fest / Quelle: pd / Mittwoch, 18. Januar 2023 / 18:56 h
Ihre Idee basiert auf der Live-Berechnung von Bewegungen und Licht, die in einfachen neuronalen Schaltkreisen verarbeitet werden. Diese Schaltkreise wurden von Saptarshi Das und seinem Team nachgebaut, sowie ein Algorithmus entwickelt, der den Schaltkreisen in den Gehirnen von Insekten ähnelt.
Es gibt viele Assistenzsysteme in Fahrzeugen, selbst wenn sie nicht selbstständig fahren können, die helfen, Kollisionen vorzubeugen. /
Er wird mit Informationen versorgt, die von acht Memtransistoren, die aus einer Schicht Molybdändisulfid bestehen, geliefert werden.
Sensor winzig und verbraucht wenig Strom
Die acht Memtransistoren sind kaum sichtbar und benötigen nur wenig Strom, um ihre Aufgabe auszuführen, nämlich das entgegenkommende Licht aufzufangen. Der insektenbasierte Algorithmus verarbeitet die zunehmende Helligkeit der Scheinwerfer und erkennt dadurch mögliche Kollisionsgefahren. In realen nächtlichen Einsatzszenarien kann das System eine zu erwartende Kollision bis zu drei Sekunden vorher erkennen, sodass menschliche oder virtuelle Fahrer rechtzeitig den Kurs korrigieren können.
Es gibt viele Assistenzsysteme in Fahrzeugen, selbst wenn sie nicht selbstständig fahren können, die helfen, Kollisionen vorzubeugen - sie verwenden Videos der Umgebung, aber bei schlechter Sichtbarkeit funktionieren sie nicht gut. Radar und LiDAR-Sensoren sind eine Alternative, aber sie sind gross, schwer und benötigen viel Strom, was sie unhandlich macht.
