Inhaltsverzeichnis:

Nissan LEAF Fährt Auf 230-Meilen-Vollautonomes Fahren
Nissan LEAF Fährt Auf 230-Meilen-Vollautonomes Fahren

Video: Nissan LEAF Fährt Auf 230-Meilen-Vollautonomes Fahren

Отличия серверных жестких дисков от десктопных
Video: Nissan LEAF2: ECO Fahrt | Praxistest (30km AB, Bundesstrasse) | ProPilot 2023, Februar
Anonim

Nissan schlägt Tesla auf die Post?

Der Untertitel „Nissan schlägt Tesla zur Post?“braucht unbedingt das Fragezeichen, denn beim autonomen Fahren gibt es zu viele Unbekannte, um eindeutige Vergleiche anstellen zu können. Nicht alle Reisedokumentationen werden veröffentlicht, und wir wissen, dass Tesla und Waymo Millionen oder Milliarden von Kilometern an Fahrdaten versteckt haben. Und wer weiß schon, wann das erste wirklich autonome Fahrzeug für fast jeden und überall verfügbar sein wird?

Autonomie der Stufe 5?

Alles, was wir mit Sicherheit über die Ankündigung von Nissan sagen können, dass im November 2019 eine 230-Meilen-Reise in einem automatisierten LEAF abgeschlossen wurde, ist, dass es sich um einen Rekord für die Länge einer autonomen Fahrt in Großbritannien handelt. Es ist auch bemerkenswert, dass es ohne menschliches Eingreifen auf allen Arten von Straßen, einschließlich Autobahnen (Autobahnen) und normalen Landstraßen ohne Markierungen, fertiggestellt wurde. Es gibt viele Systeme, darunter die aktuelle Nissan ProPilot-Suite, die auf der Autobahn zwar gut definierten Fahrspurmarkierungen folgt, sie jedoch auf einer Landstraße ohne Markierungen aufstellt, und das System wird kollabieren, mit zu vielen Variablen zum Berechnen.

Autonomes BLATT
Autonomes BLATT

LEAF, auf 230 Meilen autonomer Fahrt.

Es gibt ein wenig Verwirrung und unterschiedliche Bewertungssysteme in Bezug auf unterschiedliche Autonomiegrade. Wenn Sie die Definitionen aller Ebenen von 0 bis 5 wissen möchten, gibt es am Ende eine Tabelle, die jedoch einfach zu erklären ist. In Level 3 ist der Fahrer zu jeder Zeit für das Fahren verantwortlich, aber das autonome System ersetzt den Fahrer, steuert Lenkung, Geschwindigkeit und hält an, wenn es sicher delegiert wird. In Level 5 ist das autonome System jederzeit voll verantwortlich und der Fahrer muss überhaupt nicht eingreifen. Dazwischen kommt das autonome System, wenn es nicht zurechtkommt, sicher an den Straßenrand und hält im Idealfall an. Tesla Autopilot und alle anderen Fahrerassistenzsysteme befinden sich derzeit zwischen Level 2 und Level 3.

Der vom LEAF genommene Antrieb scheint auf Stufe 5 zu liegen. Ich sage, es scheint daran zu liegen, dass Nissan dies nicht sagt. Ein Level-3-System könnte theoretisch auch eine Fahrt ganz alleine abschließen, wenn es nie auf einen Punkt stößt, an dem ein menschliches Eingreifen erforderlich ist. Ein Level-4-System könnte diese Fahrt abschließen, ohne dass Sie anhalten und sich geschlagen geben müssen, wenn die Route und der Verkehr ausreichend sind. Sie sagen auch, dass ein menschlicher Fahrer an den Raststätten zum Aufladen übernommen hat, aber sie sagen nicht, ob dies eine Frage der Wahl war oder die Fähigkeit des Systems fehlte. Autonome Systeme sind auf Satellitennavigation angewiesen, und wenn ich zum Aufladen in einen Servicebereich gehe, führt mich mein Satellitennavigationssystem nicht bis zur Ladestation. Es führt mich nicht genau zu dem Punkt, an dem ich parken und einstecken muss - ich muss diesen Teil selbst navigieren.

Also, was haben wir; ein System der Ebene 5, das durch den Mangel an Kartierungsinformationen im Versorgungsgebiet im Stich gelassen wurde, oder ein System der Ebene 3, das weit über alle anderen Systeme der Ebene 3 hinausging? Was auch immer wir es als technisch definieren, es bleibt eine bemerkenswerte Errungenschaft für das autonome Fahren.

Von Ingenieuren zu jeder Zeit überwacht

Laut Nissan wurde die „Grand Drive“-Reise am 28. November 2019 erfolgreich abgeschlossen, wobei zwei Ingenieure an Bord waren und die Aktionen des Fahrzeugs jederzeit überwachten. Beide waren für die Durchführung autonomer Fahrzeugtests ausgebildet, wobei einer hinter dem Steuer stand und bei Bedarf die Kontrolle übernehmen konnte, und der zweite die Steuerungs- und Überwachungssysteme des Autos überwachte.

Autonomes LEAF - Ingenieure
Autonomes LEAF - Ingenieure

Die Ingenieure überwachen die Systeme.

Die Route des „Grand Drive“

Der „Grand Drive“startete vom Nissan Technical Center in Cranfield, Bedfordshire, nördlich von London, und führte nach Nissan in Sunderland, 230 Meilen weiter nördlich, mit 4 geplanten Ladestopps auf dem Weg. Der Erfolg war der Höhepunkt der 30-monatigen Arbeit des HumanDrive-Konsortiums, eines Teams unter der Leitung von Nissan-Ingenieuren in Großbritannien, das mit Konsortiumsmitgliedern zusammenarbeitet. Auf der 230-Meilen-Reise wurden die in diesen 30 Monaten gelernten Lektionen in einer Reihe von Fahrbedingungen in die Praxis umgesetzt - das Befahren von Feldwegen ohne oder mit minimalen Straßenmarkierungen, Kreuzungen, Kreisverkehren (Kreisel) und Autobahnen.

Die autonome Technologie wechselte die Spur, passte die Geschwindigkeit an, fuhr zusammen, stoppte und startete, wenn nötig. Zu dieser Fähigkeit beigetragen haben künstliche Intelligenzsysteme, die von einem anderen Konsortiumsmitglied Hitachi Europe Ltd entwickelt wurden und maschinelles Lernen in Echtzeit ermöglichen. Durch den Aufbau eines Datensatzes von zuvor angetroffenen Verkehrsszenarien und -lösungen nutzte es diese „gelernte Erfahrung“, um ähnliche Szenarien auf der Fahrt zu bewältigen und eine sichere Route um alle Hindernisse herum zu planen (vermutlich kein Auffahren in den Rücken geparkter Polizeiautos oder Feuerwehrautos)..

Autonomes LEAF - Route
Autonomes LEAF - Route

Die Strecke.

Ziele & Ziele

Bob Bateman, Projektmanager für das Nissan Technical Center in Europa, sagte:

„Das HumanDrive-Projekt hat es uns ermöglicht, ein autonomes Fahrzeug zu entwickeln, das Herausforderungen auf britischen Straßen meistert, die in diesem Teil der Welt einzigartig sind, wie komplexe Kreisverkehre und Hochgeschwindigkeits-Landstraßen ohne Straßenmarkierungen, weiße Linien oder lines Bordsteine.“

Das Kooperationsprojekt HumanDrive wird gemeinsam von der britischen Regierung über das Centre for Connected and Autonomous Vehicles (CCAV) sowie von Innovate UK und neun weiteren Konsortialpartnern finanziert. Das gemeinsame Finanzierungspaket für das Projekt belief sich auf 13,5 Millionen Pfund Sterling. Es untersucht nicht nur die praktische Autonomie, sondern auch, wie neue Technologien autonome Fahrzeugsysteme menschlicher und natürlicher machen können.

HumanDrive ging auch über die Entwicklung der autonomen Fahrtechnologie hinaus und konzentrierte sich zusätzlich auf die Weiterentwicklung von Cybersicherheitsfunktionen in autonomen Fahrzeugen, die Entwicklung von Test- und Sicherheitsmethoden und die Untersuchung der Auswirkungen autonomer Fahrzeuge auf das breitere Verkehrssystem.

Das Auto

Als Testfahrzeug diente ein älteres, 2nd Generation Nissan LEAF, wahrscheinlich ein 30 kWh Tekna. Es ist meinem eigenen ähnlich, enthält jedoch GPS-, Radar-, LIDAR- und Kameratechnologien, die eine Wahrnehmung der Welt um ihn herum aufbauen. Unter Verwendung dieser wahrgenommenen Welt kann das System Entscheidungen darüber treffen, wie es auf Straßen und Hindernissen navigiert, auf die es auf einer Reise stößt.

Autonomes BLATT
Autonomes BLATT

Autonomes BLATT. Schau - keine Fahrbahnmarkierungen, Ma! Bild aus der Pressemitteilung.

Die 6 Ebenen der Autonomie, 0–5

Niveau

Name

Definition

Lenkung

Geschwindigkeit

Bremsen

Im-

Aufladen

Sicherung

Der menschliche Fahrer überwacht die Fahrumgebung

Keine Automatisierung

In diesem Fahrmodus gibt es die Vollzeitleistung des menschlichen Fahrers in allen Aspekten der dynamischen Fahraufgabe, auch wenn sie durch Warn- oder Interventionssysteme ergänzt wird

Mensch

Mensch

Mensch

Fahrassistenz

In diesem Fahrmodus erfolgt eine spezifische Ausführung durch ein Fahrerassistenzsystem von entweder Lenkung oder Beschleunigung/Verzögerung unter Verwendung von Informationen über die Fahrumgebung, jedoch mit der Erwartung, dass der menschliche Fahrer alle verbleibenden Aspekte der dynamischen Fahraufgabe übernimmt

Mensch und Roboter

Mensch

Mensch

Teilautomatisierung

In diesem Fahrmodus erfolgt eine spezifische Ausführung von Lenkung und Beschleunigung/Verzögerung durch ein oder mehrere Fahrerassistenzsysteme unter Verwendung von Informationen über die Fahrumgebung, jedoch mit der Erwartung, dass der menschliche Fahrer alle übrigen Aspekte der dynamischen Fahraufgabe ausführt

Roboter

Mensch

Mensch

Automatisiertes Fahrsystem überwacht die Fahrumgebung

Bedingte Automatisierung

In diesem Fahrmodus werden alle Aspekte der dynamischen Fahraufgabe durch ein automatisiertes Fahrsystem gezielt ausgeführt, jedoch mit der Erwartung, dass der menschliche Fahrer angemessen auf eine Aufforderung zum Eingreifen reagiert

Roboter

Roboter

Mensch

Hohe Automatisierung

In diesem Fahrmodus werden alle Aspekte der dynamischen Fahraufgabe durch ein automatisiertes Fahrsystem gezielt ausgeführt, auch wenn ein menschlicher Fahrer nicht angemessen auf eine Aufforderung zum Eingreifen reagiert

Roboter

Roboter

Roboter

Volle Automatisierung

In diesem Fahrmodus werden alle Aspekte der dynamischen Fahraufgabe unter allen Fahrbahn- und Umgebungsbedingungen durch ein automatisiertes Fahrsystem in Vollzeit ausgeführt, ohne dass ein menschlicher Fahrer eingreifen muss

Roboter

Roboter

Roboter

Tabellendaten aus Wikipedia

Mitglieder und Fachgebiete des Human-Drive-Projektkonsortiums

  1. Nissan - Lead Partner und in der Entwicklung autonomer Fahrzeuge (AV).
  2. Hitachi Europe Künstliche Intelligenz (KI) - Bietet menschenähnliche Kontrolle und Wahrnehmung.
  3. University of Leeds - Humanistisches Fahren und seine Anwendung auf AVs verstehen und gleichzeitig ein Fahrer-Risiko-Modell entwickeln.
  4. Connected Places Catapult (CPC) – Projektmanagement, Kommunikations- und Marketingaktivitäten, Verbreitung und Sicherheitsnachweiselemente des Projekts
  5. HORIBA MIRA - Anbieter von Testeinrichtungen, unterstützte Sicherheitsaspekte des Projekts.
  6. SBD Automotive - Cyber-Sicherheitsunterstützung und AV-Studien zur Mensch-Maschine-Schnittstelle (HMI).
  7. Cranfield University - Anbieter von Testeinrichtungen und unterstützten AV-Demonstrationen.
  8. Atkins Ltd. - Bereitstellung eines Cyber-Sicherheits-Frameworks.
  9. Aimsun Ltd. - „Untersuchung der Auswirkungen von AVs auf das Verkehrssystem.“
  10. Highways England – Verständnis der Infrastrukturanforderungen für die AV-Bereitstellung

Beliebt nach Thema