Hyundai führt ersten KI-basierten Smart Cruise Control mit Machine Learning ein

Weltweit erstes Machine-Learning-basiertes Smart Cruise Control System

Hyundai verkündet die Entwicklung des „weltweit ersten Machine-Learning-basierten Smart Cruise Control“ Systems. Machine Learning ist eine Art künstlicher Intelligenz.

Fahrerindividuelle Anpassung durch KI

Der Autobauer erklärt, die SCC-ML-Technologie integriere die Fahrermuster in ihr autonomes Fahrverhalten und schaffe so ein individuelles Erlebnis für den Fahrer.

Die Technologie, ein Branchenneuheit, integriert künstliche Intelligenz in das Advanced Driver Assistance System (ADAS) Feature. Das System ist für die Implementierung in zukünftigen Hyundai Motor Group Fahrzeugen geplant.

Deutliche Verbesserung der Praktikabilität

Woongjun Jang, VP bei Hyundai, sagt: „Das neue SCC-ML verbessert die Intelligenz der vorherigen ADAS-Technologie, um die Praktikabilität semi-autonomer Funktionen dramatisch zu verbessern.

Hyundai Motor Group wird die Entwicklungsbemühungen zu innovativen KI-Technologien fortsetzen, um die Branche im Bereich autonomes Fahren anzuführen.“

Smart Cruise Control: Kerntechnologie für ADAS

Smart Cruise Control ermöglicht ein wesentliches autonomes Fahrfeature und Kerntechnologie für ADAS: Abstandhalten zum vorausfahrenden Fahrzeug bei der vom Fahrer gewählten Geschwindigkeit.

SCC-ML lernt Fahrermuster autonom

SCC-ML kombiniert KI und SCC zu einem System, das Fahrermuster und -gewohnheiten selbstständig lernt. Durch Machine Learning fährt Smart Cruise Control autonom in einem identischen Muster wie der Fahrer.

Bisher: Manuelle Einstellung der Fahrparameter

Um das vorherige Smart Cruise Control zu bedienen, justierte der Fahrer manuell Fahrparameter wie Abstand zum vorausfahrenden Fahrzeug und Beschleunigung.

Es war unmöglich, die Einstellungen fein abzustimmen, um individuelle Fahrerpräferenzen ohne Machine-Learning-Technologie zu berücksichtigen.

Beispielsweise kann derselbe Fahrer in Hochgeschwindigkeits-, Mittelgeschwindigkeits- und Niedriggeschwindigkeitsumgebungen je nach Situation unterschiedlich beschleunigen, aber detaillierte Feinabstimmung war nicht verfügbar.

Daher spürten Fahrer den Unterschied, wenn Smart Cruise Control aktiviert war und das Fahrzeug anders als bevorzugt operierte, was zu Zurückhaltung bei der Nutzung führte, da es sie ängstlich und unsicher machte.

Funktionsweise

Zunächst erfassen Sensoren wie Frontkamera und Radar kontinuierlich Fahrinformationen und senden sie an den Zentralrechner.

Der Rechner extrahiert dann relevante Details aus den gesammelten Informationen, um die Fahrermuster zu identifizieren. Eine KI-Technologie namens Machine-Learning-Algorithmus wird in diesem Prozess angewendet.

Drei Kategorien des Fahrverhaltens

Das Fahrverhalten kann in drei Bereiche kategorisiert werden:

• Abstand zu vorausfahrenden Fahrzeugen;
• Beschleunigung – wie schnell beschleunigt wird; und
• Reaktionsfähigkeit – wie schnell auf Fahrsituationen reagiert wird.

Zusätzlich werden Fahrbedingungen und Geschwindigkeiten berücksichtigt.

Beispielsweise: kurzer Abstand zum Vorausfahrzeug bei langsamer Stadtfahrt, größere Distanz beim Fahren auf der Überholspur.

Über 10.000 Fahrverhaltensmuster

Unter Berücksichtigung dieser verschiedenen Bedingungen analysiert SCC-ML, um über 10.000 Muster zu unterscheiden und eine flexible Smart Cruise Control Technologie zu entwickeln, die sich an jedes Fahrverhalten anpassen kann.

Die Fahrverhaltensinformationen werden regelmäßig mit Sensoren aktualisiert und spiegeln den aktuellen Fahrstil wider. Zudem ist SCC-ML speziell programmiert, unsichere Fahrverhalten nicht zu lernen, was Zuverlässigkeit und Sicherheit erhöht.

Level 2.5 autonomes Fahren mit Highway Driving Assist

Mit dem kommenden Highway Driving Assist System mit automatischem Spurwechselassistenten erreicht SCC-ML Level 2.5 autonomes Fahren.