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Mithilfe eines datengetriebenen, KI-basierten Ansatzes werden in RELAI variantenreiche synthetische Prüfszenarien als Abbild realer, herausfordernder Verkehrssituationen im Straßenverkehr erzeugt. Die synthetischen Prüfszenarien können zum Testen automatisierter Fahrfunktionen in unterschiedlichen Simulationsumgebungen oder in realen Prüffeldern, durch Anzeige auf einem Tablet, verwendet werden. Die Prüfszenarien werden in einem offenen standardisierten Format über ein Web-Portal und die mCLOUD der Allgemeinheit zugänglich gemacht. Neue Prüfszenarien können basierend auf den gemessenen Daten automatisiert generiert und zur Evaluation von situationsadaptivem, erwartungskonformem Fahrverhalten verwendet werden. [115]
Projektakronym | RELAI | |
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Projektpartner | EDI GmbH, IPG Automotive GmbH, Fraunhofer IOSB, Universität Stuttgart | |
Internetpräsenz | https://www.bmvi.de/SharedDocs/DE/Artikel/DG/mfund-projekte/relai.html | |
Kontakt | https://www.bmvi.de/SharedDocs/DE/Artikel/DG/mfund-projekte/relai.html | |
Beginn | 01.08.2019 | |
Ende | 31.07.2022 | |
Projektlaufzeit | 36 | |
Projektvolumen [Mio. €] | 1,432477 | |
Kernthemen | Automatisierung | |
Untersuchungsgegenstände | Bereits vorhandene Datensätze, die kritische Fahrsituationen beschreiben, werden zusammen mit geeigneten Daten aus der mCLOUD auf Fahrkontext-Parameter untersucht und entsprechend veredelt. Durch KI-basierte Lernverfahren werden Modelle entwickelt und trainiert, die diese Prüfszenarien generalisieren. Somit können neue variantenreiche synthetische Prüfszenarien abgeleitet und automatisiert in unterschiedliche Prüfumgebungen übertragen werden. Hierzu wird ein Web-Portal entwickelt, welches auf der EDI hive Standard-Plattform basiert, und direkt an die mCLOUD angebunden ist. [115] | |
Forschungsschwerpunkt 1 | Automatisiertes Fahren | |
Forschungsschwerpunkt 2 | Infrastrukturseite | |
Forschungsziel | Standardisierung | |
Funktionskategorie | Sicherheit | |
Verkehrswegkategorie | Stadtstraße | |
Straßencharakteristika | Stadtstraße mit herausfordernder Verkehrssituation (Kreuzungen, Fußgänger, Radfahrer…) | |
Roaduserausstattung | Fahrzeug: BMW Coupe (Mietwagen); Ausstattung mit OBD2-Diagnosegerät "klavkarr 210" von klavkarr inklusive Diagnose- und Auslesesoftware EOBD-Facile EXPERT; GPS-Datenmessung über App "GPS-Tracker Pro“ (URL: https://apps.apple.com/de/app/gps-tracker-pro/id984920064); Audioaufzeichnung im Fahrzeug mit Diktiergerät | |
Genauigkeit der Erfassung durch den Roaduser | Erfassung der Geschwindigkeit in km/h je nach Fahrzeugtyp: 4 bis 15 Datenpunkte/Sekunde in CSV-Datei; Abtastrate GPS in Längen- und Breitengraden, Höhe und geschätzter Messfehler Längen-/Breitengrad: 1 Datenpunkt/Sekunde in CSV-Datei | |
Format der Ergebnisse der Rouduser | CSV-Dateien, Audioaufnahmen im m4a-Format; Fragebogenergebnisse (als CSV/XLSX/PDF-Datei verfügbar) | |
Anzahl Roaduser | 1 | |
Standort 1 | [49.011196410622105, 8.422919782398864] Testfeld Autonomes Fahren Baden-Württemberg | |
Kernergebnis | Bestehende Datensätze, die kritische Fahrsituationen beschreiben, werden wir zusammen mit geeigneten Daten aus der mCLOUD hinsichtlich der Parameter der Verkehrssituation/des Fahrkontexts untersuchen und entsprechend veredeln. Durch KI-basierte Lernverfahren entwickeln und trainieren wir dann Modelle, die aus den kritischen Situationen Testszenarien in allgemeiner Form ableiten. Daraus können neue variantenreiche synthetische Testszenarien abgeleitet und automatisch in verschiedenen Testumgebungen übertragen werden. Zu diesem Zweck entwickeln wir ein Webportal, dass auf der EDI hive Standardplattform basiert und direkt mit der mCLOUD verbunden ist. | |
Genutztes Testfeld | Testfeld Autonomes Fahren Baden-Württemberg |