Autonomes Fahren

Quo vadis LiDAR?

Quo vadis LiDAR?

Autos mit autonomen Fahrfunktionen sind ohne zusätzliche Sensorik nicht denkbar. Viele Argumente sprechen dafür, dass LiDAR eine Kerntechnologie hierfür wird.

LiDAR – die Abkürzung steht für Light Detection And Ranging – ist eine Schlüsseltechnologie für autonome Fahrzeuge. Das optische Verfahren erkennt und klassifiziert Objekte im Raum, etwa ein voranfahrendes Fahrzeug, ähnlich wie ein Radar. Dazu sendet der LiDAR-Sensor gepulste Infrarot-Lichtwellen in die Umgebung aus, die von Objekten reflektiert werden und zum Detektor zurückkehren. Aus der Zeit des Impulses bis zu seiner Rückkehr berechnet der Sensor die zurückgelegte Strecke und damit die Entfernung eines Objekts. Dabei sind LiDAR-Sensoren wesentlich präziser, schneller und zuverlässiger als Radar- oder Kameralösungen. Selbst bei Dunkelheit und Regen liefern Laserscanner hochauflösende 3-D-Bilder von sich verändernden Umgebungen, indem sie Millionen von Datenpunkten in Echtzeit erzeugen. Je nach Anwendung kommen verschiedene LiDAR-Typen zum Einsatz: Sensoren, die Daten aus der Luft aufnehmen, sowie solid-state LiDAR-Sensoren und Lösungen mit beweglichen Bauteilen. Luft- und Raumfahrt, Militär und Meteorologie setzen die Technik schon lange ein. Und auch im Auto sind LiDAR-Sensoren keine Neuheit. Dass sich die Laserscan-Technik jetzt allerdings für autonome Fahrfunktionen etabliert, liegt hauptsächlich an den gesunkenen Preisen und der kleineren Bauweise der Sensoren.

Solid-state LiDAR ist State of the Art

Da sich LiDAR aktuell zu einem der wichtigsten Elemente für die autonome Mobilität aufschwingt, gibt es mittlerweile zahlreiche Anbieter, die sich – so war es im Januar auf der CES in Las Vegas zu sehen – auf solid-state LiDAR-Lösungen mit 200 bis 300 Metern Reichweite festgelegt zu haben scheinen. Damit eigenen sich die Sensoren sogar für Hochgeschwindigkeitsanwendungen und bieten eine ausreichend hohe Auflösung, um Objekte wie Motorräder oder Personen in diesem Radius zu erkennen.

Dennoch bringen sie große Herausforderungen auf der wirtschaftlichen und der Beschaffungsseite mit sich. Die größten Probleme sind nach wie vor Massenproduktion und Preisgestaltung – zumal viele OEMs und Zulieferer für vollautomatisiertes und autonomes Fahren mehr als einen LiDAR- und/oder weitere Sensoren wie Kameras und Radar einsetzen müssen, um das erforderliche Sichtfeld zu erreichen und die notwendige Redundanz zu schaffen.

Software wird zum Differenziator Nummer eins

Da sich die Hardware zusehends angleicht, können Software und Software-Plattform den entscheidenden Unterschied für unterschiedliche LiDAR-Lösungen machen. Vereinfacht gesagt gibt es dabei drei Ebenen:

  1. Ebene eins: Software wie Treiber, Integration in das Betriebssystem, die die Daten vom Sensor zu den weiteren Software-Ebenen transportiert

  2. Ebene zwei: Software, die aus den gepulsten und reflektierten Laserwellen eine Punktwolke und daraus eine dreidimensionale Tiefenkarte mit Objekten wie Fahrzeugen, Personen, Ampeln und Straßenlinien erstellt

  3. Ebene drei: Software, die daraus die Fahrbewegung plant und das Auto steuert. Diese Ebene benötigt zusätzliche Logik in Form von Regeln, die die zweite, die Perzeptionsebene nutzt, um das Auto so zu lenken, zu beschleunigen, abzubremsen etc., dass es sich sicher im öffentlichen Straßenverkehr bewegt.

Out-of-the-Box-Lösungen können den Unterschied machen

Was OEMs und Zulieferer allerdings derzeit vor immense Herausforderungen stellt: LiDAR-Anbieter stellen sehr unterschiedliche Software-Umfänge bereit: Das absolute Minimum, das seitens der Sensor-Hersteller bereitgestellt werden muss, ist die erste, die Sensorebene, welche die LiDAR-Sensoren in verschiedene Anwendungen, Betriebssysteme usw. integriert. Im Idealfall geht diese Ebene über die Bereitstellung allgemeiner Treiber für bestimmte Betriebssysteme hinaus und unterstützt alle Architekturen. Dabei gilt grundsätzlich: Je besser dieses Softwarepaket, desto einfacher die Integration in das Fahrzeug.

Gerade auf der zweiten, der Perzeptionsebene, bestehen große Unterschiede darin, ob die erforderliche Software enthalten ist und wenn ja, was sie genau extrahieren kann. Oft bietet die mitgelieferte Anwendung nur rudimentäre Funktionen wie das Erkennen von Straßenrändern und Autos. Somit muss diese meist aufwändig optimiert und verifiziert werden, um die konkreten Anforderungen zu erfüllen. Die dritte Ebene, den Bewegungsplaner müssen diejenigen, die LiDAR integrieren wollen, häufig ganz selbst schreiben.

Somit kann der mitgelieferte Software-Stack zum entscheidenden Faktor werden: Je einfacher die Integration, also je besser die Out-of-the-box-Funktionalitäten, desto attraktiver sind die Lösungen für OEM und Tier 1. Denn die spezifischen Anwendungen, Architekturen etc. der Fahrzeughersteller machen Anpassungen unausweichlich – und dies auf allen Ebenen.

Da LiDAR sicherheitsrelevant ist, muss zudem mithilfe zahlreicher Optimierungen und Tests sichergestellt werden, dass das System zuverlässig funktioniert und stets die gewünschte Leistung erzielt. Hierfür bilden definierte Normen und Methoden wie ISO 26262 und SOTIF den Rahmen.

Fazit: Erfolgsrezept Softwareentwicklungs- und Integrationspartnerschaften

Daher haben OEMs und Zulieferer zukünftig zunehmend Bedarf an Entwicklungs- und Integrationspartnern, die die Hardware in das Fahrzeug integrieren und Hard- und Software aufeinander abstimmen. Als Entwicklungs- und Integrationspartner unterstützen Firmen wie Intellias LiDAR-Anbieter bei der Entwicklung und Optimierung des Softwarepakets und geben ihnen somit die bestmögliche Ausgangsposition und entscheidende Wettbewerbsvorteile.

Außerdem nimmt das Unternehmen eine Schlüsselfunktion ein bei der Integration in die Fahrzeugarchitektur und somit bei der Einführung von LiDAR-Lösungen in die Serienproduktion. Durch entsprechende Kooperationen zwischen OEMs und Zulieferern auf der einen und Softwareentwicklungs- und Integrationspartnern auf der anderen Seite entstehen so Fahrzeuge, die den vollen Mehrwert der LiDAR-Technologie nutzen.  

Autor: Oleksandr Odukha, Vice President of Automotive Delivery, Intellias

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