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Fahrerassistenzsystem

Objektdaten oder Rohdaten verarbeiten?

SerDes Conference
© ingara/stock.adobe.com; metamorworks/stock.adobe.com

Automatisiertes Fahren setzt die genaue Kenntnis der Umgebung mithilfe von Daten verschiedener Sensoren voraus. Die Frage, ob die vorverarbeitete oder Rohdaten besser zum Ziel führen, wird von OEM zu OEM unterschiedlich beantwortet.

Die Halbleiterindustrie beurteilt den Ansatz, Rohdaten anstatt Objektlisten zu verarbeiten, recht unterschiedlich; die einen sind überzeugt, dass Rohdaten per se besser sind, die anderen sehen darin eher ein zeitliches Phänomen und die dritten glauben, dass beide Ansätze ihre Berechtigung haben und keiner schlechter oder besser ist.
LeddarTech zum Beispiel setzt auf die Fusionierung von Rohdaten und führt als Grund dafür an, dass damit die Entscheidungsfindung besser wird. Denn würden nur Objektlisten verarbeitet, können Fehler auftreten, die bei der Fusionierung von Rohdaten nicht passieren.

Stephan Janouch, Director Marketing von videantis, sieht das differenzierter: »Wir sind z.B. im Rahmen unseres Projektes KI-FLEX im BMBF-Programm „KI-Element: autonomes Fahren“ selbst an der Entwicklung entsprechender Architekturen beteiligt. Hier werden z.B. Kombinationen von Early Fusion und Late Fusion betrachtet, die zeigen, dass es in der Praxis nicht nur einen richtigen Weg gibt, sondern dass künftige Architekturen immer flexibler sein müssen.« Und auch Peter Wiese, Vice President und General Manager Automotive Sales EMEA von NXP Semiconductors, bezweifelt, dass es klar entschieden ist, dass die Fusionierung von Rohdaten eine sicherere Entscheidung ermöglicht als die Fusionierung von Objektlisten.

Uwe Bröckelmann, Senior Director of Technology von Analog Devices, beurteilt die Situation insofern anders, als er den Zeitfaktor ins Gespräch bringt. Am Anfang einer Technologie sei es immer besser, Rohdaten zu nutzen, weil damit die Algorithmen noch langfristig optimiert werden können. Bröckelmann weiter: »Aber auf Basis gesammelter Erfahrungen weiß man dann irgendwann, worauf man achten muss, und dann denke ich, dass das Edge Processing wirtschaftlich sinnvoller ist.«

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Uwe Bröckelmann, Analog Devices: »Auch in Zukunft findet auf alle Fälle noch eine gewisse Filterung im Sensor statt. Im Laufe der Zeit werden die Algorithmen besser, um zu entscheiden, welcher Bereich aus einem Bild wichtig ist und welche Informationen notwendig sind, um eine Entscheidung treffen zu können.«
© Markt&Technik

Die Kameratechnik ist sicherlich eine der ausgereiftesten Techniken. Aber sie kann nicht erkennen, ob ein Kind auf die Straße gemalt ist oder ob wirklich ein Kind auf der Straße ist. Das ist genau ein Beispiel dafür, warum LeddarTech auf die Fusionierung von Rohdaten setzt. Damit könne nach der Fusionierung mit anderen Rohdaten besser entschieden werden, ob es ein Gemälde oder ein Kind ist. Bröckelmann andererseits: »Ich denke, dass man auch auf Basis von Objektlisten eine richtige Entscheidung fällen kann. Im Laufe der Zeit lernen die Systeme zwischen wichtigen und unwichtigen Daten zu unterscheiden. Wenn die Kamera ein Kind erkennt, kann sie auch vom Radarsensor die Geschwindigkeitsdaten abfragen und dann vom Lidarsensor noch die Tiefendaten. Werden diese Daten mit einer Zeitbasis verknüpft und korreliert, dann kann man auch eine fundierte Entscheidung auf Basis von Objektlisten fällen, das ist eine Sache der Algorithmus-Optimierung, das ist machbar.«

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Stephan Janouch, videantis: »Unsere hochskalierbare und frei programmierbare Processing-Plattform erlaubt eine variable Architektur, also sowohl die Vorverarbeitung von Daten im Sensor als auch die Datenprozessierung in einem zentralen Steuergerät oder – und darauf wird es wohl hinauslaufen – eine Kombination von beidem.«
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Claudio Valesani, Group Vice President und Head der EMEA Central Europa Sales Unit von STMicroelectronics, merkt an: »Eine Fusionierung von Rohdaten bietet sicher Vorteile im System, allerdings ändert sich damit die Architektur und es wird dadurch in die Kernkompetenzen der Anbieter eingegriffen. Denn bislang generieren sie mithilfe geschlossener Systeme Objektlisten auf Basis ihres Know-hows im Bereich der Objekterkennung.«

Bei Radar wird es bei der Vorverarbeitung bleiben

Hans Adlkofer, Vice President Head of Automotive Systems Group von Infineon Technologies, sagt: »Nach unserer Einschätzung wird der Trend zur zentralen Verarbeitung von Rohdaten in den nächsten fünf Jahren nur an wenigen Stellen sichtbar sein.« Er erklärt weiter, dass es im Bereich der Radaranwendungen bei einer starken lokalen Vorverarbeitung der Daten bleiben wird. Adlkofer weiter: »Die höheren Bandbreiten und die höhere Auflösung der Radarsysteme werden zu einem größeren Datenaufkommen führen. Die Rohdatenraten der neuesten Radargeneration liegen zum Beispiel bei bis zu 400 Mbit/s pro Empfangskanal. Genutzt werden typischerweise vier oder acht Kanäle. Wir sprechen dann also von einem Datenvolumen in Höhe von 1,6 Gbit/s beziehungsweise 3,2 Gbit/s für einen einzelnen Sensor. Ohne Kompression sind diese Datenraten im Auto nicht kosteneffizient übertragbar.« 


  1. Objektdaten oder Rohdaten verarbeiten?
  2. "...auch die Legacy ist ein Thema..."

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