MAN Truck & Bus este primul producător de camioane care publică un set de 747 de scene cu senzori și date despre vehicule provenind de la unități de dezvoltare pentru conducerea autonomă. Schimbul deschis de astfel de seturi de date gratuite și cu acces liber între diferiți actori, precum producători, universități și dezvoltatori de software, care lucrează independent unii de alții la conducerea automată, accelerează dezvoltarea și promovează standardizarea formatelor de date. De asemenea, permite o comparație standardizată a rezultatelor și metodelor ca referință pentru studiile științifice și simplifică colaborarea cu partenerii externi de dezvoltare.
„Seturile de date precum MAN TruckScenes sunt o resursă importantă pentru dezvoltarea bazată pe date. Există deja numeroase seturi de date disponibile publicului pentru sectorul autoturismelor. Dar nu și pentru sectorul camioanelor. Cu MAN TruckScenes, facem progrese pentru a umple acest gol”, spune Dr. Frederik Zohm, membru al Consiliului executiv pentru cercetare și dezvoltare la MAN Truck & Bus.
Baza de dezvoltare pentru transportul autonom hub-to-hub
Setul de date publicat acum de MAN cartografiază în primul rând operațiunile de conducere pe autostrăzile germane și rutele secundare asociate, precum și operațiunile de conducere în mediile terminalelor. Aceasta acoperă cererea pentru așa-numitul transport hub-to-hub între centrele logistice, pe care MAN se concentrează ca scenariu de aplicare pentru conducerea fără șofer. Setul de senzori constă în date de la patru camere, șase lidare, șase radare, două unități de măsurare inerțială pentru determinarea poziției în spațiul înconjurător (IMS) și date de înaltă precizie ale sistemului global de navigație prin satelit (GNSS).
MAN TruckScenes este primul set de date care include date radar 4D cu acoperire de 360°, fiind cel mai mare set de date radar cu o cutie de delimitare 3D adnotată. La crearea scenelor 747 incluse, s-a acordat atenție și captării diferitelor condiții meteorologice. Scenele incluse în domeniul de aplicare al setului de date sunt împărțite într-un set de date de antrenament, testare și validare. Scenele conțin datele senzorilor și ale vehiculului pentru o singură secvență de conducere, precum și adnotările corespunzătoare. Adnotările servesc drept descriere a situației de conducere și înregistrează condițiile de mediu, precum și marcajele pentru obiectele din jurul vehiculului.
Aceasta, la rândul său, constituie baza pentru învățarea automată în dezvoltarea rețelelor neuronale pentru conducerea autonomă. Utilizarea seturilor de date publice permite, de asemenea, o evaluare standardizată a performanței și calității recunoașterii mediului pentru îndeplinirea sarcinii de conducere. Acest lucru facilitează, de asemenea, urmărirea îmbunătățirilor continue ale performanței de recunoaștere a mediului.
MAN Truck & Bus pe drumul către camioane autonome
MAN promovează conducerea autonomă prin diverse proiecte de cercetare și dezvoltare. Din 2018 până în 2020, MAN a dezvoltat și testat un camion fără șofer în manipularea containerelor în incinta Portului Hamburg, în cadrul unui proiect comun de cercetare și dezvoltare cu Hamburger Hafen und Logistik AG. Din 2019 până în 2023, proiectul ANITA cu partenerii Deutsche Bahn, Universitatea Fresenius de Științe Aplicate și Götting KG s-a concentrat pe integrarea digitală completă a unui camion autonom în procesul logistic de manipulare a containerelor de la șosea la calea ferată.
Iar din 2022, MAN colaborează cu unsprezece parteneri în cadrul proiectului de finanțare ATLAS-L4 pentru a dezvolta un camion autonom destinat transportului pe autostradă între centre logistice. Astfel, proiectul abordează în mod specific legea privind conducerea autonomă adoptată în Germania în 2021, care permite deja conducerea fără șofer pe rute definite și cu supraveghere tehnică. La sfârșitul proiectului, în 2025, sunt planificate teste practice ale prototipului cu un șofer de siguranță pe autostradă. Conducerea autonomă pentru camioane urmează să intre în producția de serie la sfârșitul deceniului.
