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.
Beim Erproben hochautomatisierter Fahrzeuge fallen große Mengen an Daten an. Mit verschiedenen Sensoren ausgestattet, werden im Fahrbetrieb Informationen über den eigenen Fahrstatus, die Umgebung oder den Straßenverkehr stetig aufgenommen. Automatisierte Fahrzeuge müssen darauf aufbauend und in kürzester Zeit verlässliche Fahrentscheidungen treffen können.
Der Ansatz des Verbundvorhabens KIsSME ist es, die anfallenden Datenmengen mithilfe von auf KI basierenden Algorithmen zu reduzieren und zu verdichten, um Speicherplatz, Strom und Auswertungsaufwand zu sparen.
Ziel des Verbundprojekts ist es, Kataloge von Fahrszenarien zu erstellen und bei der Fahrzeugerprobung neu auftretende Szenarien einzusortieren. Das heißt, schon während des Fahrbetriebs nur diejenigen Daten aufzuzeichnen, die tatsächlich einen Mehrwert bringen.
Das Karlsruher Institut für Technologie (KIT) stellt in dem vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie geförderten Verbundvorhaben Daten aus Fahrversuchen und Simulationen u.a. auf dem Testfeld Autonomes Fahren Baden-Württemberg (TAF BW) in Karlsruhe bereit.
Das KIsSME-Vorhaben wird mit insgesamt 6,5 Millionen Euro gefördert.
Der Cluster Elektromobilität Süd-West, koordiniert durch die Landesagentur e-mobil BW GmbH, unterstützt das Projekt als assoziierter Partner und freut sich über die Teilnahme zahlreicher Cluster-Mitgliedsunternehmen.
Projektlaufzeit:
01/2021-12/2023
Verbundpartner:
Assoziierte Partner: