ThinKIsense
Ressourceneffiziente Thin-Edge-Systeme durch integrierte KI und neuromorphe Elektronik in Sensoren
Start: 03.2019
Ende: 10.2022
Automatisierte, vernetzte Fahrzeuge bieten ein hohes Potenzial, Unfallzahlen zu reduzieren und den Schutz der Insassen zu erhöhen. Zugleich kann durch intelligente Fahrstrategien die Verkehrsinfrastruktur optimal genutzt und damit die Effizienz im Straßenverkehr gesteigert werden. Für den urbanen Raum gilt dies insbesondere für automatisierte Fahrzeuge der SAE-Level 4 und 5 (vollautomatisiertes Fahren und autonomes Fahren). Ohne valide Testverfahren können diese jedoch nicht eingesetzt werden, selbst wenn deren Entwicklung Alltagstauglichkeit erreicht hat.
SetLevel4to5 strebt daher an, das simulationsbasierte Entwickeln und Testen dieser Fahrzeuge voranzubringen, um so eine Basis für die Verifikation und Validierung sowie spätere Freigabe und Zulassung zu schaffen. Dadurch wird der Gesamtentwicklungsprozess kostengünstig beschleunigt und die Technologieführerschaft deutscher Unternehmen gesichert.
Ein Schwerpunkt des FZI liegt im Projekt auf der Szenarienbeschreibung und -definition zur simulativen Absicherung mit Fokus auf ein austauschbares standardisiertes Szenarienformat. Zudem werden realistische Sensormodelle für Radare sowie Fahrermodelle für beteiligte Verkehrsteilnehmende erarbeitet. Ergänzend stellt das FZI die automatisierte Fahrfunktion bereit, welche im Projekt als System Under Test verwendet wird.
Besonderes Augenmerk beim Forschungsschwerpunkt „Intelligent Transportation Systems“ liegt im Jahr 2021 auf dem Öffentlichen Verkehr, der Anwendung von Künstlicher Intelligenz, der Weiterentwicklung von Fahrfunktionen und deren Absicherung sowie auf Open Source & Open Data.
Förderhinweis:
Das Projekt SeltLevel4to5 wird durch das Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz aufgrund eines Beschlusses des Deutschen Bundestages gefördert.
Projektpartner:
17 nationale Partner aus den Bereichen Forschung, Wissenschaft und Industrie sowie namhafte deutsche Automobilhersteller
Ressourceneffiziente Thin-Edge-Systeme durch integrierte KI und neuromorphe Elektronik in Sensoren
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