Helm.ai, ein führender Anbieter von moderner KI-Software für hochentwickelte Fahrerassistenzsysteme, autonomes Fahren und Roboterautomatisierung, hat heute Helm.ai Driver vorgestellt. Das auf einem Deep Neural Network (DNN) basierende Echtzeit-Transformersystem zur Pfadvorhersage ist für autonomes Fahren der Level 2 bis 4 auf Autobahnen und in Städten konzipiert. Das Unternehmen demonstriert die Pfadvorhersagefähigkeiten des Modells in einer Closed-Loop-Simulationsumgebung mithilfe seines proprietären GenAI-Grundmodells GenSim-2, um realistische Sensordaten in der Simulation zu rendern.
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Das neue Modell prognostiziert den zukünftigen Fahrweg des autonomen Fahrzeugs in Echtzeit ausschließlich auf Basis der kamerabasierten Wahrnehmung – ohne HD-Karten, Lidar oder zusätzliche Sensoren. Als Input wird das Output des produktionsreifen Perception Stack von Helm.ai verwendet. Deshalb ist es direkt kompatibel mit hochvalidierter Wahrnehmungssoftware. Diese modulare Architektur ermöglicht eine effiziente Validierung und bessere Interpretierbarkeit.
Das Pfadvorhersagemodell wurde anhand von umfangreichen Real-World Data unter Anwendung der proprietären Deep Teaching™-Methodik von Helm.ai trainiert und zeigt selbst in komplexen urbanen Fahrsituationen – wie Kreuzungen, Kurven, Hindernisausweichmanöver, Überholmanöver oder Reaktionen auf Fahrzeugvorfahrten – ein robustes, menschenähnliches Fahrverhalten. Insbesondere handelt es sich hierbei um emergente Verhaltensweisen, die sich aus einem durchgängigen Lernprozess ergeben und nicht explizit programmiert oder auf das System abgestimmt wurden.
Um die Fähigkeiten des Modells zur Pfadvorhersage in einer realistischen, dynamischen Umgebung zu demonstrieren, setzte Helm.ai es in einer Closed-Loop-Simulation auf der Open-Source-Plattform CARLA ein (siehe angehängtes Video). In dieser Konfiguration reagiert Helm.ai Driver kontinuierlich auf seine Umgebung, analog zum Fahren in der physischen Welt. Außerdem hat GenSim-2 die simulierten Szenen neu gerendert, um realistische Kameraausgaben zu erzeugen, die den realen Bildern sehr ähnlich sind.
„Wir freuen uns, mit Helm.ai Driver eine Echtzeit-Pfadvorhersage für den Stadtverkehr vorstellen zu können, die auf unserer proprietären Transformer-DNN-Architektur basiert und als Input lediglich eine visuelle Wahrnehmung benötigt“, so Vladislav Voroninski, CEO und Gründer von Helm.ai. „Durch das Training mit Real-World Data haben wir ein fortschrittliches System zur Pfadvorhersage entwickelt, das das komplexe Verhalten menschlicher Fahrer nachahmt und ohne statische Regeln kontinuierlich dazulernt. Entscheidend ist dabei die Kompatibilität unserer Pfadvorhersagen für L2 bis L4 im Stadtverkehr mit unserem serienreifen Surround-View Vision Perception Stack. Durch die weitere Validierung von Helm.ai Driver auf einem Closed-Loop-Simulator und die Integration mit unserer GenAI-basierten Sensorsimulation schaffen wir die Voraussetzungen für eine sicherere und skalierbare Entwicklung autonomer Fahrsysteme.“
Die Grundmodelle von Helm.ai für die Pfadvorhersage und generative Sensorsimulation sind wichtige Bausteine seines KI-orientierten Ansatzes für autonomes Fahren. Das Unternehmen liefert weiterhin Modelle, die auf verschiedene Fahrzeugplattformen, Regionen und Fahrbedingungen anwendbar sind.
Über Helm.ai
Helm.ai entwickelt KI-Software der nächsten Generation für Fahrerassistenzsysteme (ADAS), autonomes Fahren und Roboterautomatisierung. Das 2016 gegründete Unternehmen mit Hauptsitz in Redwood City, Kalifornien, erfindet die Entwicklung von KI-Software neu, um skalierbares autonomes Fahren Wirklichkeit werden zu lassen. Helm.ai bietet Full-Stack-Echtzeit-KI-Lösungen, darunter tiefe neuronale Netze für das Fahren auf Autobahnen und in der Stadt, durchgängige autonome Systeme sowie Entwicklungs- und Validierungstools, die auf Deep Teaching™ und generativer KI basieren. Das Unternehmen arbeitet mit globalen Automobilherstellern an produktionsbezogenen Projekten zusammen. Weitere Informationen zu Helm.ai, einschließlich Produkten, SDK und Karrierechancen, finden Sie unter https://helm.ai oder folgen Sie Helm.ai auf LinkedIn.
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