videodaten, muss man ja nicht dauernd übertragen, sondern nur wenn du weißt das die Karte an der Stelle ungenügend ist bzw. etwas besonderes vorgefallen ist.
Ganz grundlegend würde ich die technischen Vorbedingungen für autonomes Fahren in zwei Gruppen unterteilen. Hochaufgelöstes Kartenmaterial, damit bekannt ist wo Straßen / Spuren / Abfahrten / Schilder / Häuser / Bordsteine und alle möglichen anderen stationären Hindernisse sind. Das konnte sowohl Mobil Eye als auch z.Bsp. Here und die anderee große Kartenanbieter. Erheben kann man das wahrscheinlich nur teilweise aus der 'normalen' Fahrzeugflotte, da die Sensoren dort nicht genau genug sind. Teilweise kann man das wahrscheinlich auch aus den Sensoredaten zurückrechnen, allerdings mit erheblichem Aufwand und größerer Fehlerquote. Derzeit scheint es sinnvoller, da hochgerüstete LIDAR-Fahrzeuge rumzuschicken um die Karten aufzubauen. Das ändert sich aber womöglich in den nächsten Jahren, wenn z.Bsp. LIDAR langsam in Serienfahrzeuge eingebaut wird. Gerade wenn es um Kartendaten geht, reicht es ja auch, das erst dann hochzuladen, wenn das Auto in der Garage steht und ins W-LAN kann. Dass muss ja nicht in Echtzeit passieren.
Der zweite Teil ist das Erkennen, Analysieren und Reagieren auf die tatsächlich gegebene Situation vor Ort und unvorhergesehene Ereignisse. Das muss zwangsläufig mit den Fahrzeugsensoren und Rechnern passieren, da eine Notbremsung oder Ausweichmanöver logischerweise auch erfolgen muss, wenn GPS oder Internet gerade mal nicht geht bzw. mal 10% der Sensoren ausfallen oder ein Reifen platzt. Das ist dann auch der schwierigere Teil, weil die Daten nur im abgeschlossenen System Auto erhoben, ausgewerteet und validiert werden können. Es gibt schlicht keine Gegenprüfung mehr bevor reagiert werden muss. Im Wesentlichen basieren die mir bekannten Systeme alle auf einer 3D-Rekonstruktion der tatsächlichen Umgebung, die (in Echtzeit) mit dem vorhandenen Modell aus dem Kartenmaterial abgeglichen werden muss. Eines der Hauptprobleme dabei ist wohl die Segmentierung der Einzelobjekte aus z.Bsp. dem Videomaterial. Dafür gibt es dann wieder 1000 verschiedene Ansätze und Algorithmen. Einige Stichworte hierfür sind untere anderem sowas wie "Optical Flow Analysis", "Multi-Target-Tracking" oder "Point-Cloud-Reconstruction" - alles im Zusammenhang mit "Machine Vision" zu suchen.
Beispiel - Multi-Target-Tracking: https://youtu.be/HOtoUe0z2tI?t=43
Beispiel - Point-Cloud-Reconstruction - https://www.youtube.com/watch?v=XD_UnuWSaoU
Nach dem länglichen Exkurs: Was das Kartenmaterial angeht, dürfte Tesla eher hintendran sein, es sei denn sie haben sowas irgendwo zugekauft. Soweit ich weiß hat Tesla keine Flotte mit hochgerüsteten Sensoren rumfahren und kann nur auf die Daten der normalen Straßenfahrzeuge zurückgreifen, dass aber auch nur eingeschränkt u.a. wegen der Ungenauigkeit der Positionsbestimmung und der Bandbreitenproblematik. Was den zweiten Teil, die eigentliche Echtzeitanalyse angeht, habe ich von Tesla wenig gesehen oder gelesen. Hier und dort wurde mal was von Point-Cloud-Rekonstruktion mittels Radar / Ultraschall geschrieben. Die meisten der Basisalgorithmen sind Gemeingut und irgendwo veröffentlicht, die dürfte auch Tesla implementieren können. Geht es allerdings um zeitnahe Implementierung und Umsetzungsqualität würde ich Tesla eher ein wenig hinter der Konkurrenz vermuten. Nicht weil die doof wären, sondern weil schlicht wesentlich weniger Budget und Mitarbeiter zur Verfügung stehen. Was ich bisher an Videos gesehen habe, hat eher underperformed im Vergleich zur Konkurrenz, auch wenn die das bisher noch nicht im Serienmodell anbieten. Das Zeug von Tesla geht irgendwie alles meistens, aber halt nicht zu 100 Prozent - mein subjektiver Eindruck ist, dass die Konkurrenz das besser hinbekommt. Unter anderem natürlich weil sie den Anwendungsbereich mehr einschränken. Angeblich soll ja der 2018er Audi-A8 auf Autobahnen immerhin auf Level 3 Autonomie kommen. Ich bin mal gespannt.
The car is the redesigned A8 which will be revealed on July 11. It will allow hands-off, eyes-off travel in heavy traffic conditions and at speeds of up to 37 mph, but only on roads where the oncoming traffic is separated by a barrier.
Gerade nochmal nachgelesen: Auch Audi bekommt das nur im zähfließenden Verkehr hin. Quelle:
http://www.motorauthority.com/news/1105021_audi-a8-to-be-first-with-level-3-self-driving-capability-but-regulations-holding-back-tech
@inbttt1: Die Berichte über diese Akkus gehen bis 2014/2015 zurück. Gibt es die mittlerweile oder werden die verbaut zu sinnvollen Kosten? Ansonsten gilt das gleiche wie für Tesla. "Ich glaube es, wenn es da ist." ;-)
@ubsb55: Das wird schon. Die Probleme klingen alle so, als würden sie lösbar sein. Von meinem unvollständigen Wissensstand ausgehend, würde ich aber eher auf sowas wie 2025-2030 als 2018 oder 2019 tippen, bis Lvl 5 Autonomie verfügbar ist. Autobahn vielleicht ein bisschen früher. Level 3 Autos könnten bis 2020/2021 beispielsweise auf der Autobahn bessere Fahrleistungen erbringen als ein Mensch. Da ich aber sowieso grundsätzlich eher alte Karren fahre, brauche ich mir bis 2030 keine Gedanken machen, dass das in meine Preisklasse durchsickert. ;-)
Also: ich würde ja davon ausgehen, dass alle anderen Hersteller und Kartenanbieter Tesla darum beneiden, dass sie etliche tausend Autos auf den Straßen unterwegs haben.
Warum? Was liefern die etlichen tausend Autos denn für Daten? Ein Standard-Tesla hat meines Wissens nach keine Sensoren verbaut, die es erlauben würden HD-Kartendaten zu erfassen. Wenn du bessere Informationen hast, immer her damit.
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