Selbstfahrende Technologien hängen stark von der Fahrzeugkonnektivität ab, und die Verwaltung dieser Interaktion wird wichtiger denn je.
Selbstfahrende Technologie wird voraussichtlich erhebliche Auswirkungen auf das Internet der Autos haben, da fahrerlose Autos einen erheblichen Verkehrsaufkommen erzeugen (und Autos mehr Eingabedaten erhalten). Die folgende Grafik ist meine Vorhersage, wie autonome Fahrzeuge den Datenfluss in vernetzten Fahrzeugen beeinflussen werden. Diese Prognose gibt einen Überblick über die Auto-Internet-Branche und zeigt die wichtigsten Marktsegmente auf. Der vorgestellte Zeitplan deckt auch nur die Hauptanwendungsfälle für autonome Fahrzeuge ab (obwohl der Zeitrahmen für den Einsatz dieser Fahrzeuge eher verschwommen ist). Die folgende Zeitleiste ist meiner Meinung nach eher optimistisch.
Das Diagramm verwendet Farbcodes, um Szenarien für die Verwendung unbemannter Fahrzeuge anzugeben. ADAS-Systeme (einschließlich Tier 2- und 3-Systeme) sind schwarz markiert. Unbemannte Fahrzeuge für den Warentransport sind hellblau, Robotertaxis dunkelblau gekennzeichnet. Unbemannte LKWs sind grün markiert. Unbemannte Fahrzeuge mit fester Route und unbemannte persönliche Fahrzeuge sind rot markiert. Schließlich werden einige Fragen zu Anwendungsfällen für autonome Fahrzeuge auf der rechten Seite des Diagramms gelb hervorgehoben.
Jede Kategorie enthält zwei Blöcke - mit Daten, die in das Auto eingegeben werden, und Daten, die vom Auto übertragen werden. Diese Blöcke stellen viele Arten von Daten dar, auf die im Folgenden ausführlich eingegangen wird. Wie erwartet werden die unterschiedlichen Anwendungsfälle für autonome Fahrzeuge für die gesamte Branche gleichermaßen wichtig sein, da sie ähnliche Technologien verwenden.
Autos mit ADAS
Die Funktionen der ADAS-Systeme am unteren Rand des Diagramms beginnen bereits, den Stand der Dinge in der Branche zu beeinflussen. Für Autos mit ADAS-Systemen und Funktionen mit 2 und 3 Autonomiestufen ist der Cybersicherheitsfaktor besonders wichtig, der die Kapazität des Auto-Internet-Marktes erhöht. Bei Fahrzeugen mit ADAS-Systemen gewinnen auch drahtlose Software-Updates zunehmend an Bedeutung, da die Berichte der American Automobile Association erhebliche Verbesserungen dieser Systeme erfordern. Derzeit werden verschiedene funktionale Updates für ADAS-Systeme veröffentlicht, und im Laufe der Zeit wird sich diese Richtung nur weiterentwickeln. Diese Entwicklung in der Branche weist auf folgenden Trend hin: ADAS-Systeme werden häufiger aktualisiert als elektronische Steuergeräte.
Es wird auch erwartet, dass die Datenmenge, die von Fahrzeugen mit ADAS-Systemen generiert wird, zunimmt. Fahrzeuge der Stufen 2 und 3 benötigen Verkehrs- und Navigationsinformationen. Die Road Experience Management- und Roadbook-Systeme von Mobileye werden immer wichtiger.
Da große Unsicherheit darüber besteht, wie Treiber ADAS-Funktionen verwenden, ist es wichtig, Nutzungsmuster von ADAS-Funktionen zu erfassen und zu analysieren. Dieser Faktor kann auch die Häufigkeit von Softwareupdates beeinflussen.
Moderne ADAS-Systeme werden wahrscheinlich V2X (Car Networking) unterstützen - obwohl der Kampf zwischen V2X-DSRC und C-V2X, zwei konkurrierenden Fahrzeugnetzwerktechnologien. Der Zeitpunkt und das Tempo der Bereitstellung dieser Systeme sind unklar, aber V2X wird wahrscheinlich das Spektrum der Anwendungsfälle für das Internet der Autos erweitern.
Unbemannte Fahrzeuge für den Warentransport
Eine der Folgen der Covid-19-Pandemie ist die Tatsache, dass der Warentransport mit unbemannten Fahrzeugen zu einem der Hauptsegmente des Marktes für unbemannte Fahrzeuge wird. Es gibt zwei Arten unbemannter Fahrzeuge für den Warentransport: Geräte, die sich auf Bürgersteigen bewegen, und Fahrzeuge, die auf öffentlichen Straßen fahren. Da diese Fahrzeuge keine Fahrgäste haben, sind viele der üblichen vernetzten Transportfunktionen nicht mehr erforderlich. Elektronische Steuergeräte erfordern jedoch umfangreiche Netzwerkfunktionen (insbesondere selbstfahrende Steuergeräte).
All dies bedeutet, dass OTA-Updates (sowie Funktionsupdates) besonders wichtig sind. Selbstfahrende Fahrzeuge für den Warentransport können von Flottenbetreibern genutzt werden, deren Fahrzeuge regelmäßig zur Basis zurückkehren können (in der Regel tritt dieser Bedarf mehrmals täglich auf). In diesem Anwendungsfall können Sicherheitsupdates an der Home Maintenance Station installiert werden. Drahtlose Technologien bleiben das Rückgrat des Netzwerks, obwohl für einige Funktionen auch Kabel verwendet werden können.
Cybersicherheitsprobleme werden auch für Betreiberunternehmen von großer Bedeutung sein.
Die Betriebsdaten solcher Fahrzeuge dürften von größter Bedeutung sein. Diese Daten können der Schlüssel zur Verbesserung der Software und Hardware selbstfahrender Autos sein (durch umfassende Analyse).
Selbstfahrende Fahrzeuge verwenden Karten- und Straßendatennavigationssysteme, um Waren zu transportieren. Diese Daten müssen regelmäßig aktualisiert werden. Daher werden Aktualisierungen der Straßendaten von unbemannten Kuriergeräten erfasst und diese Aktualisierungen nach Bedarf in der gesamten Flotte verteilt.
Für Kunden solcher Dienstleistungen sind Daten entscheidend, welche Waren in das Auto geladen werden und wann sie geliefert werden.
Unbemannte Fahrzeuge mit festen Routen
Die Covid-19-Pandemie hat sich unbemannt auf unbemannte Fahrzeuge mit festen (und variablen) Routen ausgewirkt, da die gemeinsame Nutzung solcher Fahrzeuge unerwünscht geworden ist. Die Liste möglicher Szenarien für den Einsatz unbemannter Fahrzeuge mit festen Routen umfasst Fahrten in geschlossenen Gebieten und verschiedene Buslinien. Die Aussichten für den Einsatz solcher Autos sollten sich innerhalb von ein oder zwei Jahren erholen (vielleicht ändert sich das Verständnis dieser Norm).
Die Schlüsselfunktionalität von Fahrzeugen mit fester Route überschneidet sich mit der Funktionalität von Liefergeräten. Elektronische Steuergeräte werden auf eine stabile Netzwerkverbindung angewiesen sein und die Häufigkeit von Funktionsaktualisierungen wird deutlich zunehmen.
Außerdem wird für jeden Passagier eines solchen Autos das Problem der Cybersicherheit akut - es sind erhebliche Software-Updates erforderlich, um die Zuverlässigkeit verschiedener Sicherheitssysteme zu verbessern (einschließlich der Bordsoftware, die verdächtige Aktivitäten sorgfältig überwachen muss).
Betriebsdaten von Fahrzeugen mit festen Routen haben höchste Priorität - sie werden verwendet, um die Sicherheit und Funktionalität der Software und Hardware dieser Fahrzeuge zu verbessern.
Benutzer unbemannter Streckenfahrzeuge werden gebeten, in Echtzeit auf Daten zur Verfügbarkeit und Ankunftszeit solcher Fahrzeuge zuzugreifen. Die Richtigkeit dieser Daten bestimmt die Zufriedenheit der Benutzer und die Häufigkeit der Dienstnutzung.
Änderungen an Straßendaten werden ebenfalls erfasst und aufgezeichnet. In diesem Marktsegment sind sie jedoch nicht so wichtig, da nur eine begrenzte Anzahl von Strecken verkehren wird.
Unbemannte Lastwagen
Infolge der Covid-19-Pandemie besteht eine große Nachfrage nach Dienstleistungen für den Transport verschiedener Güter. Die aktuelle Marktsituation stimuliert Investitionen im Bereich selbstfahrender Lkw. Die unbemannte Frachttransportbranche ist in verschiedene Richtungen unterteilt: Transport zwischen Verkehrsknotenpunkten, Lastwagen für geschlossene Bereiche und Transport auf festen Strecken.
Konnektivität ist für selbstfahrende LKWs von entscheidender Bedeutung. Die Steuergeräte dieser LKWs erfordern eine stabile drahtlose Verbindung, und drahtlose Updates und Funktionsaktualisierungen werden häufig veröffentlicht.
Cybersicherheit auf verschiedenen Ebenen ist für alle selbstfahrenden Fahrzeuge wichtig - insbesondere für Lastwagen, da durch böswillige Hackerangriffe Schäden verursacht werden können. Bei den meisten selbstfahrenden Lastwagen handelt es sich um Cybersicherheitsflotten, die von einer breiten Palette an Onboard-Workflow-Tracking-Software bis zu Cloud-Betriebszentren reichen.
Für selbstfahrende Lastkraftwagen sind die Betriebsdaten anderer selbstfahrender Fahrzeuge sehr wichtig - sie können der Schlüssel zur Gewährleistung der Sicherheit und Funktionalität von Software und Hardware sein.
Die Verfolgung von Sicherheitstrends im Laufe der Jahre erfordert zusätzliche Daten und Analysen zum Betrieb autonomer LKW-Flotten. Dieser Ansatz ist in allen autonomen Fahrzeugszenarien erforderlich, seine Implementierung ist jedoch besonders wichtig bei Geräten, die Fahrzeuge mit menschlichem Antrieb ersetzen sollen. All diese Daten sind erforderlich, um die Sicherheit unbemannter Fahrzeuge im Vergleich zu von einer Person gefahrenen Fahrzeugen nachzuweisen. Mit diesen Daten können Sie verschiedene numerische Metriken auswerten, Fahrbedingungen analysieren und ähnliche Daten.
Die Gesundheitsdaten von Fracht und LKW sind heute wichtig, werden jedoch in der zukünftigen Lieferkette (angetrieben von selbstfahrenden Fahrzeugen) von entscheidender Bedeutung sein. In Zukunft werden die Anforderungen sowohl an die Details dieser Daten als auch an die Häufigkeit ihrer Aktualisierung steigen.
Robotaxi
Die meisten Robotertaxitests wurden zu Beginn der Covid-19-Pandemie durchgeführt, später kam es zu Verzögerungen und Absagen von Tests. Fast alle Tests der Robotaxi wurden von einem menschlichen Fahrer besucht, der die Sicherheit des Systems überwachte. Ungefähr 5% der Phoenix-Testfahrten von Waymo waren fahrerlos. Das kalifornische Gesetz erlaubt Probefahrten ohne Fahrer, erfordert jedoch eine Fernbedienung. In einigen Regionen des Landes erlauben die chinesischen Behörden auch, fahrerlose selbstfahrende Fahrzeuge zuzulassen.
Robotaxi stellt im Vergleich zu unbemannten Fahrzeugen, die zuvor erörtert wurden, wesentlich höhere Anforderungen an den Betrieb einer drahtlosen Verbindung. Wie in anderen Bereichen der Branche erfordert die Fahrzeugsteuerungselektronik eine drahtlose Hochgeschwindigkeitsverbindung für häufige Software-Updates und erweiterte Funktionen.
Robotertaxis benötigen außerdem umfassende Cybersicherheitsfunktionen. Der größte Teil der Roboterachse wird Teil von Flotten sein, die Fahrten verkaufen, und diese Fahrzeuge werden über einen integrierten Hardware- und Softwareschutz verfügen. Cloud Operations Center verfolgen, analysieren und vergleichen Netzwerkkommunikationsvorgänge, um ungewöhnliche Muster zu finden, damit sie diese untersuchen und bei Bedarf Maßnahmen ergreifen können.
Von Robotaxi wird erwartet, dass es seinen Passagieren eine breite Palette an Inhalten bietet - einschließlich Videoinhalten, die zuvor von normalen Autofahrern nicht konsumiert werden konnten. Dieses Phänomen wird oft als "Passagierökonomie" bezeichnet - es feiert die Tatsache, dass der Fahrer auch ein Passagier geworden ist und Videoinhalte konsumieren kann. Bei Verwendung von Video steigen die Bandbreitenanforderungen erheblich, und die Arbeit an diesem Problem beginnt im Bereich Robotaxi nach dem Start der Bereitstellung von Diensten.
Das Roadbook von Mobileye ist eine von Fahrspuren gesäumte Roadmap (Quelle: Mobileye).
Betriebsdaten sind für den Betrieb von Robotaxi besonders wichtig - sie können aus den verschiedenen Datenfeldern abgerufen werden, die während des Betriebs von Fahrzeugflotten entstehen. Die Analyse dieser Daten könnte der Schlüssel zur Gewährleistung der Sicherheit und Funktionalität der Robotaxi-Hardware und -Software sein.
Zusätzliche Informationen und Analysen des Flottenbetriebs werden verwendet, um die Sicherheitssysteme für Robotertaxis über Jahrzehnte zu verbessern. Solche Daten und ihre Analyse werden erforderlich sein, um zu beweisen, dass Robotertaxis sicherer sind als bestehende Taxiunternehmen mit menschlichen Fahrern. Es ist wichtig, die Fahrbedingungen zu bestimmen, die für den Robotertaxibetrieb am besten geeignet sind. Wenn die Branche bestimmen kann, welche Daten es wert sind, verfolgt zu werden, und wie sie verwendet werden sollen, können Industriestandards für die Analyse und den Vergleich der Ergebnisse (sowie der Ergebnisse selbst, die die Sicherheit autonomer Fahrzeuge in einer globalen Perspektive verbessern) formuliert werden.
Testfahrzeuge sammeln bereits Verkehrsinformationen und Änderungen der Straßenverhältnisse, und während die Dienste weiter eingeführt werden, werden diese Prozesse fortgesetzt und an Dynamik gewinnen.
Die Passagierökonomie wiederum wird den Bedarf an statistischen Daten zum Inhaltsverbrauch in Robotaxi erhöhen. Die Schlüsselfrage ist, welche Datenschutzeinstellungen der Benutzer steuern kann.
Persönliche unbemannte Fahrzeuge
Persönliche unbemannte Fahrzeuge der 4. Stufe werden sehr bald erscheinen, und die Aussichten für ihre Entwicklung und ihren Einsatz sind sehr verschwommen. Das beste Szenario ist wie folgt: Persönliche unbemannte Fahrzeuge verwenden die in Robotaxi-Flotten verwendeten Softwareplattformen und können ähnliche Dienste für den persönlichen Gebrauch bereitstellen. Persönliche unbemannte Fahrzeuge benötigen daher die gleichen Internet-Technologien wie Robotertaxis.
Die Passagierökonomie in selbstfahrenden Personenkraftwagen wird weiter fortgeschritten sein als in Robotertaxis, da die Fahrgäste mehr Zeit in solchen Fahrzeugen verbringen werden, was zu einem größeren Verbrauch von Inhalten und einer erhöhten Belastung der drahtlosen Kommunikationskanäle führen wird.
Andere Probleme in der unbemannten Fahrzeugindustrie
Auf dem autonomen Fahrzeugmarkt gibt es eine Reihe von Herausforderungen, die in der Abbildung in den gelben Kästchen markiert sind. Alle diese Herausforderungen beziehen sich auf die drahtlosen Konnektivitätsfähigkeiten selbstfahrender Fahrzeuge.
Fernbedienung ist eine Technologie, die in einer Reihe von Fällen angewendet werden kann. Das Wesentliche ist, dass das Fahrzeug von einem Bediener ferngesteuert wird, der sieht, was die Sensoren des Fahrzeugs sehen. Diese Technologie kann unter bestimmten Bedingungen für kurze Zeit verwendet werden (oder als Fallback bei Softwareproblemen). Die Fernsteuerung erfordert eine erhebliche drahtlose Bandbreite, um Sensorinformationen an den Bediener zu übertragen.
Drahtlose Verbindungen sind für alle Fahrzeuge von entscheidender Bedeutung, was eine Schlüsselfrage aufwirft. Benötigen einige unbemannte Fahrzeuge einen Backup-Kanal, um die Kommunikation zu einem bestimmten Zeitpunkt sicherzustellen? Es gibt eine ähnliche Frage: Benötigt das Cybersicherheitssystem eine eigene drahtlose Verbindung, um das Sicherheitsniveau zu erhöhen? Ich glaube, dass die zweite Frage bejaht werden kann. Falls erforderlich, kann ein zusätzlicher drahtloser Kanal als Backup-Kommunikationskanal für die Datenübertragung verwendet werden.
Fast alle in den USA verkauften Autos verfügen über eine Black Box, in der im Falle eines Unfalls wichtige Informationen vom Steuergerät aufgezeichnet werden. Die Wiederherstellung solcher Daten ist jedoch schwierig und teuer. Ich bin der Meinung, dass Daten zu Unfällen mit selbstfahrenden Autos in einer Black Box gespeichert und sofort zur Speicherung und Analyse an eine neutrale Partei weitergeleitet werden sollten. Solche Daten können über vorhandene drahtlose Verbindungen übertragen werden.
Der V2X setzt seine Reise in die Automobilindustrie trotz der Konfrontation zwischen dem V2X-DSRC und dem C-V2X fort. Selbstfahrende Fahrzeuge benötigen keine V2X-Unterstützung, obwohl die Technologie vielversprechende Integrationsmöglichkeiten und -vorteile bietet. V2X wird ein weiterer Kanal für die drahtlose Kommunikation mit Fahrzeugen (und anderen Einrichtungen), wenn die Technologie in den nächsten 3 bis 5 Jahren eingeführt wird.
Außerdem kann jedes Fahrzeug Verkehrsflussdaten verwenden und davon profitieren, was mit V2X noch wichtiger wird. Gibt es eine Möglichkeit (oder Wahrscheinlichkeit), dass autonome Fahrzeuge mit Verkehrsmanagementsystemen interagieren können - zumindest auf lokaler oder regionaler Ebene? Wird diese Technologie nach Möglichkeit in 10, 15 Jahren oder in Zukunft implementiert?
Schauen wir uns zum Schluss noch ein paar Fragen an, um das Internet der Autos zu erweitern. Die erste Frage ist, wann die Standards für unbemannte Fahrzeuge erscheinen , wie viele es geben wird und welche Ebenen sie betreffen werden.
Intelligente Städte verwenden Daten von vernetzten Autos, aber Big Data aus verschiedenen Anwendungsfällen für selbstfahrende Fahrzeuge sind noch nützlicher. Sie werden Ergebnisse liefern, die die Produktivität des gesamten städtischen Verkehrs verbessern. Wie viele Daten werden dafür benötigt und wann wird diese Interaktion organisiert?
Selbstfahrende Fahrzeuge erzeugen enorme Datenmengen - insbesondere von Sensoren in Lidars, Radars und Kameras. Die meisten Sensordaten sind kurzlebig und verlassen das Fahrzeug nie. Es stellt sich die Frage: Welcher Teil der Daten von den Sensoren wird vom Auto in die Cloud gesendet? Ich glaube, dass es sehr klein ist, aber die Gesamtmenge dieser Daten wird immer noch groß sein.
Somit stellt sich eine andere Frage. Die Datenspeicherung wird aus Kostengründen häufig als Kompromiss bei der drahtlosen Übertragung verwendet. Der Speicher von Geräten, die Daten speichern, wird gelöscht, nachdem eine Verbindung zu einem drahtgebundenen oder drahtlosen Netzwerk hergestellt wurde. Ich denke, dass der Bordspeicher in selbstfahrenden Autos verwendet wird, um die meisten Daten, die von den Sensoren kommen, vorübergehend zu speichern.
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