RADAR-Technik: Die Zukunft der autonomen Fahrzeuge gestalten

Die RADAR-Technik: Die Zukunft der autonomen Fahrzeuge gestalten wird von BTW Media profiliert, weil veröffentlichte Belege es mit Internet-Infrastruktur, Governance, operativen Abhängigkeiten oder Marktsichtbarkeit verbinden.

• Autonome Fahrzeuge sind eine Art intelligenter Autos, die es Computern ermöglichen, das Fahrzeug automatisch und sicher ohne menschliches Eingreifen zu steuern.
• Autonome Fahrzeuge verlassen sich auf viele Sensoren für die Navigation. In den meisten autonomen Fahrzeugen bildet die Kombination aus Kameras, LiDAR und RADAR den Hauptsatz von Sensoren, der die Funktionen Bildgebung, Erkennung, Entfernungsmessung, Verfolgung und Erkennung der Fahrposition für ein reibungsloses Fahren bereitstellt.
• Es gibt zwei Arten von RADAR, die in autonomen Fahrzeugen verwendet werden: Impuls-RADAR und FMCW-RADAR.

Die Automobilhersteller konzentrieren sich auf viele Sensoren für die Navigation. Kameras, LiDAR und RADAR arbeiten zusammen, um den Hauptsatz von Sensoren zu bilden, der die Bildgebung, Erkennung, Entfernungsmessung, Verfolgung und Erkennung der Fahrposition für ein reibungsloses Fahren bereitstellt.

Die RADAR-Technologie spielt eine entscheidende Rolle in autonomen Fahrzeugen, indem sie eine zuverlässige und genaue Umgebungswahrnehmung, Langstreckenerkennung, Redundanz, adaptive Geschwindigkeitsregelung und Kollisionsvermeidungsfähigkeiten bietet.

Die florierende Branche der autonomen Fahrzeuge

Autonome Fahrzeuge, auch bekannt als selbstfahrende Autos, fahrerlose Autos, computergesteuerte Autos, mobile Roboter auf Rädern oder Robotaxi, sind eine Art intelligentes Auto, das auf künstliche Intelligenz, visuelle Berechnung, RADAR, Überwachungsgeräte und globale Positionsbestimmungssysteme angewiesen ist, um Computern zu ermöglichen, das Fahrzeug automatisch und sicher ohne aktives menschliches Eingreifen zu steuern.

Autonome Fahrzeuge sind eine Art intelligentes Auto, das fahrerloses Fahren durch ein Computersystem ermöglicht, den menschlichen Fahrer teilweise oder vollständig ersetzt und von Punkt A nach Punkt B navigiert, während es Straßengefahren vermeidet und auf Verkehrsbedingungen reagiert. Autonome Fahrzeuge werden erhebliche Auswirkungen auf den Verkehr, die Stadtplanung und den Umweltschutz haben.

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Fortschrittliche Fahrerassistenzsysteme (ADAS) werden seit mindestens den 1920er Jahren erprobt. Das erste ADAS-System war der Tempomat, erfunden vonRalph Teetorim Jahr 1948. Das erste halbautonome Fahrzeug wurde 1977 vomLabor für Maschinenbauin Tsukuba, Japan, entwickelt. Die selbstfahrenden Autos von Google erhielten im Mai 2012 die erste US-Zulassung für autonome Fahrzeuge.

Der Markt für autonome Fahrzeuge entwickelt sich rasant, angetrieben durch technologische Fortschritte, regulatorische Änderungen, Branchenpartnerschaften und Bemühungen, das Vertrauen und die Akzeptanz der Verbraucher zu stärken. Kontinuierliche Innovation, Zusammenarbeit und regulatorische Klarheit werden das zukünftige Wachstum und die Akzeptanz der autonomen Fahrtechnologie prägen.

Derzeit ist der Marktanteil autonomer Fahrzeuge im Vergleich zu herkömmlichen Fahrzeugen noch relativ gering, aber mehrere Unternehmen sind an der Spitze der Entwicklung autonomer Fahrzeuge und gestalten die Zukunft des Verkehrs. Der Markt für autonome Fahrzeuge ist dynamisch, mit neuen Akteuren und Innovationen, die seine Landschaft kontinuierlich prägen.

Waymo wird weithin als führend in der Technologie autonomer Fahrzeuge angesehen. Waymo, ein ehemaliges Google-Projekt, konzentriert sich auf die Entwicklung vollständig autonomer Fahrsysteme unter Verwendung einer Kombination von Sensoren, KI-Algorithmen und umfangreichen Tests unter realen Bedingungen. Sie haben kommerzielle autonome Mitfahrdienste gestartet und arbeiten daran, ihre autonomen Fahrzeugfähigkeiten auf verschiedene Fahrzeugplattformen auszudehnen.

Tesla investiert ebenfalls stark in die autonome Fahrtechnologie. Ihr Autopilot-System bietet fortschrittliche Fahrerassistenzfunktionen und entwickelt sich kontinuierlich in Richtung vollständiger autonomer Fahrfähigkeiten. Tesla sammelt viele Daten aus seiner Fahrzeugflotte, um KI-Algorithmen zu verbessern und die Sicherheit und Autonomie zu erhöhen.

Cruise, übernommen von General Motors (GM), ist ein wichtiger Akteur in der Branche der autonomen Fahrzeuge. Sie konzentrieren sich auf die Entwicklung vollständig autonomer Fahrzeuge für Mitfahr- und Lieferdienste. Cruise hat bedeutende Investitionen und Partnerschaften erhalten und positioniert sich als wichtiger Konkurrent auf dem Markt für autonome Fahrzeuge.

Obwohl es sich nicht um ein traditionelles Automobilunternehmen handelt, ist NVIDIA ein wichtiger Akteur bei der Bereitstellung von KI-Hardware- und Softwarelösungen für autonome Fahrzeuge. Ihre Plattformen, wie NVIDIA DRIVE, betreiben autonome Fahrsysteme verschiedener Hersteller und Entwickler. Die Technologie von NVIDIA ist entscheidend für die Verbesserung der Wahrnehmungs-, Entscheidungs- und Rechenfähigkeiten in autonomen Fahrzeugen.

Einsatz der RADAR-Technologie in autonomen Fahrzeugen

Die Branche hat den Übergang von menschlich gesteuerten Fahrzeugen zu autonomen oder selbstfahrenden Fahrzeugen erlebt. Die Automobilhersteller konzentrieren sich auf die Forschung und Entwicklung von Sensortechnologien, da autonome Fahrzeuge auf viele Sensoren für die Navigation angewiesen sind.

Dank der Sensoren benötigen autonome Fahrzeuge während der Fahrt keine menschliche Interaktion. In autonomen Fahrzeugen wird eine breite Palette von Sensoren eingesetzt, um eine zuverlässige Sicht aufzubauen. Die Sensoren helfen dem autonomen Fahrzeug, Hindernisse oder Blockaden in der Fahrumgebung zu erkennen und sich zu bewegen, ohne Unfälle zu verursachen.

Verschiedene Sensoren arbeiten zusammen, um ein genaues Erkennungssystem in autonomen Fahrzeugen zu bilden. In den meisten autonomen Fahrzeugen bildet die Kombination aus Kameras, LiDAR (Lichterkennung und -abstandsmessung) und RADAR (Funkwellenerkennung und -abstandsmessung) den Hauptsatz von Sensoren, der die Funktionen Bildgebung, Erkennung, Entfernungsmessung, Verfolgung und Erkennung der Fahrposition für ein reibungsloses Fahren bereitstellt.

Diese Sensorfunktionen überschneiden sich, was hilft, die dreidimensionale Form, Entfernung und Geschwindigkeit naher Objekte zu erkennen.

Das Funktionsprinzip von LiDAR und RADAR ist dasselbe. LiDAR verwendet Laserstrahlen (Lichtwellen), um die Entfernung zwischen zwei Objekten zu bestimmen. Anstelle der bei LiDAR verwendeten Lichtwellen basiert RADAR auf Funkwellen. Die Zeit, die die Funkwellen benötigen, um von Hindernissen zum Gerät zurückzukehren, wird verwendet, um die Entfernung, den Winkel und die Geschwindigkeit des Hindernisses in der Umgebung des autonomen Fahrzeugs zu berechnen.

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Das RADAR in autonomen Fahrzeugen arbeitet mit Frequenzen von 24, 74, 77 und 79 GHz, die jeweils den Short-Range-Radaren (SRR), Medium-Range-Radaren (MRR) und Long-Range-Radaren (LRR) entsprechen. Sie haben jeweils leicht unterschiedliche Funktionen:

Die SRR-Technologie ermöglicht die Überwachung des toten Winkels, die Spurhalteassistenz und die Einparkhilfe in autonomen Fahrzeugen.

MRR-Sensoren werden verwendet, wenn die Hinderniserkennung in einem Bereich von 100 bis 150 Metern mit einem Strahlwinkel zwischen 30° und 160° liegt. Die SRR-Technologie ermöglicht die Überwachung des toten Winkels, die Spurhalteassistenz und die Einparkhilfe in autonomen Fahrzeugen.

MRR-Sensoren werden verwendet, wenn die Hinderniserkennung in einem Bereich von 100 bis 150 Metern mit einem Strahlwinkel zwischen 30° und 160° liegt. Die automatische Abstandsregelung und die Bremsassistenz werden von LRR-Radarsensoren unterstützt.

Die RADAR-Technologie in autonomen Fahrzeugen arbeitet mit Millimeterwellen und bietet millimetergenaue Präzision. Die Verwendung von Millimeterwellen im RADAR autonomer Fahrzeuge gewährleistet eine hohe Auflösung bei der Hinderniserkennung und zentimetergenaue Genauigkeit bei der Bestimmung von Position und Bewegung. Im Vergleich zu anderen Sensortechnologien in autonomen Fahrzeugen arbeitet RADAR auch bei schlechten Sichtverhältnissen wie bewölktem Wetter, Schnee, Regen und Nebel zuverlässig.

Arten von RADAR, die in autonomen Fahrzeugen verwendet werden

Es gibt zwei Arten von RADAR, die in autonomen Fahrzeugen verwendet werden: Impuls-RADAR und FMCW-RADAR.

Beim Impuls-RADAR wird ein Impuls vom Gerät ausgesendet und die Frequenz des Signals bleibt während des gesamten Betriebs konstant. Beim FMCW-RADAR werden die Impulse kontinuierlich ausgesendet. Die Impulse werden während des gesamten Betriebs moduliert und die Frequenz variiert über die Sendedauer.

FMCW-RADAR ist in autonomen Fahrzeugen aufgrund seiner hohen Entfernungsauflösung und Tiefenwahrnehmung vorherrschend. Die umfangreichen Forschungsstudien der Automobilhersteller werden weiterhin fortschrittliche Varianten von Impuls- und FMCW-RADAR entwickeln. Die Software Cadence bietet Simulationswerkzeuge zur Entwicklung von End-to-End-RADAR-Systemen nicht nur für autonome Fahrzeuge, sondern auch für Luft- und Raumfahrt-, Verteidigungs- und kommerzielle Anwendungen.