Beispielprojekte

Im Förderprojekt Vivare arbeiteten die Intenta GmbH und die Professur Prozessautomatisierung der TU Chemnitz gemeinsam daran, das Problem des immer größer werdenden Datenbedarfs zur Absicherung von Fahrerassistenzsystemen skalierbar zu machen.

Das Hauptproblem bei Testfahrten ist die einfache Tatsache, dass die interessanten kritischen Situationen zu selten auftreten. Zum Vergleich: So vergingen bei Testfahrten zwischen zwei Aktivierungen der ersten Stufe eines Notbremsassistenten zwischen 50.000 und 100.000 Kilometer, die zweite (wichtigere und kritischere) Stufe wurde bei den Testfahrten bis zu diesem Punkt noch gar nicht aktiviert.

Das Ziel dieses Projekts ist die Verbesserung der Absicherung von Fahrerassistenzsystemen durch die Erweiterung von realen Testfahrten mit simulierten Verkehrsteilnehmern, welche dabei helfen, die Anzahl kritischer Situationen zu erhöhen und somit die nötige Menge an eingefahrenen Daten zu senken.

Zur Simulation der Fahrten werden Neuronale Netze eingesetzt, die in der Lage sind, in den Daten verschiedenster Fahrzeugsensoren Verkehrsteilnehmer zu detektieren. Diese Daten werden dann eingesetzt, Verkehsszenarien zu erstellen, die sich dann über einen Editor anpassen lassen. Dabei werden in der editierten Testfahrt auch für die "virtuellen" Fahrzeuge realistische Sensorausgaben erzeugt.

Datenfusion aus Punktwolke und Kamerabild

Datenverarbeitung und Softwareentwicklung:

• Automatisches Auswerten von Sensordaten
• Generieren von Hypothesen zur Annotationsunterstützung
• Tools zur Sensordatenannotation
• Entwicklung von generativen Sensormodellen
• Editor zur Variation von Verkehrsszenarien
• Erzeugung von Sensordaten für virtuelle Verkehrsteilnehmer

Die TU Chemnitz unterstützt uns bei der Entwicklung der neuronalen Netze.