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Arnold NextG Blogspot: Safety, Redundancy & Cybersecurity – How Trust in Autonomous Systems is Created
Autonomous systems promise efficiency, availability, and new mobility concepts. But regardless of how powerful perception or decision-making software is, trust can only be established if the overall system remains reliable, resilient, and controllable – even under fault conditions. As soon as vehicles operate without human supervision, safety becomes a basic requirement for every function. Three closely interlinked disciplines are at the heart of this: functional safety, redundancy architectures, and cybersecurity. They define whether autonomous systems are not only technically feasible, but also regulatory approvable and socially acceptable. Functional safety: Predictable behavior instead of error-free operation Functional safety does not aim to completely avoid errors. It ensures that systems react in…
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Arnold NextG Blogspot: Sicherheit, Redundanz & Cybersecurity – Wie Vertrauen in autonome Systeme entsteht
Autonome Systeme versprechen Effizienz, Verfügbarkeit und neue Mobilitätskonzepte. Doch unabhängig davon, wie leistungsfähig Wahrnehmung oder Entscheidungssoftware sind, entsteht Vertrauen nur dann, wenn das Gesamtsystem zuverlässig, resilient und beherrschbar bleibt – auch unter Fehlerbedingungen. Sobald Fahrzeuge ohne menschliche Aufsicht operieren, wird Sicherheit zur Grundvoraussetzung jeder Funktion. Im Zentrum stehen dabei drei eng verzahnte Disziplinen: funktionale Sicherheit, Redundanzarchitekturen und Cybersecurity. Sie definieren, ob autonome Systeme nicht nur technisch möglich, sondern auch regulatorisch genehmigungsfähig und gesellschaftlich akzeptiert sind. Funktionale Sicherheit: Vorhersehbares Verhalten statt Fehlerfreiheit Funktionale Sicherheit zielt nicht darauf ab, Fehler vollständig zu vermeiden. Sie stellt sicher, dass Systeme auch im Fehlerfall kontrolliert, nachvollziehbar und risikoarm reagieren. Für autonome Fahrzeuge bilden internationale Normen…
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Arnold NextG Blogspot: Software as the brain – How autonomous vehicles plan and make decisions
Autonomous vehicles detect their surroundings, steer, brake, and accelerate – but the real core of autonomy lies in between: in the software that plans, predicts, and decides. This is precisely where driving behavior is created from data. And this is precisely where it is decided whether a system is truly autonomous – or merely reactive. Each control cycle involves a complex chain of events: the environment is scanned, objects are classified, and the vehicle’s own location is determined. The system then predicts the behavior of other road users, calculates a safe path, and implements it immediately via drive-by-wire. This process is repeated every ten to 50 milliseconds – faster than…
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Arnold NextG Blogspot: Die Software als Gehirn – Wie autonome Fahrzeuge planen und entscheiden
Autonome Fahrzeuge erfassen ihre Umgebung, sie steuern, bremsen, beschleunigen – doch der eigentliche Kern der Autonomie liegt dazwischen: in der Software, die plant, vorhersagt und entscheidet. Genau hier entsteht aus Daten ein Fahrverhalten. Und genau hier entscheidet sich, ob ein System wirklich autonom ist – oder nur reaktiv. In jedem Steuerzyklus wird eine komplexe Kette durchlaufen: Die Umgebung wird erfasst, Objekte klassifiziert, das eigene Fahrzeug lokalisiert. Dann prognostiziert das System das Verhalten anderer Verkehrsteilnehmer, berechnet einen sicheren Pfad – und setzt diesen unmittelbar über Drive-by-Wire um. Dieser Ablauf wiederholt sich alle zehn bis 50 Millisekunden – schneller als ein menschlicher Wimpernschlag. Wie Prof. J. Christian Gerdes vom Center for Automotive…
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Arnold NextG Blogspot: Sensor fusion in action – How autonomous systems are already making safe decisions today
Whether in dense city traffic, at depots, or in extreme environments – autonomous vehicles must already be able to reliably recognize, interpret, and act today. The necessary sensor technology has long been a reality. The decisive factor is how this variety of data sources is combined – into a consistent, fault-tolerant world model. This is exactly where sensor fusion comes in. A particularly practical example is public transport: autonomous shuttles move in highly dynamic, urban traffic areas – with pedestrians, cyclists, traffic signs, light signals, and unpredictable obstacles. To navigate safely here, modern systems rely on the fusion of camera and LiDAR data. Cameras provide contextual information such as traffic…
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New mobility for difficult terrain – systematic teleoperation
Shown live at Agritechnica and a new form of mobility: A fully remote-controlled tractor. Teleoperation from Mira GmbH, controlled via NX NextMotion – the fail-safe drive-by-wire system from Arnold NextG. Why is this relevant? Because some places are simply too dangerous for humans: ❗ Tunnels at risk of collapse ❗ Unstable construction sites ❗ Mines with dust or gas ❗ Military logistics in risk zones With MIRA’s teleoperation, humans remain in control – but without physical presence. Control is from a multi-screen control station. The vehicles respond in real time via stable 4G/5G or satellite connections. The result: Safety. Control. No risk. And the technology behind it? NX NextMotion provides…
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Arnold NextG Blogspot: Sensorfusion im Einsatz – Wie autonome Systeme heute schon sicher entscheiden
Ob im dichten Stadtverkehr, auf Betriebshöfen oder in extremen Umgebungen – autonome Fahrzeuge müssen heute schon zuverlässig erkennen, interpretieren und handeln. Die dafür notwendige Sensorik ist längst Realität. Entscheidend ist, wie diese Vielfalt an Datenquellen miteinander kombiniert wird – zu einem konsistenten, fehlertoleranten Weltmodell. Genau hier setzt Sensorfusion an. Ein besonders praxisrelevantes Beispiel ist der öffentliche Verkehr: Autonome Shuttles bewegen sich in hochdynamischen, urbanen Verkehrsräumen – mit Fußgängern, Radfahrern, Verkehrszeichen, Lichtsignalen und unvorhersehbaren Hindernissen. Um hier sicher zu navigieren, setzen moderne Systeme auf die Fusion aus Kamera- und LiDAR-Daten. Kameras liefern Kontextinformationen wie Ampelphasen oder Beschilderungen, während LiDAR mit zentimetergenauer 3D-Punktwolkenkartierung die Objektkonturen und Entfernungen selbst bei Nacht oder starker…
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Neue Mobilität für schwieriges Terrain – Teleoperation mit System
Live gezeigt auf der Agritechnica und eine neue Form der Mobilität: Ein vollständig ferngesteuerter Traktor. Teleoperation von Mira GmbH, gesteuert über NX NextMotion – das ausfallsichere Drive-by-Wire-System von Arnold NextG. Warum ist das relevant? Weil manche Orte für Menschen einfach zu gefährlich sind: ❗ einsturzgefährdete Tunnel ❗ instabile Baustellen ❗ Minen mit Staub oder Gas ❗ militärische Logistik in Risikozonen Mit MIRAs Teleoperation bleibt die Kontrolle beim Menschen – aber ohne physische Präsenz. Gesteuert wird aus einem Multiscreen-Leitstand. Die Fahrzeuge reagieren in Echtzeit über stabile 4G/5G- oder Satellitenverbindungen. Das Ergebnis: Sicherheit. Kontrolle. Kein Risiko. Und die Technik dahinter? NX NextMotion liefert das digitale Rückgrat: modulare Sicherheitsarchitektur (ASIL-D, SIL3), Mehrfach-Redundanz, präzise…
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Arnold NextG Blogspot: How vehicles perceive their environment – sensor technology and fusion in autonomous driving
Humans use five senses to perceive their environment. Autonomous vehicles rely on even more – and must process this information in real time. Cameras, radar, LiDAR, ultrasound, GPS, and inertial measurement units (IMUs) work in parallel to create a detailed 360° picture of the surroundings. But "seeing" alone is not enough. For autonomous systems, it is not the detection of objects that counts, but the understanding of situations – robustly, redundantly, and without any loss of time. This is exactly where sensor fusion comes in: it combines different sensor data into a consistent, resilient model of the world – as the basis for every automated decision. This article highlights the…
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Arnold NextG Blogspot: Wie Fahrzeuge ihre Umwelt wahrnehmen – Sensorik und Fusion im autonomen Fahren
Menschen nutzen fünf Sinne, um ihre Umwelt wahrzunehmen. Autonome Fahrzeuge verlassen sich auf noch mehr – und müssen diese Informationen in Echtzeit verarbeiten. Kameras, Radar, LiDAR, Ultraschall, GPS und inertiale Messeinheiten (IMUs) arbeiten parallel, um ein detailliertes 360°-Bild der Umgebung zu erzeugen. Doch „sehen“ allein genügt nicht. Für autonome Systeme zählt nicht das Erfassen von Objekten, sondern das Verstehen von Situationen – robust, redundant und ohne Zeitverlust. Genau hier setzt die Sensorfusion an: Sie verknüpft unterschiedliche Sensordaten zu einem konsistenten, belastbaren Weltmodell – als Grundlage für jede automatisierte Entscheidung. Dieser Artikel beleuchtet die technischen Grundlagen moderner Fahrzeugsensorik, zeigt konkrete Anwendungsfelder – und erklärt, warum Wahrnehmung erst durch Drive-by-Wire zur Sicherheitsarchitektur…
