"Mobility of the Future": SAS stellt mit Siemens autonomes Fahren auf den Prüfstand
Analytics und Machine Learning von SAS sorgen in Testumgebung für Kontrolle und EffizienzKurzfassung: Wie lässt sich autonomes Fahren auf der Straße in einer Smart City ideal umsetzen? Dieser Frage geht SAS, einer der weltgrößten Softwarehersteller, aktuell zusammen mit Siemens Mobility nach. In einer Siemens-Testumgebung kommen unter anderem Analytics und Machine Learning von SAS zum Einsatz, um Daten aus vernetzten Fahrzeugen und intelligenter Infrastruktur auszuwerten.
[SAS Institute GmbH - 17.05.2018] Heidelberg, 17. Mai 2018 - Wie lässt sich autonomes Fahren auf der Straße in einer Smart City ideal umsetzen? Dieser Frage geht SAS, einer der weltgrößten Softwarehersteller, aktuell zusammen mit Siemens Mobility nach. In einer Siemens-Testumgebung kommen unter anderem Analytics und Machine Learning von SAS zum Einsatz, um Daten aus vernetzten Fahrzeugen und intelligenter Infrastruktur auszuwerten.
Dafür hat Siemens auf seinem Betriebsgelände in München ein Testfeld für autonomes Fahren ausgestattet. Daten aus intelligenter Infrastruktur - also Sensortechnologien wie Radaranlagen, Bewegungssensoren und Kameras - werden an eine übergeordnete Cloud-Intelligenz geschickt. Diese Daten werden in der Cloud gespeichert, analysiert und verarbeitet. Die gewonnene Information wird in der Testumgebung wiederum an ein Fahrzeug geleitet, das der Mobilitätsexperte Emm! mobility solutions sukzessive zu einem autonom fahrenden Fahrzeug umrüstet.
Die Anwendung von Analytics und Machine Learning in der Cloud-Intelligenz-Plattform sorgt unter anderem dafür, dass auch bislang unbekannte Objekte erkannt werden können. Darüber hinaus ermöglicht sogenannte Analytics on the Edge Echtzeit-Einblicke noch während der Datenübertragung, die Technologie dahinter ist Event Stream Processing.
"Ein Mensch kann sich über Regeln hinwegsetzen und intuitiv reagieren, wenn er vor einer unvorhergesehenen Situation im Straßenverkehr steht - das kann ein autonomes Fahrzeug nicht", erklärt Thomas Rohrmann, Business Development IoT bei SAS DACH. "Um auch für ein solches fahrerloses und vernetztes Auto höchste Sicherheit und Zuverlässigkeit zu gewährleisten, benötigt man eine smarte Infrastruktur und Analytics, die Daten aus den Sensoren auswertet und anhand dieser Erkenntnisse die richtige Entscheidung trifft. Und das möglichst in Echtzeit. ‚Analytics inside the Vehicle‘ erhöht die Verkehrssicherheit und gleichzeitig die Effizienz im Transportsektor."
"Weltweit werden Menschen immer mobiler. Transportsysteme stetig zu optimieren, ist von besonderer Bedeutung, um Reisende sicher und effizient an ihr Ziel zu bringen. Analytics ist hierfür ein wichtiges Werkzeug. Das gilt auch für Systeme mit autonomen Fahrzeugen in Verbindung mit dem Angebot des öffentlichen Nahverkehrs. Denn sie werden die Mobilität grundlegend verändern", sagt Thomas Walbrun, der bei Siemens Mobility für die Geschäftsentwicklung von autonomen Fahrzeugen auf der Straße zuständig ist.
Wie das genau funktioniert, zeigen die Partner in Leipzig am 23. Mai auf dem 2018 Summit des International Transport Forums in einer gemeinsamen interaktiven Demo. Im Rahmen der Veranstaltung "Who's Behind the Wheel? Analytics in the Driver's Seat" bekommen die Anwesenden in Halle 5, um 16:45 Uhr, live den ILO1 von Emm! mobility solutions in Aktion zu sehen.
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Dafür hat Siemens auf seinem Betriebsgelände in München ein Testfeld für autonomes Fahren ausgestattet. Daten aus intelligenter Infrastruktur - also Sensortechnologien wie Radaranlagen, Bewegungssensoren und Kameras - werden an eine übergeordnete Cloud-Intelligenz geschickt. Diese Daten werden in der Cloud gespeichert, analysiert und verarbeitet. Die gewonnene Information wird in der Testumgebung wiederum an ein Fahrzeug geleitet, das der Mobilitätsexperte Emm! mobility solutions sukzessive zu einem autonom fahrenden Fahrzeug umrüstet.
Die Anwendung von Analytics und Machine Learning in der Cloud-Intelligenz-Plattform sorgt unter anderem dafür, dass auch bislang unbekannte Objekte erkannt werden können. Darüber hinaus ermöglicht sogenannte Analytics on the Edge Echtzeit-Einblicke noch während der Datenübertragung, die Technologie dahinter ist Event Stream Processing.
"Ein Mensch kann sich über Regeln hinwegsetzen und intuitiv reagieren, wenn er vor einer unvorhergesehenen Situation im Straßenverkehr steht - das kann ein autonomes Fahrzeug nicht", erklärt Thomas Rohrmann, Business Development IoT bei SAS DACH. "Um auch für ein solches fahrerloses und vernetztes Auto höchste Sicherheit und Zuverlässigkeit zu gewährleisten, benötigt man eine smarte Infrastruktur und Analytics, die Daten aus den Sensoren auswertet und anhand dieser Erkenntnisse die richtige Entscheidung trifft. Und das möglichst in Echtzeit. ‚Analytics inside the Vehicle‘ erhöht die Verkehrssicherheit und gleichzeitig die Effizienz im Transportsektor."
"Weltweit werden Menschen immer mobiler. Transportsysteme stetig zu optimieren, ist von besonderer Bedeutung, um Reisende sicher und effizient an ihr Ziel zu bringen. Analytics ist hierfür ein wichtiges Werkzeug. Das gilt auch für Systeme mit autonomen Fahrzeugen in Verbindung mit dem Angebot des öffentlichen Nahverkehrs. Denn sie werden die Mobilität grundlegend verändern", sagt Thomas Walbrun, der bei Siemens Mobility für die Geschäftsentwicklung von autonomen Fahrzeugen auf der Straße zuständig ist.
Wie das genau funktioniert, zeigen die Partner in Leipzig am 23. Mai auf dem 2018 Summit des International Transport Forums in einer gemeinsamen interaktiven Demo. Im Rahmen der Veranstaltung "Who's Behind the Wheel? Analytics in the Driver's Seat" bekommen die Anwesenden in Halle 5, um 16:45 Uhr, live den ILO1 von Emm! mobility solutions in Aktion zu sehen.
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SAS Institute GmbH, Herr Thomas Maier
In der Neckarhelle 162, 69118 Heidelberg, Deutschland
Tel.: 0049 6221 415-1214; http://www.sas.de
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