{"id":7536,"date":"2019-05-22T09:25:03","date_gmt":"2019-05-22T07:25:03","guid":{"rendered":""},"modified":"2019-05-22T09:25:03","modified_gmt":"2019-05-22T07:25:03","slug":"autonomes-fahren-taeglich-die-stecknadel-im-40-terabyte-heuhaufen-finden","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.microsoft.com\/de-de\/industry\/blog\/automotive\/2019\/05\/22\/autonomes-fahren-taeglich-die-stecknadel-im-40-terabyte-heuhaufen-finden\/","title":{"rendered":"Autonomes Fahren: T\u00e4glich die Stecknadel im 40-Terabyte-Heuhaufen finden"},"content":{"rendered":"

N\u00e4chster Halt: bedingt autonomes Fahren auf SAE Level Stufe 3. Damit die hierf\u00fcr n\u00f6tige Steuersoftware kritische Fahrsituationen perfekt meistert, muss sie gr\u00fcndlich trainiert werden. Und zwar mittels von Sensoren in Testfahrzeugen gesammelte Daten. Nachdem pro Tag und Auto bis zu 40 Terabyte anfallen, stellt sich die Frage: Wie k\u00f6nnen OEMs und Zulieferer solche Datenberge handhaben?<\/p>\n

 <\/p>\n

 <\/p>\n

\"Ein<\/p>\n

Derzeit strebt die gesamte Automobilindustrie in die gleiche Richtung: Bedingt selbstfahrende Autos der Stufe SAE 3 (SAE: Society of Automotive Engineers, Verband der Automobilingenieure) zur Serienreife zu bringen. Bei SAE Level 3 m\u00fcssen Fahrerinnen und Fahrer nur noch dann die Kontrolle \u00fcbernehmen, wenn das Auto auf eine Notsituation hinweist.<\/p>\n

Unter anderem, um genau diesen Moment der \u00dcbergabe m\u00f6glichst reibungslos zu gestalten, hat die EU ein breit angelegtes Forschungsprojekt ausgerufen. Das Ziel: SAE Level 3-Funktionen in Flottentests m\u00f6glichst fehlerfrei erproben zu k\u00f6nnen. Besonderes Augenmerk wird im Projekt auf Autobahnfahrten, Stausituationen, innerst\u00e4dtisches Fahren und Parksituationen wie zum Beispiel das Homezone-Parking gelegt.<\/p>\n

Das Besondere an den zur Erprobung auf die Stra\u00dfen geschickten Testflotten: Sie bringen neben den als Serienausstattung auf und an den Fahrzeugen montierten Ensembles aus Kameras, Lidar- (Light Detection And Ranging) und Radar-Sensoren noch Referenzsysteme mit. Diese zus\u00e4tzlichen Videokameras (vier zum Erfassen der Umgebung, drei zum Erfassen des Innenraums) und Lidar-Sensoren erzeugen einen Referenzdatensatz, der sp\u00e4ter bei der Auswertung eventuelle Fehler der Serienausstattung sichtbar machen soll. Au\u00dferdem filmen Kameras im Innenraum das Gesicht und die F\u00fc\u00dfe der Fahrenden, sowie die Anzeigeinstrumente des Fahrzeuges, um zu erfassen, wie die Menschen im Moment des Kontroll\u00fcbergangs reagieren.<\/p>\n

 <\/p>\n

Ergebnis: Die Cloud h\u00e4lt die Datenexplosion im Zaum<\/strong><\/p>\n

Das Resultat: Im Mittel erzeugen die Testfahrzeuge zwischen acht und 40 Terabyte pro Tag und Auto. In einem solchen Datenberg lassen sich die kritischen Fahrsituationen kaum sinnvoll ausmachen. Diese von der EU definierten, gut 50 Situationen sind aber besonders wichtig auf dem Weg zu SAE Level 3. Um den Datenbergen Herr zu werden, hat die FEV Group, Engineering-Dienstleister f\u00fcr alle relevanten OEMs und das EU-Projekt, einen cleveren Trick ersonnen: Die Fachleute entwickelten einen Mini-Datenlogger, der an Bord der Testfahrzeuge permanent den CAN-Bus \u00fcberwacht.<\/p>\n

Per Mobilfunk schickt der Logger permanent gut 200 Signale (darunter Angaben \u00fcber Distanzen zu anderen Objekten, die Geschwindigkeit oder die per GPS ermittelte Position) an eine auf Microsoft Azure betriebene, von FEV entwickelte Softwarel\u00f6sung<\/a>. Diese sucht in diesen Signalen nach Hinweisen auf kritische Fahrsituationen \u2013 und markiert diesen Moment im Datenstrom. Sp\u00e4ter k\u00f6nnen dann die zum Zeitstempel geh\u00f6renden Rohdaten extrahiert und zum Training der in der Entwicklung befindlichen Steuersoftware verwendet werden.<\/p>\n

F\u00fcr FEV kam der Aufbau einer eigenen Cloud-Infrastruktur aus Zeit- und Ressourcengr\u00fcnden nicht in Frage. Vielmehr suchten die Engineering-Spezialisten nach einer professionell betriebenen, schl\u00fcsselfertigen sowie zu allen g\u00e4ngigen und f\u00fcr die Branche relevanten Datenschutznormen konformen Umgebung. Azure punktete unter anderem durch Funktionen wie IoT Hub<\/a> oder Stream Analytics<\/a>, die f\u00fcr das Datenlogger-Projekt unabdingbar sind. Au\u00dferdem bringt Azure eine Zertifikatsinfrastruktur mit, mit deren Hilfe Azure nur berechtigten Endger\u00e4ten Zugriff gew\u00e4hrt. Zudem lassen sich mittels der Zertifikate die von den Loggern erfassten Daten sp\u00e4ter dem jeweiligen Fahrzeug korrekt zuordnen.<\/p>\n

 <\/p>\n

Stehen auch Sie regelm\u00e4\u00dfig vor einem riesigen Datenheuhaufen und fragen sich, wie Sie die darin verborgenen Stecknadeln kosteneffizient und flott identifizieren? Sprechen Sie uns an. Azure l\u00f6st sicherlich auch Ihre Anforderungen.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Derzeit strebt die gesamte Automobilindustrie in die gleiche Richtung: Bedingt selbstfahrende Autos der Stufe SAE 3 (SAE: Society of Automotive Engineers, Verband der Automobilingenieure) zur Serienreife zu bringen. 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