Tesla-ähnliche autonome Fahrzeuge bauen: Die Technologie, die nur mit Kameras die Welt sieht

Pioniere im Bereich autonomer Fahrzeuge, Tesla. Warum haben sie sich für eine Methode entschieden, die nur Kamerabilder zur Wahrnehmung der Umgebung nutzt und LiDAR und Radar auslässt? Diese Entscheidung basiert nicht einfach auf Kostenersparnissen, sondern auf einem kühnen Vision: ein autonomes Fahrzeug zu schaffen, das die Welt wie ein Mensch wahrnimmt und entscheidet. Besonders die Einführung des End-to-End Tiefenlernens in Version 12 markiert einen vollständig neuen Ansatz im Vergleich zur traditionellen modularen Methode.

Ein traditionelles autonomes Fahrzeugsystem besteht aus mehreren Modulen, darunter Wahrnehmung (Perception), Vorhersage (Prediction), Planung (Planning) und Steuerung (Control). Jedes Modul wird unabhängig entwickelt und anschließend verbunden. Dies kann zu Informationsverlust oder Fehlern führen und die optimale Ausgestaltung des gesamten Systems erschweren.

Im Gegensatz dazu nimmt Tesla mit seinem End-to-End Tiefenlernansatz Bilder von Kamera-Sensoren als Eingabe auf und gibt direkt Steuersignale für Lenkung, Beschleunigung und Bremsung aus. Diese Methode integriert das gesamte autonome Fahrzeugsystem in ein riesiges neuronales Netzwerk, ähnlich dem Prozess, bei dem Menschen mit ihren Augen wahrnehmen und ihre Entscheidungen durch ihr Gehirn treffen. Dies vereinfacht die Datenverarbeitung, maximiert die Effizienz des gesamten Systems und erhöht das Potenzial zur Bewältigung unvorhersehbarer Situationen.

In den folgenden Kapiteln wird Tesla’s einzigartiger visionärer, End-to-End-Tiefenlernansatz für autonomes Fahren detailliert analysiert, sowie Methoden vorgestellt, wie man dies im CARLA-Simulator implementieren kann.

Diese Inhalte werden abgedeckt

• Tesla’s Philosophie des autonomen Fahrens:

  • Warum LiDAR und Radar nicht verwendet werden?
  • Was ist End-to-End-Lernen und warum ist es wichtig?
  • Welche sind die Kernaspekte der HydraNet-Architektur?
  • Wie funktionieren Auto-Beschriftung (Auto-labeling) und das Flotte-Lernsystem?

• Erstellen eines Tesla-stiligen Visionssystems

  • Einrichten von 8 Kameras im CARLA-Simulator und Optimierung der Rollen und Positionierungen jeder Kamera.
  • Erstellen einer Bildverarbeitungspipeline zur effizienten Verarbeitung von Kamerasensordaten.
  • Implementieren von Objekterkennungs- und -verfolgungstechniken (Object Detection and Tracking) zur Wahrnehmung, Klassifizierung und Nachverfolgung von Fahrzeugen, Menschen und Hindernissen in der Umgebung.
  • Verwenden von Tiefenschätzungstechnologien basierend auf Kamerasignalen, um die dreidimensionale Umgebung wiederherzustellen.

• Verfolgen Sie Tesla im CARLA-Simulator

  • Implementieren Sie den Kernansatz von Tesla für die BEV (Bird’s Eye View) Transformation, um eine 360-Grad-Ansicht der Fahrzeugumgebung zu ermöglichen.
  • Verwenden Sie räumlich-temporale Merkmalsextraktion (Spatiotemporal Feature Extraction), um die Trajektorien und Geschwindigkeiten bewegter Objekte vorherzusagen.
  • Implementieren Sie probabilistische Zustandsschätzungen, um stabiles autonomes Fahren in unsicheren Situationen zu ermöglichen.

Hier können Sie

• Ein tiefes Verständnis für die Kernprinzipien und Technologien des Tesla-autonomen Fahrzeugsystems erlangen.
• Ein Tesla-stiliges visionäres, autonomes Fahrzeugsystem im CARLA-Simulator selbst implementieren.
• Die Möglichkeiten und Grenzen von autonomen Fahrzeugtechnologien, die nur Kameras zur Wahrnehmung, Entscheidungsfindung und Steuerung nutzen, erleben.
• Neue Horizonte in der autonomen Fahrtstechnologie durch Tesla’s originellen Ansatz erkunden.

Ohne LiDAR, ohne Radar, nur mit Kameras. Erleben Sie Tesla’s mutigen Ansatz im CARLA-Simulator.