Mercedes-Benz Intelligent World Drive auf fünf Kontinenten

GDN - Deep Learning im länderspezifischen, realen Straßenverkehr spielt eine zentrale Rolle auf dem Weg zum autonomen Fahren. Das zeigt der Mercedes-Benz Intelligent World Drive, der nach fünf Monaten auf der Consumer Electronics Show (CES) in Las Vegas endete.

Ein Erprobungsfahrzeug auf Basis der aktuellen S-Klasse absolvierte eine anspruchsvolle Studienreise auf fünf Kontinenten, um bei automatisierten Testfahrten im realen Verkehr zu “lernen“. Ob Zebrastreifen auf chinesischen Autobahnen, Rechtsabbiegen von der linken Fahrspur im australischen Melbourne, Fußgängerverkehr auf jeder Art von Straßen in Südafrika oder kurzzeitiges Fahrverbot in unmittelbarer Nähe von anhaltenden Schulbussen in den USA - auf jedem Kontinent stand die S-Klasse vor Herausforderungen, die Einfluss auf das Fahrverhalten künftiger autonomer Fahrzeuge haben werden.

Diese länderspezifischen Besonderheiten müssen automatisierte und autonome Fahrzeuge kennen und in ihrem jeweiligen Kontext verstehen, um dann richtige Fahrentscheidungen treffen zu können.

Zudem unterstreicht der Intelligent World Drive, wie wichtig eine internationale Harmonisierung des Rechtsrahmens für das automatisierte und autonome Fahren sowie der Infrastruktur ist, insbesondere von Fahrspurmarkierungen und Verkehrsschildern. “Der Intelligent World Drive macht deutlich, dass autonomes Fahren weltweite Entwicklungsaktivitäten und Testfahrten erfordert“, so Ola Källenius, Vorstandsmitglied der Daimler AG, verantwortlich für Konzernforschung und Mercedes-Benz Cars Entwicklung.

“Automatisierte und autonome Fahrzeuge brauchen internationales Lernmaterial aus dem realen Straßenverkehr, um Verkehrssituationen richtig zu verstehen und auf unterschiedliche Szenarien vorbereitet zu sein.“

Mit dem Erprobungsfahrzeug auf Basis einer teilautomatisierten S“‘Klasse wurden Testfahrten in Deutschland, China, Australien, Südafrika und den USA durchgeführt. Die Unterschiede in den Ländern geben einen kleinen Einblick in die Komplexität globaler Herausforderungen bei der Entwicklung von automatisierten und autonomen Fahrfunktionen.

Insbesondere die landesspezifischen Besonderheiten bei Infrastruktur, Verkehrsregeln sowie dem Verhalten anderer Verkehrsteilnehmer stellen sehr unterschiedliche Anforderungen an die Sensorik und die Algorithmen des Fahrzeugs. Zudem wird deutlich, wie wichtig hochauflösende Karten für die Entwicklung höherer Automatisierungsstufen werden könnten. Daher beteiligt sich die Daimler AG an dem Kartendienst HERE und arbeitet an der schnelleren Umsetzung und Aktualisierung noch präziserer Navigationsdaten.