Next-Generation Fusion Hybrid Autonomous Development Vehicle

Mit speziell ausgestatteten Fahrzeugen hat Ford über zwei Jahre im Großraum Detroit getestet. Bild: Ford

| von Stefan Grundhoff

Der Datensatz mit dem Namen Multi-AV Seasonal Dataset bietet Forschern freien Zugriff auf die Informationen, um die Robustheit autonomer Systeme zu verbessern. Um den Datensatz zu erstellen, fuhren Ingenieure Hybridmodelle des Herstellers im Großraum Detroit (US-Bundesstaat Michigan) und deckten dabei eine Vielzahl von Fahrumgebungen ab, darunter Autobahnen, Überführungen, Flughäfen, Brücken, Tunnel und Bauzonen.

Der Datensatz spiegelt saisonale Unterschiede wider, da er unter verschiedenen Wetterbedingungen erfasst wurde. Das Entwicklungsfahrzeug war mit vier Lidar-Sensoren, sechs 1,3-Megapixel-Kameras, einer Fünf-Megapixel-Kamera und einer Trägheitsmesseinheit ausgestattet. Die Hardwareplattform bestand aus vier Quad-Core i7-Prozessoren mit 16 GB RAM, Netzwerkgeräten und einem Kühlmechanismus. Nach Informationen von Ford ist jedes Protokoll des Datensatzes mit einem Zeitstempel versehen und erhält Rohdaten von den Sensoren.

Ford ist nicht das einzige Unternehmen, das seine Daten der autonomen Fahrzeugflotte mit der Öffentlichkeit teilt. 2019 veröffentlichte Waymo sein „Open Dataset“, dessen Daten über seinen multimodalen Sensor für autonomes Fahren erfasst wurden. Lyft hat der Öffentlichkeit Forschungsdaten zur autonomen Fahrtechnologie der Stufe 5 angeboten. Darüber hinaus hat Aptiv eine Open-Source-AV-Plattform mit Sicherheitsdaten namens „NuScenes“ gestartet. Die Plattform ist laut Aptiv für einige der komplexesten Fahrszenarien in städtischen Umgebungen repräsentativ.

Der Eintrag "freemium_overlay_form_cit" existiert leider nicht.