Autonomes Fahren (Autonomous driving)
Fahrzeugnavigation ohne durchgehend menschliches Lenken; verbindet Wahrnehmung, Kartierung, Planung und Steuerung, oft mit maschinellem Lernen auf Sensordaten.
Autonomes Fahren bezeichnet Fahrzeuge, die ihre Umgebung erfassen, eine Route planen und Lenkung, Gas und Bremse ohne durchgehende menschliche Eingabe steuern. Praktische Systeme fusionieren Daten aus Kameras, Radar, LIDAR und Inertialsensoren, um eine Karte von Hindernissen, Fahrbahnmarkierungen und Straßengeometrie zu bilden. Maschinelles Lernen klassifiziert oft Objekte, segmentiert befahrbare Flächen oder sagt Bewegungen anderer Verkehrsteilnehmer vorher, während klassische Planer sichere Trajektorien durch diese Repräsentation wählen.
Öffentliche Meilensteine zeigten, dass das Konzept mehr war als Labor-Demos. Die DARPA Grand Challenge-Rennen in den 2000er-Jahren forderten Teams auf, Wüstengelände ohne menschliche Intervention zu durchqueren; Stanleys von Stanford gewann 2005, nachdem 2004 kein Fahrzeug das Rennen beendet hatte. Das Ergebnis beschleunigte Interesse an Wahrnehmungsstacks und Onboard-Kartierung für reale Robotik. Siehe den DARPA-Grand-Challenge-Artikel und den Zeitleisten-Eintrag.