Analytics und Machine Learning: Testumgebung für autonomes Fahren
SAS und Siemens stellen autonomes Fahren auf den Prüfstand
Wie lässt sich autonomes Fahren auf der Straße in einer Smart City ideal umsetzen? Dieser Frage geht SAS, einer der weltgrößten Softwarehersteller, nach eigenen Angaben derzeit zusammen mit Siemens Mobility nach. In einer Siemens-Testumgebung kommen unter anderem Analytics und Machine Learning von SAS zum Einsatz, um Daten aus vernetzten Fahrzeugen und intelligenter Infrastruktur auszuwerten.
Siemens hat dazu auf seinem Betriebsgelände in München ein Testfeld für autonomes Fahren ausgestattet. Daten aus intelligenter Infrastruktur - also Sensortechnik wie Radaranlagen, Bewegungssensoren und Kameras - gehen an eine übergeordnete Cloud-Intelligenz. Diese Daten werden in der Cloud gespeichert, analysiert und verarbeitet. Die gewonnene Information schickt das Testumgebungssystem wieder zurück an ein Fahrzeug, das der Mobilitätsexperte Emm! Mobility Solutions sukzessive zu einem autonom fahrenden Fahrzeug umrüstet.
Die Anwendung von Analytics und Machine Learning in der Cloud-Intelligenz-Plattform soll unter anderem dafür sorgen, dass das System auch bislang unbekannte Objekte erkennen kann. Darüber hinaus ermöglicht sogenannte "Analytics on the Edge" Echtzeit-Einblicke noch während der Datenübertragung, die Technik dahinter nennt sich Event Stream Processing.
"Ein Mensch kann sich über Regeln hinwegsetzen und intuitiv reagieren, wenn er vor einer unvorhergesehenen Situation im Straßenverkehr steht - das kann ein autonomes Fahrzeug nicht", erklärt Thomas Rohrmann, Business Development IoT bei SAS DACH. "Um auch für ein solches fahrerloses und vernetztes Auto höchste Sicherheit und Zuverlässigkeit zu gewährleisten, benötigt man eine smarte Infrastruktur und Analytics, die Daten aus den Sensoren auswertet und anhand dieser Erkenntnisse die richtige Entscheidung trifft. Und das möglichst in Echtzeit. ?Analytics inside the Vehicle? erhöht die Verkehrssicherheit und gleichzeitig die Effizienz im Transportsektor."
"Weltweit werden Menschen immer mobiler. Transportsysteme stetig zu optimieren, ist von besonderer Bedeutung, um Reisende sicher und effizient an ihr Ziel zu bringen. Analytics ist hierfür ein wichtiges Werkzeug. Das gilt auch für Systeme mit autonomen Fahrzeugen in Verbindung mit dem Angebot des öffentlichen Nahverkehrs. Denn sie werden die Mobilität grundlegend verändern", sagt Thomas Walbrun, der bei Siemens Mobility für die Geschäftsentwicklung von autonomen Fahrzeugen auf der Straße zuständig ist.
Die genaue Funktionsweise wollen beide Unternehmen in Leipzig am 23. Mai auf dem 2018 Summit des International Transport Forums in einer gemeinsamen interaktiven Demo zeigen. Weitere Informationen stehen unter www.sas.com/de_de/company-information.html bereit.
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