KI-Projekt schärft die Sinne von automatisierten Testfahrzeugen

Bosch Research hat am 28. November gemeinsam mit Partnern auf dem Bosch Research Forschungscampus Renningen die Ergebnisse des Förderprojekts KIsSME vorgestellt. Das Akronym steht für: „Künstliche Intelligenz zur selektiven echtzeitnahen Aufnahme von Szenarien- und Manöverdaten bei der Erprobung von hochautomatisierten Fahrzeugen“.

Das vom Bundeswirtschaftsministerium geförderte Verbundvorhaben mit einer Laufzeit von drei Jahren beschäftigte sich mit einem Thema, das für die Entwicklung automatisierter Fahrzeuge zentral ist: der KI-basierten intelligenten Identifikation kritischer Verkehrssituationen und der damit verbundenen selektiven Speicherung von Daten, die bei Testfahrten anfallen. Mit diesen Daten sollen unter anderem Manöveralgorithmen trainiert werden, um noch besser auf komplexe Verkehrssituationen im autonomen Mischverkehr reagieren zu können.

Projekt beschleunigt Entwicklung von sicheren automatisierten Fahrzeugen

Um automatisierte Fahrzeuge zu entwickeln, müssen in jeder Phase Testfahrten unternommen werden. Während dieser Touren zeichnet eine Vielzahl an Sensoren Informationen über die Umgebung und den Status des Wagens auf. Dabei werden enorme Datenmengen von mehreren Gigabyte pro Sekunde gespeichert – mehr als mit herkömmlichen Verarbeitungs- und Analyseverfahren bearbeitet werden können. Ein Teil dieser Daten ist jedoch essenziell, um die durch die On-Board-Systeme während der Fahrt getroffenen Entscheidungen zu überprüfen und verbessern zu können.

Im Rahmen des KIsSME-Projekts wurde deshalb ein Softwareprototyp entwickelt, der nur die Daten von relevanten und kritischen Verkehrssituationen speichert, die für den weiteren Entwicklungsprozess einen Mehrwert darstellen. Mithilfe von KI-basierten Algorithmen bewertet das System in Echtzeit jede Verkehrssituation ganzheitlich und entscheidet, ob und falls ja, welche Informationen darüber aufbewahrt werden sollten. Eine weitere Besonderheit: Der Prototyp lässt sich flexibel auf die Bedürfnisse von Entwicklern abstimmen. So können in den verschiedenen Entwicklungsschritten die jeweils richtigen Daten in Testfahrten aufgenommen werden.