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Audi Q7 deep learning concept: CES 2017 Künstliche Intelligenz im Audi Q7
Audi möchte bei der Entwicklung des autonomen Fahres eine Pionierfunktion einnehmen, und demonstriert die künstliche Intelligenz des Audi Q7 deep learning concept im ...
... Rahmen der CES 2017 (5. bis 8. Januar) von NVIDIA auf einem speziell angelegten, veränderlichen Freiflächenkurs. Zur Orientierung nutzt das Auto-Modell (Audi Q2 deep learning concept) eine Frontkamera mit zwei ...
... Megapixel Auflösung; sie kommuniziert mit einer Recheneinheit vom Typ NVIDIA Drive PX 2, die ihrerseits hochpräzise die Lenkung des Audi deep learning concept steuert.
Das Steuergerät ist mit seiner Leistungsfähigkeit speziell auf Anwendungen des pilotierten Fahrens zugeschnitten. Als Kern der ...
... Software dienen neuronale Netze, die Experten von Audi und NVIDIA gezielt auf das selbstständige Fahren und die Erkennung dynamischer Verkehrsregelungshinweise trainiert haben.
Zu Beginn hat der Audi deep learning concept bei mehreren Fahrten mit einem menschlichen Fahrer am Steuer den Kurs mithilfe zusätzlicher Trainingskameras durch Beobachtung kennengelernt
Auf der CES 2017 (5. bis 8. Januar) in Las Vegas zeigt Audi mit dem Q7 deep learning concept ein pilotiert fahrendes Konzeptauto, das in Zusammenarbeit mit NVIDIA entstanden ist. Künstliche Intelligenz ist dabei eine Schlüsseltechnologie für die Autopiloten der Zukunft.
Audi möchte bei der Entwicklung des autonomen Fahres eine Pionierfunktion einnehmen und demonstriert die künstliche Intelligenz des Audi Q7 deep learning concept im Rahmen der CES 2017 (5. bis 8. Januar) auf einem speziell angelegten, veränderlichen Freiflächenkurs. Zur Orientierung nutzt das Autoeine Frontkamera mit zwei Megapixel Auflösung, die schon an einem Modell des Audi Q2 getestet wurde. Die Kamera kommuniziert mit einer Recheneinheit vom Typ NVIDIA Drive PX 2, die ihrerseits hochpräzise die Lenkung des Audi Q7 deep learning concept steuert. Das Steuergerät ist mit seiner Leistungsfähigkeit speziell auf Anwendungen des pilotierten Fahrens zugeschnitten. Als Kern der Software dienen neuronale Netze, die Experten von Audi und NVIDIA gezielt auf das selbstständige Fahren und die Erkennung dynamischer Verkehrsregelungshinweise trainiert haben. Mehr zum Thema: Alle Highlights der CES 2017
Bildergalerie starten: Audi Q7 und Q2 deep learning concept
Audi Q7 im Video:
CES 2017: Audi Q7 deep learning concept
Zu Beginn hat der Audi Q7 deep learning concept bei mehreren Fahrten mit einem menschlichen Fahrer am Steuer den Kurs mithilfe zusätzlicher Trainingskameras durch Beobachtung kennengelernt. Dadurch wurde ein Zusammenhang zwischen Reaktionen des Fahrers und von den Kameras erkannten Ereignissen hergestellt. So versteht das Auto während späterer Demonstrationsfahrten Anweisungen wie ein temporäres Verkehrssignal und kann sie direkt interpretieren, bzw. situativ handeln. Wenn ein entsprechendes Signal erscheint, ändert das Audi Q7 deep learning concept unmittelbar die Fahrstrategie und wählt die kurze oder die lange Route. Das System ist so robust ausgelegt, dass es auch mit sich ändernden Witterungs- und Lichtbedingungen zurechtkommt. Es beherrscht die Aufgaben bei Tag und Nacht sowie bei direkter Sonneneinstrahlung oder starkem Kunstlicht.
Mehr zum Thema: Farady Future auf der CES 2017
