Die Technologie des autonomen Fahrens entwickelt sich von einem traditionellen modularen Design zu einem End-to-End-Design. Das modulare Design umfasst drei Hauptmodule: Wahrnehmung, Entscheidungsplanung und Ausführungskontrolle, wobei jedes Modul unabhängig optimiert werden kann. Allerdings kann es bei der Informationsübertragung zwischen den Modulen zu Verlusten kommen, und es ist schwierig, komplexe Szenarien zu bewältigen.
Das End-to-End-Design generiert Steuerungsbefehle direkt aus den Rohdaten der Sensoren und eliminiert so Zwischenschritte. Durch Training mit großen Datenmengen kann es komplexere Entscheidungsregeln erlernen und verschiedene Szenarien besser bewältigen. Allerdings ist die Erklärbarkeit von End-to-End-Systemen schlechter, was die Problemlokalisierung erschwert.
Teslas FSD V12 verwendet ein End-to-End-Design und hat in kurzer Zeit bemerkenswerte Fortschritte erzielt. Es nutzt neuronale Netze, um Steuerungsbefehle direkt aus visuellen Eingaben zu generieren, ähnlich wie beim menschlichen Fahren. Dieser Ansatz kann flexiblere Fahrstrategien erlernen, die nicht durch vordefinierte Regeln eingeschränkt sind.
Das End-to-End-Design gilt als die Zukunft des autonomen Fahrens. Es kann die Vorteile des Deep Learning voll ausschöpfen und intelligentere Fahrentscheidungen ermöglichen. Allerdings müssen noch Probleme wie Erklärbarkeit und Sicherheit gelöst werden. Zukünftige autonome Fahrsysteme könnten die Vorteile des modularen und des End-to-End-Designs kombinieren, um zuverlässigeres autonomes Fahren zu erreichen.
Insgesamt bringt das End-to-End-Design neue Durchbrüche für das autonome Fahren, muss aber noch weiter verbessert werden. Die Technologie des autonomen Fahrens befindet sich in einer Phase der schnellen Entwicklung und verspricht, in Zukunft höhere Stufen des autonomen Fahrens zu erreichen.