Sensoren der nächsten Generation Lidar und die Zukunft des autonomen Fahrens

Leistungsstarke Steuergeräte nötig

Die Auswertung dieser 3D Point Cloud benötigt anspruchsvolle Algorithmen, um aus einer Ansammlung von Punkten im Raum Objekte erkennen und klassifizieren zu können (Bild 4).

Zum Erreichen der hierfür notwendigen Detektionsqualität benötigt das selbstfahrende Fahrzeug leistungsstarke Steuergeräte, um entsprechende Deep-Learning-Algorithmen und neuronale Netzwerke verarbeiten zu können.Wichtig für die flächendeckende Durchdringung von Lidar-Lösungen für SAE-L3+-Fahrzeuge ist, dass die Hard- und Software unterschiedlicher Anbieter miteinander sowie mit anderen Sensoren und ADAS-Lösungen verknüpft werden kann.

Die hochpräzise Auswertung von Lidar-Daten mittels dieses Ansatzes löst jedoch nur ein Teilproblem. Um zuverlässig hohe Fahrsicherheit zu gewährleisten, muss das erzeugte Umfeldmodell zusätzlich noch im Kontext des SAE-L3+-Gesamtsystems betrachtet werden.

Hierfür müssen alle verfügbaren relevanten Datenquellen, etwa aus den verschiedenen Erfassungssystemen des Fahrzeugs – Kamera, Radar und Lidar – sowie externe Daten der Cloud und V2X-Infrastruktur, optimal zusammengeführt werden, um ein hoch akkurates Abbild der Umgebung erstellen zu können. Das Thema Sensorfusion ist daher für Harman das Schlüsselfeld für eine robuste Systementwicklung im Umfeld des automatisierten Fahrens.

Die Datenmenge, die für diese Aufgabe verarbeitet werden muss, stellt hohe Anforderungen an die Rechenleistung. Derzeit werden im Fahrzeug noch vornehmlich verteilte Steuergerätearchitekturen genutzt, in denen die Sensordatenverarbeitung pro Sensor erfolgt und die entsprechenden Informationen erst auf Objektebene, also nach Detektion und Klassifizierung von erkannten Objekten, zusammengeführt werden.

Für die weitaus höheren zukünftigen Anforderungen werden sich voraussichtlich überwiegend zentrale Rechnerarchitekturen durchsetzen, die sowohl eine parallele Verarbeitung der verschiedenen Sensordaten als auch eine iterative Verarbeitung von Regions of Interest ermöglichen, um so eine bessere Detektionsrate zu gewährleisten (Bild 5). Diese Architektur wird bereits auf Ebene der Rohdaten die optimierte Verarbeitung und Fusion für verschiedene Sensoren ermöglichen.

Durchbruch ab 2024

Obwohl hochautomatisierte Fahrzeuge und Robotaxis aufgrund regulatorischer und technischer Hindernisse später auf unsere Straßen kommen werden als prognostiziert, ist der Wettlauf um die Zukunft des autonomen Fahrens nach wie vor voll im Gange. Harman erwartet einen initialen Wachstumsschub für bedingt automatisierte Fahrzeuge der Autonomiekategorie SAE L3 bereits ab 2021. In den darauffolgenden Jahren werden voraussichtlich auch größere Flotten von Robotaxis in den Markt drängen. Der Einsatz solcher Fahrzeuge wird anfangs noch mit einem eingeschränkten Nutzungsgebiet (Operational Design Domain, ODD) erfolgen. Basierend auf den gesammelten Daten dieser schnell wachsenden Flotten erwartet Harman, dass es binnen weniger Jahre zu großen Fortschritten im Bereich der Umfeldmodellierung und einer Ausweitung der ODDs hin zu SAE-Level-5-Systemen kommen wird.

 

 

Perspektive für Lidar

Lidar ist als einer der drei essenziellen Sensortypen neben Kameras und Radar ein fester Bestandteil der autonom fahrenden Verkehrszukunft. Insbesondere durch die Solid-State-Lidar-Technologie werden die Kosten so deutlich sinken, dass sich der Einsatz von Lidar in allen zukünftigen Fahrzeugklassen realisieren lassen wird. Die erste Generation der neuen Sensoren ist gemeinsam mit BMW bereits für 2021 in Kleinserie geplant. Signifikante Volumen mit entsprechend optimierten Kosten könnte es dann ab 2024 geben.

Neben Lidar-Systemen mit großer Reichweite werden voraussichtlich auch Lidar-Lösungen für den Nahbereich immer relevanter. Insbesondere selbstfahrende Robotaxis sowie Nutzfahrzeuge sind darauf angewiesen, bei vergleichsweise langsamen Geschwindigkeiten unter 50 km/h eine genaue 360°-Abbildung ihrer näheren Umgebung zu erhalten. Auch Analysten sind von den hervorragenden Zukunftsaussichten von Lidar überzeugt. Laut der Marktanalyse »Global Automotive Lidar Market – Analysis and Forecast, 2018-2028« von BIS Research wird der Markt für Automotive Light Detection and Ranging von 353,0 Millionen US-Dollar im Jahr 2017 auf geschätzte 8,32 Milliarden US-Dollar im Jahr 2028 wachsen.

Dieser hohen Steigerungsrate für Lidar liegt die Erwartung zugrunde, dass Hersteller ihre neu entwickelten Fahrzeuge zunehmend mit erweiterten ADAS-Funktionen zur Realisierung von SAE L2+ ausstatten werden. Dies wird, in Verbindung mit dem starken Rückgang der Herstellungskosten aufgrund höherer Stückzahlen, das Wachstum im Prognosezeitraum 2018 bis 2028 erheblich verstärken.

 

Der Autor

 

 

Robert Kempf

ist Vice President Strategy, Portfolio & Business Development ADAS/Automated Driving bei Harman International. Zuvor arbeitete er zwei Jahrzehnte in verschiedenen globalen Führungspositionen und war maßgeblich am Aufbau neuer Geschäftsbereiche in den Bereichen Mobile Technology, Cloud Solutions und Automotive beteiligt. Ein Schwerpunkt lag dabei auf der Identifizierung neuer Technologie- und Markttrends und der Entwicklung entsprechender Lösungen und Geschäftsmodelle. Darüber hinaus waren Innovation und Wachstum durch Partnerschaften, insbesondere mit führenden Unternehmen aus dem Silicon Valley, ein zentrales Thema seiner beruflichen Laufbahn.