Forschungsprojekte

ASIMOV

KI-basierte digitale Zwillinge ermöglichen in der Zukunft die Entwicklung komplexer Systeme, welche früher in der Regel mit viel Ressourcen- und Personalaufwand verbunden waren, zu vereinfachen bzw. zu beschleunigen. Das europäische Projekt ASIMOV (AI training using Simulated Instruments for Machine Optimization and Verification) untersucht mit 16 Partnern aus drei Ländern (Niederlande, Finnland und Deutschland), wie KI einen digitalen Zwilling eines physischen Systems gefahrlos und mit weniger Aufwand im virtuellen Raum konfigurieren/kalibrieren/optimieren kann und wie sich die Ergebnisse dieses Prozesses auf das physische System übertragen lassen.


KIsSME

Künstliche Intelligenz zur selektiven echtzeitnahen Aufnahme von Szenarien- und Manöverdaten bei der Erprobung von hochautomatisierten Fahrzeugen

Das Verbundvorhaben "Künstliche Intelligenz zur selektiven echtzeitnahen Aufnahme von Szenarien- und Manöverdaten bei der Erprobung von hochautomatisierten Fahrzeugen" (kurz: KIsSME) untersucht, wie Künstliche Intelligenz (KI) Datenmengen für automatisiertes Fahren bündeln kann.

 

Projektlaufzeit:

01/2021-12/2023

Verbundpartner:

  • AVL Deutschland GmbH (Koordinator)
  • Karlsruher Institut für Technologie
  • Fraunhofer-Institut für Kurzzeitdynamik
  • FZI Forschungszentrum Informatik
  • LiangDao GmbH
  • Mindmotiv GmbH
  • RA Consulting GmbH
  • Robert Bosch GmbH

Assoziierte Partner:

  • ASAM e.V., Association for Standardization of Automation and Measuring Systems
  • Cluster Elektromobilität Süd-West/e-mobil BW GmbH, Landesagentur für neue Mobilitätslösungen und Automotive Baden-Württemberg

 

Deep-Learning Algorithmen als Entscheidungshilfe

„Die Auswahl repräsentativer Fahrsituationen sowie das Umgehen unbekannter Fahrsituationen sind die größten Herausforderungen bei der Entwicklung, Test und Validierung autonomer Fahrfunktion. Als KI-Software Anbieter für Sensorsystem ist LiangDao als Partnerunternehmen mit dabei. Gemeinsam mit unseren Projektpartnern werden wir nachhaltige und vor allem praktikable Lösungen dafür entwickeln und erproben.“, so Dr. Yang Ji, Geschäftsführer von LiangDao GmbH. 

Als Hauptaufgabe sieht er an, das KI-Verfahren zur Erkennung relevanter Szenarien aus Sensorrohdaten für echtzeitnahe On-board Anwendungen zu entwickeln und diese durch reale Testfahrten zu validieren und optimieren. Mithilfe von neuartigen hochauflösenden LiDAR-Sensoren zielt man darauf ab, die relevanten Szenarien bzw. Corner-Cases aus dem realen Straßenverkehr echtzeitnah zu identifizieren und aus den Sensorrohrdaten zu extrahieren. 

Mit der Anwendung von KI-Algorithmen zur Erkennung solcher Szenarien wird eine effizientere Entwicklung und Validierung von autonomen Fahrfunktionen in virtueller Entwicklungsumgebung ermöglicht – und das gewährleistet eine sicherere Nutzung von autonomen Fahrzeugen im realen Straßenverkehr.

 

Link: http://www.kissme-projekt.de/

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