Mit dem ?bergang zu einem h?heren Grad des automatisierten Fahrens entstehen neue Risiken, z. B. im Zusammenhang mit Mischverkehr, bei dem Fahrzeuge mit unterschiedlichem Automatisierungsgrad sowie ungeschützte Verkehrsteilnehmer wie Motorradfahrer, Radfahrer und Fu?g?nger dieselbe Stra?eninfrastruktur nutzen. Dies erh?ht auch die Komplexit?t und Bedeutung der Absicherung von Fahrzeugfunktionen. Hier setzt das SAFIR-Impulsprojekt 13 (IP13) an und leistet einen Beitrag zur Absicherung automatisierter Fahrzeuge. IP13 baut auf den Grundlagen und Erkenntnissen des Impulsprojekts 2 (IP2) und des Impulsprojekts 8 (IP8) auf. Der Fokus liegt auf der Nutzung von Daten in hybriden KI-Methoden, d. h. der Kombination von maschinellen Lernmethoden und 2024欧洲杯开户_欧洲杯APP下载-投注|官网wissen, im Kontext der Absicherung automatisierter Fahrzeuge.
Impulsprojekt 13: Hybride Modelle und KI-Methoden für Sichere Mobilit?t (HyMne 2) – Datengenerierung und Datenqualit?t
IP13 ist in drei Teilprojekte gegliedert. Im Teilprojekt 1 steht die Aufgabe der hochgenauen Zustandssch?tzung mittels Inertialmesssystemen im Fokus. Dabei werden Korrektursignale aus Onboard-Sensoren berechnet, z. B. Geschwindigkeits- oder Schwimmwinkelsignal. Die eingesetzten Sch?tzverfahren nutzen eine Kombination aus KI-Verfahren und physikalischen Modellen. Das Teilprojekt 2 nutzt die Ergebnisse aus IP8, wo gezeigt wurde, dass die Kombination von Fahrzeugbewegungsmodellen mit Deep-Learning-Architekturen sehr vorteilhaft für die Verhaltensvorhersage und die Generierung von fahrbaren Trajektorien für die Verkehrsteilnehmer ist. Die entwickelten hybriden Modelle werden in IP13 durch die Einführung von Guidance-Aspekten, wie Zielpunkte, Verkehrssignale und Beschleunigungsprofile erweitert. Dies erh?ht die Relevanz der hybriden Modelle für Simulationsumgebungen. Im Teilprojekt 3 liegt der Fokus auf der Identifikation und Auswahl von Verkehrsszenarien, die kritisch sind oder atypisches Fahrerverhalten aufweisen, sogenannte ?Corner-Cases“. Diese Szenarien werden sowohl aus ?ffentlich zug?nglichen Datens?tzen als auch aus Verkehrsszenarien ausgew?hlt, die mit den im IP8 erforschten Methoden generiert wurden.
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F?rderkennzeichen
13FH7I13IA