ThinKIsense
Ressourceneffiziente Thin-Edge-Systeme durch integrierte KI und neuromorphe Elektronik in Sensoren
Start: 10.2018
Ende: 10.2021
Die Ansprüche an zukünftige Fahrzeuge sind hoch – Sicherheit und Zuverlässigkeit stehen dabei an erster Stelle. Auch wenn die Komplexität der Fahrzeugsysteme durch die Automatisierung und Elektrifizierung steigt, darf die Ausfallwahrscheinlichkeit im Einsatz in keinem Fall zunehmen. Zur erfolgreichen Industrialisierung neuer Elektroniksysteme für autonomes elektrisches Fahren forscht das Konsortium im Projekt SmartLoad an neuen Methoden, um den zuverlässigen Betrieb hochautomatisierter, elektrifizierter Fahrzeuge sicherzustellen. Der Nachweis der erforschten Architekturen und Methoden soll an einem Demonstratorfahrzeug sowie an Referenzanwendungen aus den Bereichen interurbaner Individualverkehr, Nutzfahrzeuge und öffentlicher Personennahverkehr erbracht werden. Die Projektidee wurde im Forschungsnetzwerk Cluster Elektromobilität Süd-West entwickelt.
Ziel ist es, einen gegenüber Komponentenausfällen robusten Betrieb der Fahrzeuge zu ermöglichen. Intelligente, software-technisch kontrollierte Alternativstrategien sollen die mehrfach redundante Auslegung, insbesondere der Komponenten des elektrischen Antriebsstrangs, effizient ersetzen.
Für das FZI steht dabei die Methodik zum Entwurf robuster Softwaresysteme sowie die Laufzeitüberwachung der Komponenten der hochautomatisierten Fahrfunktionen im Vordergrund.
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 SmartLoad wird vom Bundesministerium für Bildung und Forschung gefördert.
Projektpartner:
Ressourceneffiziente Thin-Edge-Systeme durch integrierte KI und neuromorphe Elektronik in Sensoren
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