Autonomes Fahren: So geht die Rechnung auf

Haben Sie sich schon mal überlegt, welche visuellen Datenmengen auf den Menschen in jeder Sekunde einprasseln? Forscher haben errechnet, dass der menschliche Sehnerv etwa eine Millionen Bits pro Sekunde an das Gehirn überträgt. Man geht dabei davon aus, dass die Retina bereits die eingehenden Informationen komprimiert, bevor sie überhaupt erst an die grauen Zellen weitergeleitet werden.

Auch Autos haben inzwischen verschiedene Möglichkeiten, ihre Umgebung wahrzunehmen. Fortschrittliche Fahrassistenzsysteme (ADAS) auf Basis von Kameras und Radarsystemen haben den Verkehr in den vergangenen Jahren weitaus sicherer gemacht. Jetzt arbeiten Hersteller und Zulieferer wie ZF an der nächsten Stufe: dem autonomen Fahren. Wenn Pkw automatisiert fahren könnten, entfiele der Faktor Mensch als statistisch häufigste Unfallursache.

Das erfordert immense Computerpower, die momentan übliche Steuereinheiten nicht leisten können. ZF hat deswegen den auf der CES 2019 vorgestellten, KI-fähigen Zentralrechner ZF ProAI RoboThink entwickelt und damit nun die branchenweit stärkte Automotive-Steuerbox im Portfolio. Das neueste Modell der ZF-ProAI-Produktfamilie besitzt einen eigenen Grafikprozessor, bietet eine Rechenleistung von mehr als 150 Tera-OPS (entspricht 150 Billionen Rechenschritten pro Sekunde) und ist modular mit bis zu vier Einheiten kombinierbar, was einer Gesamtperformance von 600 Tera-OPS entspricht. Zum Vergleich: Die Mondkapsel Apollo 11 konnte im Jahr 1969 pro Sekunde 41,6 Anweisungen verarbeiten.

Für Automobilhersteller besonders interessant ist die Skalierbarkeit der ZF-ProAI-Plattform. „Das modulare Hardwarekonzept und die offene Softwarearchitektur sind echte Alleinstellungsmerkmale der ZF ProAI“, sagt Torsten Gollewski, Leiter der ZF-Vorentwicklung und Geschäftsführer der ZF Zukunft Ventures GmbH. Die vier Modelle der ZF-ProAI-Produktfamilie lassen sich für jeden Einsatzzweck optimal konfigurieren – von ADAS-Basisfunktionen bis hin zu autonom fahrenden Fahrzeugen und Industrieanwendungen. Die Softwarearchitektur können Kunden dabei ebenfalls frei wählen. Mit vier Varianten deckt ZF die gesamte Bandbreite an möglichen Anwendungen ab:

Bei den sogenannten Ride-Hailing-Services sehen Experten den größten Bedarf an KI-fähigen Steuereinheiten. Fahrerlose Robo-Taxis sollen angesichts von CO₂-Reduzierung und Verkehrsinfarkt in den Städten Zeit sparen, Emissionen senken und dennoch individuelle Mobilität ermöglichen. Gerade hier ist der Bedarf an Rechenleistung immens. „Die Nachfrage nach noch mehr Rechenleistung durch Ride-Hailing-Anbieter entsteht deutlich früher als bisher prognostiziert. Der Markt für das autonome Fahren wird durch die neuen Mobilitätsanbieter deutlich stärker getrieben als durch die arrivierten Fahrzeughersteller“, sagt Gollewski. Der Grund: In diesen „Mobility-as-a-Service“-Anwendungen muss das Fahrzeug nicht nur die aufwändige Berechnung des Umfelds vornehmen, sondern zusätzlich auch Userdaten über die Cloud integrieren, Bezahlvorgänge abwickeln und vor allem die optimale Route planen und umsetzen Diese errechnen komplexe Algorithmen aus den Mobilitäts- und Transportanforderungen von Fahrgästen oder Gütern und gleichen sie in Echtzeit mit der Verkehrslage ab. Das alles kann nur noch ein extrem leistungsfähiger Zentralrechner leisten – wie die ZF ProAI RoboThink.