Glossar

Autonome Fahrzeuge

Was ist Autonome Fahrzeuge?

Autonome Fahrzeuge bewegen sich mithilfe von Kameras, Radar, Lidar und KI-Software ganz oder teilweise ohne menschliches Eingreifen. Die Norm SAE J3016 unterscheidet sechs Stufen – von 0 (keine Automatisierung) bis 5 (vollständig fahrerlos überall). KI übernimmt dabei Wahrnehmung, Vorhersage des Verhaltens anderer Verkehrsteilnehmender und Routenplanung. Neben Pkw betrifft das Robotaxis, Lkw, Shuttles und Lagerfahrzeuge; Zulassung und Haftung regelt jedes Land eigens.

Themen

Mobilität
Computer Vision
Robotik

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Verwandte Begriffe

KI im Transportwesen

KI im Transportwesen umfasst Anwendungen in Logistik, Verkehr und Mobilität: Routen- und Tourenplanung, Verkehrsprognosen, vorausschauende Wartung von Fahrzeugen und Infrastruktur sowie Fahrerassistenzsysteme bis hin zu autonomen Fahrzeugen. Ziele sind kürzere Wege, weniger Leerfahrten, geringere Kosten und mehr Sicherheit. Viele Anwendungen sind sicherheitskritisch und daher streng reguliert. Beispiel: Ein Paketdienst plant Zustelltouren täglich neu anhand von Sendungsmenge und Verkehrslage.

Logistik
Mobilität
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Computer Vision

Computer Vision (maschinelles Sehen) ist ein Teilgebiet der KI, in dem Computer Bilder und Videos auswerten. Typische Aufgaben sind das Erkennen und Lokalisieren von Objekten, das Lesen von Text in Bildern oder das Vermessen von Bauteilen. Eingesetzt wird die Technik etwa in der Qualitätskontrolle in der Fertigung, in Fahrassistenzsystemen, in der Logistik oder in der medizinischen Bildgebung.

Bildanalyse
Deep Learning
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Tiefenschätzung

Tiefenschätzung ermittelt aus Bildern, wie weit Objekte oder einzelne Bildpunkte von der Kamera entfernt sind. Das gelingt mit zwei Kameras (Stereo), mit Tiefensensoren oder – mithilfe neuronaler Netze – sogar aus einem einzelnen Foto (monokulare Tiefenschätzung). Gebraucht wird sie in Robotik, Fahrerassistenz, Augmented Reality oder bei 3D-Modellen von Räumen.

Computer Vision
3D
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Reinforcement Learning (RL)

Reinforcement Learning (verstärkendes Lernen) ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, bei dem ein Agent durch Versuch und Irrtum lernt. Er handelt in einer Umgebung, erhält für gute Ergebnisse Belohnungen und für schlechte Abzüge und entwickelt so eine Strategie, die den Gesamtnutzen maximiert. Bekannte Beispiele sind Programme, die Brettspiele wie Go meistern, Robotersteuerungen oder die Feinabstimmung von Sprachmodellen anhand menschlicher Bewertungen.

Lernverfahren
Belohnung
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