Nvidia-CEO Jen-Hsun Huang adressiert viele Technologielösungen an die Automobilbranche. (Bild: Nvidia)
„Im Jahr 2019 werden wir erste Robotaxis auf den Straßen sehen. Spätestens in fünf bis zehn Jahren wird sich die Technologie des autonomen Fahrens in der breiten Masse etablieren. Hier entsteht ein äußerst attraktiver Markt“, betont Nvidia-CEO Jen-Hsun Huang.
Diesen Markt bespielt der Tech-Konzern mittlerweile mit einem breiten Portfolio aus Hard- und Software. „Je mehr ihr kauft, desto mehr spart ihr“, lautet die einfache Formel von Huang auf der diesjährigen Konferenz in München. Der CEO zielt damit auf GPUs und die Rechenkarten seines Unternehmens ab, welche die Entwicklung von autonomen Fahrzeugen und künstlicher Intelligenz beschleunigen sollen.
In München zeigt Nvidia unter anderem seine offene Computing-Plattform Drive AGX, die als „Gehirn“ in automatisierten Fahrzeugen agiert. Mit Volvo wird ab 2020 ein namhafter OEM die Plattform für KI-gesteuertes autonomes Fahren nutzen. Die Plattform kann ab Autonomielevel 2 aufwärts skaliert werden. Ab 2021 sollen Serienfahrzeuge über Drive AGX auf Level 4 autonom unterwegs sein.
Im Sommer hatten bereits Daimler und Bosch den Einsatz der Nvidia- Systemarchitektur für den Test einer Robo-Shuttle-Flotte bestätigt. An Zulauf aus der Autobranche mangelt es den Kaliforniern wahrlich nicht: Volkswagen, Toyota, ZF und Continental sind nur einige, der rund 80 Mobilitätspartner des Grafikspezialisten.
Auf der GTC Europe 2018 bringt Nvidia zudem intelligente Software mit lernenden Algorithmen ins Spiel. Diese unterstützt wichtige autonome Fahrfunktionen wie Sensorfusion und Beurteilung. Das Software-Portfolio umfasst unter anderem Bibliotheken, Toolkits und Frameworks, die Autobauer und Zulieferer zur Entwicklung automatisierter Fahrzeuganwendungen nutzen können.
Neben OEMs und Tier-1-Zulieferern setzen auch Bildungs- und Forschungseinrichtungen wie die TU Berlin und das Fraunhofer-Institut Fokus auf Technologie von Nvidia. Die beiden Projektpartner nutzen die Drive-Plattform, um autonome Fahrzeuge mit minimaler Verzögerung aus der Distanz zu steuern.
Per Fernsteuerung sollen autonome Fahrzeuge durch brenzlige Situationen navigiert werden. Bild: Fraunhofer
Denn die Forscher gehen davon aus, dass es in der Zukunft zu Situationen kommt in denen selbst hochautonome Fahrzeuge von einem Menschen gesteuert werden müssen: Zum Beispiel ein Lkw, der auf einem Firmengelände nicht mehr eigenständig zur Laderampe fahren kann, da er keinen Zugriff auf digitale Karten des Geländes hat. Oder ein selbstfahrender Pkw, der um eine unvorhergesehene Baustelle navigiert werden muss.
Der Fahrzeugoperator ist im Versuchsaufbau mittels kabelloser Datenübertragung mit dem automatisierten Fahrzeug verbunden. Die Steuerung erfolgt über das komprimierte fahrzeugeigene Umfeldmodell – und das realitätsnah mit Lenkrad sowie Gas- und Bremspedal.
Die Bandbreite an verschiedenen Fahrsituationen spielt auch bei der Zulassung automatisierter Fahrzeuge eine wichtige Rolle. Fachleute schätzen, dass 100 Millionen Situationen pro vollautomatisierter Fahrfunktion realistisch seien. Gemeinsam mit dem TÜV SÜD und AVL, einem Entwickler von Antriebssystemen, möchte Nvidia eine Brücke zwischen realen Fahrversuchen und virtuellen Tests schlagen.
„In dieser Kooperation verbinden wir Simulation über verschiedene Umgebungen bis hin zum ‚Vehicle-in-the-loop‘, also dem Gesamtfahrzeug am Prüfstand. Diese Lösung erlaubt es, zum Beispiel die Fahrzeugelektronik, verbaut in einem realen Auto, virtuellen Verkehrssituationen auszusetzen“, sagt Georg List, Vice President Unternehmensstrategie bei AVL.
