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Hacker-Ziel Radarsystem
Autonom fahrende Autos beobachten ihre Umgebung in den meisten Fällen mit dem sogenannten Millimeterwellenradar – und genau diese Technik ist besonders anfällig für Manipulationen, sagen Forscher der University of Buffalo.
Kisten, Fahrräder, Mülleimer und Verkehrskegel können ein fahrerloses Fahrzeug abrupt stoppen, sodass der nachfolgende Verkehr gefährdet wird. Zudem wird so die Lieferung von Passagieren und Gütern beeinträchtigt, so Informatiker Qi Alfred Chen von der University of California, Irvine. Fahrzeuge könnten nicht zwischen Objekten unterscheiden, die sich rein zufällig auf
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Wie realistisch sind „Car Hacks“ aus Filmen wirklich?

Ferngesteuerte Übernahmen, plötzlicher Kontrollverlust, rasante Verfolgungsjagden: Hollywood greift für Actioneinlagen gerne mal zu Autos, die von Chaos-süchtigen Hackern übernommen werden. Kein Wunder, denn Fahrzeuge werden immer digitaler, vernetzter und autonomer.

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Okan Atalar, Elektrotechniker der Stanford University, hat ein radarähnliches Lidar-System entwickelt, das so klein ist wie die Kamera eines Smartphones. Autonom fahrende Autos tasten ihre Umgebung mit Lidar ab, das mit nicht sichtbarem Licht arbeitet.

Die deutsche Automobilindustrie

Deutschland gilt als der Erfinder von Industrie 4.0. Laut einer Studie des Bitkom droht das Industrieland jedoch den Anschluss zu verpassen. Um dies zu verhindern und in Bereichen wie dem autonomen Fahren mithalten zu können, müssen die deutschen Automobilhersteller wie BMW, Daimler und

Forscher der Universität Örebro wollen die Risiken durch autonom fahrende Autos mittels Künstlicher Intelligenz (KI) senken. “Unsere KI-Methode führt dazu, dass selbstfahrende Autos lernen, die Welt ähnlich wie Menschen zu verstehen”, so Informatikprofessor Mehul Bhatt.

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Interview

Ein Team der Technischen Universität München (TUM) hat in den Projekten Providentia und Providentia++ vielbefahrene Straßen mit modernster Sensortechnik ausgestattet. Mit Hilfe Künstlicher Intelligenz (KI) werden die Daten zu einem digitalen Zwilling verarbeitet, der ein Abbild der realen Verkehrssituation darstellt.

Forscher der University of Leeds wollen autonome Autos fußgängerfreundlicher machen. Dazu bringen sie den Fahrzeugen bei, wie Fußgänger Entscheidungen zu treffen, etwa ob sie die Straße vor einem herannahenden Auto noch schnell überqueren sollen.

Forscher der Carnegie Mellon University (CMU) haben eine Methode entwickelt, die mögliche Kooperationsmodelle zwei sich entgegenkommender realer Fahrer erfasst.

Um die Sicherheit fahrerloser Autos zu garantieren, haben Forscher der Northwestern University den ersten dezentralen Algorithmus entwickelt, der Kollisionen vermeidet. Sie testeten die Rechenvorschrift mit 1.024 virtuellen Fahrzeugen und mit einem 100-teiligen Schwarm von echten Roboterautos unter Laborbedingungen.

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