Wie können selbstfahrende Autos "sehen"? - Sajan Saini
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0:08 - 0:10Es ist spät und stockfinster.
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0:10 - 0:15Ein selbstfahrendes Auto fährt
auf einer engen, kurvenreichen Landstraße. -
0:15 - 0:18Plötzlich tauchen gleichzeitig
drei Hindernisse auf. -
0:19 - 0:20Was passiert als Nächstes?
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0:21 - 0:24Bevor es die Hindernisse umfahren kann,
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0:24 - 0:26muss das Auto sie entdecken
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0:26 - 0:30und genug Informationen
über Größe, Form und Position sammeln, -
0:30 - 0:34damit seine Kontrollalgorithmen
den sichersten Kurs planen können. -
0:34 - 0:38Ohne menschlichen Fahrer
braucht das Auto intelligente Augen -- -
0:38 - 0:41Sensoren, die diese Details
registrieren müssen -- -
0:41 - 0:44trotz Umgebung,
Wetter- und Lichtverhältnissen -
0:44 - 0:46und all das sekundenschnell.
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0:46 - 0:47Eine große Aufgabe,
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0:47 - 0:50doch es gibt eine Lösung,
die zwei Dinge kombiniert: -
0:50 - 0:54ein spezielles laserbasiertes
Messsystem namens LIDAR -
0:54 - 0:58und Kommunikationstechnik im Kleinformat,
die das Internet am Laufen hält, -
0:58 - 1:01die integrierte Photonik.
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1:01 - 1:06Um LIDAR zu verstehen, hilft der Vergleich
mit der verwandten Radartechnik. -
1:06 - 1:12In der Luftfahrt senden Radarantennen
Funk- oder Mikrowellen an Flugzeuge. -
1:12 - 1:14Sie orten deren Position,
indem sie messen, -
1:14 - 1:17wann die Wellen das Flugzeug treffen.
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1:17 - 1:19Doch dieses Sichtsystem ist ungenau.
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1:19 - 1:23Denn die großen Strahlen
erkennen keine Details. -
1:23 - 1:26Im Gegensatz dazu verwenden
selbstfahrende Autos LIDAR, -
1:26 - 1:29d. h. lichtgestützte Ortung
und Abstandsmessung. -
1:29 - 1:32LIDAR nutzt einen feinen,
unsichtbaren Infrarot-Laser. -
1:32 - 1:34Er erkennt kleinste Objekte
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1:34 - 1:38wie den Hemdknopf eines Fußgängers
auf der anderen Straßenseite. -
1:38 - 1:42Wie lassen sich aber Form oder Tiefe
dieser Objekte bestimmen? -
1:42 - 1:48LIDAR feuert zur Tiefenauflösung
eine Reihe ultrakurzer Laserimpulse ab. -
1:48 - 1:51Nehmen wir einen Elch auf der Landstraße.
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1:51 - 1:53Während der Wagen vorbeifährt,
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1:53 - 1:56trifft ein LIDAR-Impuls
auf den Ansatz des Geweihs -
1:56 - 2:01und der nächste prallt
von der Spitze einer Geweihschaufel ab. -
2:01 - 2:04Die Messung des Zeitunterschieds
der Rückstreuung beider Impulse -
2:04 - 2:07gibt Aufschluss über die Form des Geweihs.
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2:07 - 2:13So erstellt ein LIDAR-System mit vielen
Kurzimpulsen ein schnelles Detailprofil. -
2:13 - 2:16Die einfachste Art
der Lichtimpulserzeugung -
2:16 - 2:19ist das Ein- und Ausschalten eines Lasers.
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2:19 - 2:20Das macht ihn aber instabil
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2:20 - 2:23und beeinträchtigt
das exakte Takten der Impulse. -
2:23 - 2:25So wird die Tiefenauflösung ungenau.
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2:26 - 2:29Der Laser bleibt also besser an
und man nutzt etwas anderes, -
2:29 - 2:32um das Licht schnell und zuverlässig
periodisch abzudecken. -
2:33 - 2:36Hier kommt integrierte Photonik ins Spiel
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2:36 - 2:41Digitale Internetdaten werden von präzise
getakteten Lichtimpulsen übertragen -- -
2:41 - 2:44bis zu hundert Pikosekunden schnell.
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2:44 - 2:49Eine Art der Impulserzeugung
bietet der Mach-Zehnder-Modulator. -
2:49 - 2:54Er nutzt den Vorteil einer bestimmten
Welleneigenschaft, der Interferenz. -
2:55 - 2:58Wenn man Steine in einen Teich wirft,
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2:58 - 3:01breiten sich Wellen aus,
überlappen sich und bilden ein Muster. -
3:02 - 3:05Hier und da laufen Wellen ineinander
und bilden noch größere; -
3:05 - 3:08manchmal heben sie einander auf.
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3:08 - 3:12Der Mach-Zehnder-Modulator
funktioniert ähnlich. -
3:12 - 3:15Er teilt Lichtwellen
in zwei parallele Arme -
3:15 - 3:17und verbindet sie dann wieder.
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3:17 - 3:21Wird das Licht in einem Arm
verlangsamt und verzögert, -
3:21 - 3:25verbinden sich die Wellen nicht synchron,
heben sich auf und blockieren das Licht. -
3:26 - 3:28Manipuliert man
die Verzögerung in einem Arm, -
3:28 - 3:31wirkt der Modulator
wie ein Ein-/Ausschalter -
3:31 - 3:33und sendet Lichtimpulse aus.
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3:34 - 3:40Ein Lichtimpuls von 100 Pikosekunden
schafft zentimeterfeine Tiefenauflösungen. -
3:40 - 3:43Doch die Autos von morgen
müssen noch besser sehen. -
3:43 - 3:48Durch Kopplung des Modulators mit einem
hochempfindlichen, schnellen Lichtsensor -
3:48 - 3:51erhält man millimetergenaue Auflösungen.
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3:51 - 3:53Das ist über 100 Mal besser,
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3:53 - 3:57als was wir mit normaler Sehkraft
auf der anderen Straßenseite erkennen. -
3:57 - 4:03Die 1. Generation des automobilen LIDAR
nutzt komplexe Drehvorrichtungen. -
4:03 - 4:06Sie scannen von Dächern oder Motorhauben.
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4:06 - 4:09Integrierte Photonik schrumpft
Modulatoren und Sensoren -
4:09 - 4:12auf weniger als Zehntelmillimeter.
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4:13 - 4:17Sie sitzen in Mikrochips, die eines Tages
in Autoscheinwerfer passen werden. -
4:18 - 4:22In den Chips wird auch die smarte Version
des Modulators zu finden sein. -
4:22 - 4:27So möchte man bewegliche Teile entfernen
und bei hohem Tempo scannen können. -
4:27 - 4:31Durch nur geringe Verlangsamung
des Lichts in einem Modulatorarm -
4:31 - 4:36ist diese Zusatzvorrichtung
eher Dimmer als Ein-/Ausschalter. -
4:36 - 4:39Durch Parallelschaltung vieler Arme --
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4:39 - 4:42jeder davon mit kleiner
kontrollierter Verzögerung -- -
4:42 - 4:47kann man etwas Neues entwickeln:
einen steuerbaren Laserstrahl. -
4:47 - 4:52An ihrem neuen Platz sondieren
und sehen smarte Augen schärfer, -
4:52 - 4:55als es sich die Natur
je vorgestellt hätte, -
4:55 - 4:58und helfen so, mögliche
Hindernisse zu umfahren. -
4:58 - 5:00Dabei muss niemand nervös werden --
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5:00 - 5:04außer vielleicht ein desorientierter Elch.
- Title:
- Wie können selbstfahrende Autos "sehen"? - Sajan Saini
- Speaker:
- Sajan Saini
- Description:
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Die ganze Lektion unter: https://ed.ted.com/lessons/how-do-self-driving-cars-see-sajan-saini
Es ist spät, stockdunkel und ein selbstfahrendes Auto fährt eine schmale, kurvenreiche Landstraße hinunter. Plötzlich tauchen gleichzeitig drei Hindernisse auf. Das fahrerlose Auto nutzt intelligente Augen, Sensoren, die diese Details im Sekundenbruchteil registrieren. Wie ist das möglich? Sajan Saini erklärt, wie LIDAR und integrierte photonische Technologie selbstfahrende Autos realisierbar machen.
Lektion von Sajan Saini, unter Regie von Artrake Studio.
- Video Language:
- English
- Team:
- closed TED
- Project:
- TED-Ed
- Duration:
- 05:04
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