Applied Intuition, ein führendes Unternehmen im Bereich Fahrzeugsoftware, hat einen hochmodernen Technologiestack vorgestellt, der entwickelt wurde, um die Sicherheit und Effizienz autonomer Fahrzeuge in komplexen, unstrukturierten Geländen zu verbessern. Diese innovative Lösung ist auf vorhandener Hardware in verschiedenen Branchen einsetzbar, darunter Automobil, Lkw, Bau, Bergbau, Landwirtschaft und Verteidigung. Zu den wichtigsten Funktionen des Off-Road-Autonomieangebots gehören simultane Lokalisierung und Kartierung (SLAM), Wahrnehmung und Objekterkennung, Sensordatenfusion und Kalibrierung sowie Sicherheitsplanung und -steuerung.
„Da immer mehr Branchen Technologien für autonome Fahrzeuge (AV) übernehmen, streben wir an, unsere Software an der Spitze der Off-Road-Autonomie zu positionieren“, erklärte Peter Ludwig, Mitbegründer und CTO von Applied Intuition. „Unser Off-Road-Stack integriert die neuesten Fortschritte in den Bereichen Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) mit traditionellem Fachwissen in Sicherheit und Systemen und bietet außergewöhnliche Leistungen selbst in den herausforderndsten Umgebungen.“
Gegründet 2017 von Ludwig und Qasar Younis, dem ersten COO von Y Combinator, konzentriert sich Applied Intuition auf Fahrerassistenzsysteme (ADAS) und autonome Fahrlösungen. Das Unternehmen entwickelt Werkzeuge, um Kunden bei der sicheren und intelligenten Einführung von Maschinen zu unterstützen.
Während viele autonome Systeme auf klar markierten Straßen hervorragend abschneiden, treten in unstrukturierten Umgebungen, die durch gefährliche, unzugängliche Bereiche und unvorhersehbare Bedingungen gekennzeichnet sind, Herausforderungen auf. Ist KI in der Lage, solche Gelände zu navigieren?
Applied Intuition hebt mehrere Herausforderungen hervor, die mit dem Fahren im Gelände verbunden sind, insbesondere die Begrenzungen traditioneller zweidimensionaler Karten, die in Straßen-Systemen verwendet werden. Off-Road-Umgebungen verfügen oft über vertikal geschichtete Informationen, die auf flachen Karten nicht effektiv dargestellt werden können. Präzise Höheninformationen sind entscheidend, um Risiken wie Hänge, Gräben und Löcher zu identifizieren. Darüber hinaus müssen autonome Systeme befahrbare Wege von Hindernissen unterscheiden und Betreiber auf Gefahren wie Felsbrocken und schwierige Oberflächenbedingungen wie Schlamm, Steine oder Eis aufmerksam machen. Diese Systeme müssen sich außerdem an wechselnde Wetter- und Vegetationsbedingungen anpassen, da eine ausschließliche Orientierung an Karten nicht ausreicht.
Das Unternehmen behauptet, dass sein Off-Road-Autonomie-System diese Herausforderungen effektiv adressiert. Im Kern dieses Technologiestacks steht eine fortschrittliche Off-Road-Wahrnehmungstechnologie, die darauf ausgelegt ist, Fahrzeuge durch natürliche Umgebungen zu interpretieren und zu navigieren. „Unsere Systeme nutzen eine Vielzahl von Sensoren, darunter Lidar, Kameras und Radar, um das Gelände kontinuierlich zu scannen und zu analysieren“, erklärt das Unternehmen in einem Blogbeitrag. „Diese Sensordaten werden mithilfe einer Kombination aus gelernten und geometrischen Algorithmen verarbeitet, um verschiedene Hindernistypen zu identifizieren.“
Das System integriert eine kartelose Lokalisierung, die Echtzeit-Sensordaten nutzt, um das Fahrzeug präzise zu positionieren, wenn traditionelle Karten nicht verfügbar oder unzureichend sind. Eine universelle Planungsarchitektur ermöglicht maßgeschneiderte Strategien basierend auf Nutzlasten und Geländetypen, um den richtigen Weg und die passenden Manöver für jede Situation auszuwählen. Darüber hinaus ermöglicht das modulare und anpassbare Design die Kompatibilität mit Systemen von Drittanbietern, sodass Komponenten nach Bedarf ausgetauscht werden können.
Rangliste
