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SunFounder PiCar-X Kit
Die jüngsten raschen Fortschritte in Software (Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen), Hardware (GPUs, FPGAs,
Beschleunigungssensoren usw.) und Cloud-Computing treiben diese technologische Revolution voran.
• Im Oktober 2010 benötigte ein fahrerloser LKW des italienischen Technologieunternehmens Vislab drei Monate
für die
Reise von Italien nach
• Im April 2015 fuhr ein von Delphi Automotive entworfenes Auto von
Meilen, wobei 99 Prozent dieser Strecke unter Computerkontrolle zurückgelegt wurden.
• Im Dezember 2018 startete Alphabet's Waymo einen
fahrerlose Autos testeten. Ohne jemanden auf dem Fahrersitz legten die Fahrzeuge mehr als ein Jahr lang über
10 Millionen Meilen zurück.
• Im Oktober 2020 eröffnete Baidu seinen
Die Fahrrouten umfassen lokale Wohngebiete, Gewerbegebiete, Freizeit- und Industrieparks und bieten ein voll-
automatisches Fahrsystem.
Jedoch, trotz der riesigen Mengen an täglich gesammelten Daten, einschließlich Trainingsdaten aus realen Fahrten und
simulierten Szenarien, wurde die Komplexität der KI-Modelle für selbstfahrende Autos noch nicht vollständig erfüllt.
Laut dem
RAND-Bericht
hunderten von Millionen oder sogar hunderten von Milliarden von Meilen, um ein Maß an Zuverlässigkeit festzulegen.
Die Zukunft der selbstfahrenden Autos sieht also vielversprechend und spannend aus, doch es stehen noch viele Ent-
wicklungsjahre bevor, bis die Technologie ausgereift genug ist, um auf dem Markt für selbstfahrende Autos vollständig
verfügbar zu sein.
Der bewährte Weg, um eine aufkommende Technologie schnell reifen zu lassen, besteht darin, sie durch Minimierung
der Markteintrittsanforderungen jedem leicht zugänglich zu machen. Dies ist SunFounders Motivation für den Start
von PiCar-X.
SunFounders Ziel ist es, Anfängern und Neulingen, sowie all jenen, die einfach mehr über autonomes Fahren lernen
möchten, den Entwicklungsprozess, die Technologie und die neuesten Innovationen im Bereich selbstfahrender Fahr-
4
China, insgesamt 8.077 Meilen.
Apollo Robotaxi selbstfahrenden Taxi-Service
erfordert das Erreichen des geeigneten Niveaus des autonomen Lernens Trainingsdaten aus
San Francisco nach New York
Taxi-Service der Stufe 4 in
über 3.400
Arizona, wo sie seit 2008
in Peking vollständig.
Kapitel 1. Einführung
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