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Fusion und Perception

»Das maximal Mögliche aus den Sensoren herausholen«

14. April 2022, 10:50 Uhr | Iris Stroh

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Fortsetzung des Artikels von Teil 1

Kunden können einzelne Parts nutzen

Die ursprünglichen Erwartungen in Hinblick auf das Zeitfenster wurden immer wieder nach hinten revidiert.

Ja, weil die Probleme, die automatisiertes Fahren aufwerfen, definitiv unterschätzt wurden. Dazu kam noch, dass immer mehr Sensorhersteller mit ihren eigenen Lösungen auf den Markt kamen und dass viele Leute glaubten, dass mit KI jedes Problem gelöst werden kann, auch das des automatisierten Fahrens. Mittlerweile wurden Millionen von Kilometer gefahren und Daten gesammelt, aber das Problem ist immer noch nicht gelöst. Für mich ist es immer wieder faszinierend zu sehen, dass selbst OEMs, die schon diverse Male angekündigt haben, dass ihre Fahrzeuge zumindest in besonderen Situationen autonom fahren können, immer wieder kläglich scheitern. Ich würde mal sagen, das zeigt ganz klar, dass die bisherigen Ansätze definitiv nicht funktionieren.

Aber sieht ein Kamerahersteller, der typischerweise über eigene Software verfügt, in LeddarTech nicht einen direkten Konkurrenten?

Das kann man so nicht sagen. Mobileye bietet beispielsweise eine vertikal integrierte Lösung an, Mobileye hat seine eigene Hardware, seine eigenen Chipsätze und seine eigene Software. Klar, so ein Unternehmen könnte uns als Konkurrenz betrachten. Aber viele unserer Kunden sind zum Beispiel Kunden von Mobileye und sind an LeddarTech trotzdem interessiert, einfach weil sie nach flexibleren Ansätzen suchen. Wir geben den Entwicklern die Möglichkeit, einen Ansatz zu wählen, der zwischen »kaufen« und »komplett selbst entwickeln« liegt. Das heißt, dass wir Entwickler genau mit den Funktionsbausteinen unterstützen können, die sie nicht selbst entwickelt haben, und gleichzeitig können sie ihre eigene Software beisteuern, weil LeddarVision eine offene Plattform ist.

Das heißt, dass Kunden von LeddarTech beispielsweise nur den Fusion-Part nutzen können, aber nicht den Perception-Part?

Genau, wir haben Kunden, die nur den Fusion-Teil nutzen, weil sie selbst schon eine Software für die Perception entwickelt haben. Sie wollen sich aber dennoch differenzieren. Das ist natürlich auch in unserem Interesse, denn ohne Differenzierung geht es nur noch um den niedrigsten Preis. Ich würde sagen, dass genau die Firmen, die bereits über eigene Lösungsansätze oder Elemente in bestimmten Bereichen verfügen, besonders an der Zusammenarbeit mit LeddarTech interessiert sind, denn mit uns können sie ihre eigene Expertise mit einer offenen Plattform ergänzen.

Können wir nochmal zusammenfassen: Nur die Fusionierung von Rohdaten ist sinnvoll?

Aus meiner Sicht gibt es nur zwei Wege, autonome Fahrfunktionen umzusetzen: Wir können entweder immer mehr Sensoren einbauen oder wir nutzen die vorhandenen Sensoren, und dieses Mal effektiver. Geht es um Privatfahrzeuge, ist genau der letzte Punkt entscheidend.

In einem Robotaxi spielt es keine Rolle, ob ich noch fünf weitere Sensoren und noch mehr Rechenleistung verbaue. Denn in diesem Fall besteht der Business Case darin, den Fahrer zu ersetzen. Dementsprechend sind die Kosten für die Hardware unkritisch.

Dieser Ansatz funktioniert aber für Privatfahrzeuge nicht. Kein Mensch wird 100.000 Euro für ein autonomes Fahrzeug bezahlen. Und damit wird klar: Will man autonome Fahrfunktionen in die Privatfahrzeuge bringen, muss jeder OEM so wenig Sensoren, wie unbedingt notwendig sind, integrieren, aber: Diese müssen dann so effektiv wie möglich genutzt werden, und das geht ausschließlich mit der Fusion von Rohdaten.

Und das geht am besten mit der Perception- und Fusion Software von LeddarTech?

Ja, davon bin ich absolut überzeugt, aber nicht nur ich, sondern auch viele andere, einschließlich unserer Kunden.

Warum?

Mit unserer Perception- und Fusion Software kann das Auto Dinge erkennen, die dem Fahrzeug sonst verborgen blieben. Ein einfaches Beispiel sind kleine Hindernisse in einer großen Entfernung, aber auch, wenn Fußgänger zwischen zwei Fahrzeugen hervortreten oder wenn es um die Trennung von Fahrzeugen in weiter Entfernung geht; alles sind Beispiele, die ganz klar belegen, dass die Fusion von Rohdaten, egal ob mit oder ohne Lidar, immer Vorteile hat.