Daimler auf dem Weg zum autonomen Fahren
Deep Learning braucht den realen Straßenverkehr
Fortsetzung des Artikels von Teil 2
Testfahrten als Basis für lernende Systeme
Die länderspezifischen Besonderheiten, mit denen das Erprobungsfahrzeug auf fünf Kontinenten konfrontierte wurde, unterstreichen die Notwendigkeit weltweiter Entwicklungsaktivitäten und Testfahrten. Nur so lassen sich lernende Systeme und Algorithmen entwickeln, die in der Lage sind, mit einer Vielzahl von Situationen verlässlich und sicher umzugehen. Dabei geht es neben der Programmierung von konkreten Routinen für klar definierte Anwendungsfälle vor allem auch darum, in unerwarteten Situationen Lösungsstrategien zu erarbeiten. Alle beim Intelligent World Drive gesammelten Informationen und Erfahrungen fließen in die Weiterentwicklung von höher automatisierten Systemen auf dem Weg zum autonomen Fahren ein.
Dank des globalen Research & Development Netzwerks des Automobilherstellers ist es Mercedes-Benz möglich, länderspezifische Verkehrsbedingungen in die Entwicklung von automatisierten Fahrfunktionen einfließen zu lassen und damit schneller ins Fahrzeug zu bringen. So verfügen die Mercedes-Benz Research & Development Center in Nordamerika und China über eigene Erprobungsfahrzeuge, die lokale Informationen über Infrastruktur und Verkehrsgewohnheiten sammeln sowie Testfahrten zur Feldabsicherung von Fahrerassistenzsystemen durchführen. In anderen Kernmärkten kooperiert der Autobauer verstärkt mit den dortigen Marktgesellschaften. Mercedes-Benz Australia testet zum Beispiel seit Frühjahr 2017 in enger Zusammenarbeit mit dem Forschungs- und Entwicklungszentrum in Deutschland automatisierte Fahrfunktionen in Australien und Neuseeland. Der Intelligent World Drive ergänzt diese umfangreichen Absicherungsprojekte.
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- Deep Learning braucht den realen Straßenverkehr
- Komplexität globaler Herausforderungen
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