Kameratechnik für Automatisierung
Bessere Sicht und zusätzliche Informationen
Fortsetzung des Artikels von Teil 1
Computer Vision und neuronale Netze
Die Anforderungen hinsichtlich der Umfelderkennung nehmen ebenfalls stetig zu. Diese reichen von einfacher Objekterkennungen für das Parken bis hin zum Beherrschen komplexer Fahrsituationen im Straßenverkehr. Auf Basis der Informationen muss das autonome Fahrzeug ein vollständiges Szenenverständnis entwickeln, um entsprechende Fahrentscheidungen zu treffen. Neben den klassischen Computer Vision-Verfahren kommen bei der MFC 500 neuronale Netze zum Einsatz, die sich entsprechend der Hardware skalieren lassen. Neuronale Netze bestehen aus mathematischen Einheiten, die lernfähig sind und dadurch komplexe Funktionen verarbeiten und ausführen können.
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Vernetzt mit der Umwelt
Zusätzlich ist die neue Kamera mit der Umwelt vernetzt. Durch Anbindung der Kamera an »eHorizon« und »Road Database« können Straßeninformationen und Landmarken mit der Cloud ausgetauscht werden. Die Lokalisierung ermöglicht ein vorausschauendes Fahren. Zudem bietet die Vernetzung den Vorteil, dass sich die Software mit sämtlichen Funktionen über »Over-The-Air-Updates« immer auf dem aktuellsten Stand befindet.
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