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CES 2015: Neuer Tegra-Chip lässt autonomes Fahren näher rücken

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nvidia 2013Im Rahmen der in dieser Woche startenden CES 2015 kündigte NVIDIA mit dem Tegra X1 einen neuen SoC an. Dieser soll nicht nur in High-End-Tablets für anspruchsvolle Grafikanwendungen und Spielen zum Einsatz kommen, sondern überwiegend auch in Fahrzeugen. Im Rahmen einer Pressekonferenz wurden am heutigen Sonntag zwei neue Systeme mit dem neuen SoC vorgestellt.

Mit dem Drive CX Cluster präsentierte NVIDIA eine neue Technik, die die dynamische 3D-Darstellung der Umgebung in verschiedene Drive-Modi erlaubt und dabei weit über bereits existierende Systeme zur digitalen Anzeige des Cockpits und Tachos hinausgeht. Durch verschiedene GPU Features wie Ambient Occlusion kann die Darstellung darüber hinaus optional aufgehübscht bzw. sehr ansehnlich gestaltet werden. Die für dieses Realtime-Rendering nötige Hardware, Software und auch Middleware wird dabei aus einer Hand von NVIDIA zur Verfügung gestellt und ausgeliefert.

Eines der interessantesten Anwendungsgebiete stellt die Verwendung als ADAS, ein sogenanntes Advanced Drivers Assistance System, dar. Ein solches System ermöglicht die automatische Erkennung von Verkehrsampeln- oder Schilder, Zebrastreifen und auch das frühzeitige Erkennen von Passanten, die die Straße überqueren sowie sonstigen Gefahrenquellen. Eine erweiterte Parkhilfe sowie das komplett autonome und selbstständige Ein- und Ausparken sind ebenfalls denkbar und liegen nicht mehr in allzu ferner Zukunft.

Mögliche Validierung einer NVIDIA Quadro M6000 mit GM200-GPU
NVIDIA-CEO Jen-Hsun Huang präsentiert das Drive PX.

NVIDA treibt autonomes Fahren voran

Langfristig soll der Weg für ein vollständig autonomes Fahren via Autopilot geebnet werden, indem Stück für Stück ein Hindernis nach dem anderen überwunden wird. Die Hard- und Software des Systems muss nicht nur Hindernisse und andere Verkehrsteilnehmer erkennen, sondern auch deren Verhalten und Reaktion bewerten. Drive PX, welches mit zwei Tegra-X1-Chips bis zu zwölf Kamera-Inputs in FullHD-Auflösung mit 60 Hz simultan verarbeiten kann, soll hierfür ein besonders ausgeklügeltes System besitzen, das nicht nur Fahrzeuge als Fahrzeuge erkennen können soll, sondern auch deren Fahrzeugtyp. Dies ist notwendig, um beispielsweise normale PKW von einem Einsatzwagen der Polizei zu unterscheiden, oder einen normalen Bus von einem Schulbus, bei dem mit plötzlich über die Staße rennenden Kindern zu rechnen ist.

Das Problem an der Objekterkennung: Sie muss programmiert, trotzdem aber schnell und fehlerfrei arbeiten. Mit Deep Learning will NVIDIA einen revolutionären Schritt geschaft haben. Deep Learning soll nach einer Kalibrierung bzw. Trainings-Phase völlig selbstständig arbeiten und weiter lernen können. Der ausgeklügelte Algortihmus wird hierfür zunächst auf einem Supercomputer trainiert und anschließend auf das Automotiv-System übertragen. Unbekannte Bilder verschiedenster Objekte schickt er dabei über die Cloud an den Supercomputer.

In Zukunft wird NVIDIA mit Audi noch enger zusammenarbeiten, um bald das Autonome Fahren massentauglich zu machen. Im Oktober ließ Audi einen RS7 mit einer Geschwindigkeit von 240 Kilometern pro Stunde über den Hockenheimring fahren. Die aktuelle Generation schaffte eine Runde fast in der selben Zeit wie ein Mensch. Den ersten Langstrecken-Test führt Audi im Rahmen der CES 2015 durch und lässt ein Auto autonom vom Silicon Valley nach Las Vegas fahren. Die Testfahrt wird dabei von fünf Journalisten begleitet. Die Fahrt soll im Laufe der CES beendet werden, den ersten Tag soll das Fahrzeug bereits fehlerfrei überstanden haben. Audi wird in Zukunft auf Drive CX und Drive PX setzen. 

Surround Vision, ein weiteres Feature von Drive PX, soll das vollautomatische Einparken dank fünf synchroner Fischaugenobjektiv-Kameras ermöglichen, deren Bilder durch die PX Einheit interpretiert werden um so die nötigen Daten für das automatische und fehlerfreie Einparken zu berechnen. Erste Tests verliefen erfolgreich, unter anderem auch bei komplett neuen Parklücken die dem System zuvor nicht bekannt waren. 

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