Autonome Fahrzeuge stehen kurz davor, den Gütertransportsektor zu revolutionieren. In dicht besiedelten städtischen Regionen werden bereits Zustellroboter eingesetzt, die sich auf Gehwegen bewegen und Pakete zu den Empfängern bringen.
Große, fahrerlose Sattelzüge werden im nächsten Jahrzehnt wahrscheinlich zum Straßenbild gehören. In dem Maße, wie Größe, Gewicht und Wert dieser Fahrzeuge ständig zunehmen, werden auch die Anforderungen an Genauigkeit, Sicherheit und Führungssysteme, die sie leiten, immer wichtiger und komplexer.
Derzeit werden verschiedene Methoden für Fahrzeugleitsysteme genutzt, hauptsächlich Lidar und Kameras. Hier werden wir einen Technologievergleich zwischen Lidar und Kamera in autonomen Fahranwendungen ziehen und deren bahnbrechenden Einsatz beleuchten.
Was ist Lidar (und Radar)?
Lidar steht für „Light Detecting and Ranging “und funktioniert ähnlich wie die Radartechnik. Radar basiert auf dem Senden, der Reflexion und dem Empfangen von Funkwellen. Es nutzt elektromagnetische Frequenzen mit Wellenlängen zwischen 30 cm und 3 mm.
Die gesendeten Signale werden von einem Medium reflektiert und in der Nähe des Sendepunkts wieder empfangen. Aus der Laufzeit des Lichts, lässt sich die Entfernung zum reflektierenden Objekt ermitteln.
Der einzige grundlegende Unterschied zwischen Radar und Lidar besteht in der Sendefrequenz der im System verwendeten elektromagnetischen Wellen. Allerdings hat dieser Unterschied der Frequenz einen großen Einfluss auf die Fähigkeiten beider Wellenlängenbereiche. Radar kann beispielsweis nur Gegenstände erkennen, die größer als eine Bowlingkugel (24 cm) sind, hat aber dafür eine Reichweite von bis zu 10.000 Metern.
Lidar kann umgekehrt Objekte erkennen, die 10.000 Mal kleiner als eine Bowlingkugel sind, allerdings nur bis zu einer Entfernung von 200 m.
Lidar-Systems in autonomen Fahrzeugen sind verantwortlich für die Erkennung von großen und kleinen Objekten. Häufig sind Objekte, die mehr als 200 Meter entfernt sind, nicht unmittelbar wichtig. Dadurch ist Lidar für autonome Fahranwendungen die natürliche elektromagnetische Frequenz der Wahl.
Kameras sind ein wichtiges Element
Bei den in autonomen Automobilen eingesetzten Kameras handelt es sich um Bildsensoren, die das von Objekten reflektierte sichtbare Lichtspektrum erkennen. Die Sonne sendet unglaubliche Mengen an UV- und sichtbaren Lichtstrahlen aus. Bildsensoren können daher viele Frequenzen von sichtbarem Licht erfassen. Dies ist vergleichbar damit, wie Licht vom menschlichen Auge aufgenommen wird (d. h. es wird von der Sonne ausgestrahlt, von Gegenständen in verschiedenen Frequenzen – die wir als Farben bezeichnen – reflektiert und dann vom Bildsensor empfangen).
Das sichtbare Lichtspektrum hat eine Wellenlänge von 380 bis 740 nm. Damit eignet es sich perfekt für die Erfassung von Gegenständen ab der Größe einer in 23 Stücke zerschnittenen Haarsträhne. Die meisten Kameras und Bildsensoren können derart kleine Objekte nicht ohne spezielle Optiken erfassen, wobei auch wirklich keine Notwendigkeit zur Erkennung von Objekten besteht, die kleiner als Menschen sind.
Für Kameras in autonomen Fahranwendungen lässt sich eine genaue Bilderkennung schon mit einer Bildsensorauflösung von nur 1,2 Megapixeln erzielen. Im Vergleich dazu hätte das menschliche Auge eine Auflösung, die einer Kamera mit 576 Megapixeln entspricht..
Lidar im Vergleich zu Kameras
Das Thema Lidar im Vergleich zu Kameras in autonomen Fahrzeugen intensiv diskutiert. Dies mag paradox erscheinen angesichts der Tatsache, dass beiden Technologien dasselbe Prinzip der Emission, Reflexion und Rezeption elektromagnetischer Wellen durch die entsprechenden Sensoren zugrunde liegt.
Der grundlegende Unterschied zwischen Lidar- und Kameratechnologie besteht jedoch darin, dass Lidar das empfangene Licht selbst ausstrahlt, Kameras dagegen nicht. Dadurch kann Lidar die Entfernung vieler Objekte, die gleichzeitig erkannt werden, unglaublich genau berechnen.
Anstelle der Frage „Welche Technologie ist besser?“ wäre daher die Frage sinnvoller: „Welche Technologie ist fortgeschrittener?“. Moderne CMOS-Bildsensoren wurden im Jahr 1993 im JPL-Labor der NASA erfunden und wurden schnell als die Technologie der Wahl für moderne Kameras berühmt. Lidar wurde im Jahr 2005 vom Ingenieur David Hall erfunden.
Ist die Technologie moderner Kameras überlegen, weil sie ausgiebig entwickelt und getestet ist? Die kurze Antwort lautet: Das kann noch niemand genau sagen. Beide Technologiemethoden werden intensiv von verschiedenen Unternehmen eingesetzt, deren Spektrum von kleinen AV-Startups bis hin zu den größten Automobilherstellern der Welt reicht. Aber keines konnte die Fähigkeiten für vollständig autonomes Fahren erreichen.
Die Debatte über die Zukunft von Lidar im Vergleich zu Kameras
Lidar und Kameras sind beides Technologien die extrem leistungsfähig sind und jeweils eigene Vorzüge besitzen. Lidar kann gesamte Städte mit einer Genauigkeit im Submillimeterbereich erfassen. Die Technologie von Bildsensoren und Kameras ist dagegen weiter entwickelt und wird in größeren Stückzahlen produziert. Der Hersteller Tesla setzt auf Kameras und will bis 2023 die Stufe des vollständig autonomen Fahrens erreicht haben.
Auf die Frage, welche Technologie er bevorzuge, antwortete Elon Musk: „Menschen fahren mit Augen und biologischen neuronalen Netzwerken. Deshalb macht [es] Sinn, dass Kameras und halbleiterbasierte neuronale Netzwerke [die] einzige Möglichkeit zur Erreichung einer allgemeinen Lösung zum autonomen Fahren bieten.“ Vielleicht hat der Tesla-Gründer recht, aber vielleicht wird sich auch die Zukunft von Lidar schneller durchsetzen. Die erste Technologie, die vollständig autonomes Fahren ermöglicht und sich danach zur Großserienreife entwickeln lässt, wird das Rennen zur Autonomie gewinnen.