Tesla ist bekannt für seine Pläne, eine Flotte von Robotaxis aufzubauen und arbeitet aktiv daran mit der Entwicklung seiner Full-Self-Driving (FSD)-Suite. Das Unternehmen und seine Fans sind wahrscheinlich am lautesten über diese potenziell erstaunliche, lebensrettende Technologie. Es gibt jedoch auch andere Unternehmen, die ähnliche Technologien mit Fokus auf vollautonomes Fahren entwickeln, darunter der Technologieriese NVIDIA.
NVIDIA nur angekündigt eine eigene Version einer Computerarchitektur, eines Sensorsatzes und einer vollständig selbstfahrenden Software (in einigen Szenarien), DRIVE Hyperian 8. Das Unternehmen sagt, dass DRIVE Hyperian 8 für höchste funktionale Sicherheit und Cybersicherheit entwickelt wurde und käuflich zu erwerben ist heute für Fahrzeugmodelle 2024.
NVIDIA stellte fest, dass die Produktionsplattform modular konzipiert wurde, sodass Kunden nur das verwenden können, was sie benötigen. Die neue Software wurde auf der GPU Technology Conference (GTC) angekündigt, auf der NVIDIA-CEO Jensen Huang ein DRIVE Hyperion 8-Fahrzeug zeigte, das autonom vom NVIDIA-Hauptsitz in Canta Clara, Kalifornien, zum Rivermark Plaza in San Jose, Kalifornien, fährt.
Nvidia fügte hinzu, dass DRIVE Hyperion skalierbar ist und seine künstliche Intelligenz eine sichere Basis für die Entwicklung autonomer Fahrzeuge bietet.
NVIDIAs DRIVE Orin-Plattform
Im April 2021 wird NVIDIA angekündigt seine neue Hochleistungs-KI-Plattform NVIDIA DRIVE Orin für den Antrieb autonomer Fahrzeuge. Damals stellte das Unternehmen fest, dass es über 250 Billionen Operationen pro Sekunde (250 TFLOPs) verarbeitet und dabei systematische Sicherheitsstandards wie ISO 26262 ASIL-D erreicht.
Das Unternehmen stellte fest, dass DRIVE Hyperion zusammen mit der Orin-Plattform eine sichere Basis für die Entwicklung autonomer Fahrzeuge bieten wird. Es wird über zwei Nvidia DRIVE Orin Systems-on-a-Chip verfügen, die Redundanz und Failover-Sicherheit zusammen mit der erforderlichen Rechenleistung für Level-4-Selbstfahren bieten. Das Unternehmen fügte hinzu, dass das „DRIVE Hyperion 8 Developer Kit auch GPUs mit NVIDIA Ampere Architektur enthält. Dieses Hochleistungs-Computing bietet Entwicklern viel Spielraum, um neue Softwarefunktionen zu testen und zu validieren.“
Die Sensorsuite
Die Sensorsuite besteht aus 12 Kameras, 9 Radar-, 12 Ultraschall- und 1 nach vorne gerichteten Lidar-Sensoren. Die Sensorsuite ist außerdem mit Sensorabstraktionstools gekoppelt, sodass Hersteller autonomer Fahrzeuge die Plattform an ihre individuellen Bedürfnisse anpassen können.
In dieser Suite enthalten ist der Luminar Iris-Sensor mit großer Reichweite, der nach vorne gerichtete Lidar-Funktionen bietet. „Der Luminar Iris-Sensor mit großer Reichweite wird nach vorne gerichtete Lidar-Funktionen ausführen und eine benutzerdefinierte Architektur verwenden, um die strengsten Anforderungen an Leistung, Sicherheit und Automobilqualität zu erfüllen.“ Der Gründer und CEO von Luminar, Austin Russell, sprach den gemeinsamen Nenner zwischen Luminar und NVIDIA an.
„NVIDIA hat die moderne Computing-Revolution angeführt, und die Branche sieht das auch beim autonomen Fahren“, sagte er.
„Der gemeinsame Nenner zwischen unseren beiden Unternehmen ist, dass unsere Technologien zur De-facto-Lösung für große Automobilhersteller werden, um Sicherheit und Autonomie der nächsten Generation zu ermöglichen. Durch die Nutzung unserer jeweiligen Stärken haben Automobilhersteller Zugriff auf die fortschrittlichste Entwicklungsplattform für autonome Fahrzeuge.“
Das Radar besteht aus Hella-Kurzstrecken- und Continental-Langstrecken- und Bildgebungsradaren. Kameras von Sony und Valeo sorgen für die visuelle Wahrnehmung und Valeo fügt Ultraschallsensoren hinzu, die dem System helfen, die Objektentfernung zu messen. Marius Evensen, Head of Automotive Marketing bei Sony, sagte: „NVIDIA DRIVE Hyperion ist eine vollständige Plattform für die Entwicklung autonomer Fahrzeuge. Aus diesem Grund hat Sony seine Sensoren integriert, um unseren Kunden den effektivsten Übergang vom Prototypen zum Serienfahrzeug zu ermöglichen.“
Vergleich mit Tesla
Große Unterschiede zwischen NVIDIAs Sensor-Suite und Teslas FSD-Hardware besteht darin, dass Tesla kein Radar mehr verwendet und nie Lidar verwendet hat, sondern sich zu 100% auf die Verwendung von Vision (Kameras) anstelle von Radar und Lidar konzentriert. Bei Teslas AI Day im August, zeigte Tesla, wie es neuronalen Netzen das Fahren beibringt, nur basierend auf den Kameraeingaben. Die alleinige Verwendung von Vision vereinfacht das System tiefer als nur auf der Hardwareseite.
Sensoren sind ein Bitstrom und Kameras haben mehrere Größenordnungen mehr Bits/s als Radar (oder Lidar).
Radar muss Signal/Rauschen des Bitstroms sinnvoll erhöhen, um die Komplexität seiner Integration zu würdigen.
Wenn die Bildverarbeitung besser wird, lässt es das Radar weit hinter sich.
– Elon Musk (@elonmusk) 10. April 2021
Während Tesla an seiner eigenen KI- und FSD-Software arbeitet und die Elektrofahrzeuge herstellt, die sie verwenden, will die Automobilkonkurrenz aufholen, und viele von ihnen planen dies mit Unterstützung von NVIDIA. Wird seine Lösung auch funktionieren? Wird es besser funktionieren? Oder wird es durch die Herausforderungen, die Tesla dazu veranlasst haben, für seine selbstfahrende Technologie zu 100 % auf Vision/Kamera zu basieren, zu begrenzt sein?
Es ist eine spannende Zukunft im Hinblick auf das autonome Fahren. Die National Highway Transportation Safety Administration (NHTSA) erklärte, dass Schätzungsweise 20.160 Menschen starben im ersten Halbjahr 2021 bei Autounfällen in den USA, und nannte dies zu Recht eine Krise. Wir brauchen selbstfahrende Technologie gestern.
Schätzen Sie die Originalität von CleanTechnica? Ziehen Sie in Betracht, CleanTechnica-Mitglied, Unterstützer, Techniker oder Botschafter zu werden – oder ein Förderer von Patreon.
