Verbundprojekt: KI-gestützte Sensorik für autonomes Fahren unter Schlechtwetterbedingungen - AI-SEE -

AI-SEE strebt an, den Branchenmaßstab für eine hohe Autonomie (SAE L4) zu setzen, indem die Grundlagen für automatisiertes Fahren unter allen Umgebungs- und Lichtbedingungen geschaffen werden. Dies wird erreicht, indem über den Stand der Technik hinausgehende wissenschaftliche Ansätze eingeführt und die von der KI gestützte komplexe Hardware- und Softwareentwicklung kombiniert werden. Das Konzept basiert auf den Hauptblöcken: 1. 24/365-High Resolution-Adaptive Allwetter-Sensor-Suite 2. Künstliche Intelligenz (KI) -Plattform zur prädiktiven Erkennung der vorherrschenden Umgebungsbedin-gungen, einschließlich Signalverbesserung und Sensoranpassung 3. Intelligente Fusion zur Schaffung des adaptiven Allwetter-Wahrnehmungssystems 24/365 Die Sensoren-Entwicklung wird von Ansys vom ersten Entwicklungsschritt der Einzelkomponenten (begin-nend bei der Definition der Anwendungsfälle und ihrer Risikobewertung und der daraus abgeleiteten Spezifi-kation) bis hin zum finalen Test des Gesamtsystems begleitet. Insbesondere wird Ansys in diesen vorhaben Methoden zusammen mit dem Projektpartner Universität Ulm entwickeln die es ermöglicht Schlechtwetterda-ten in Echtzeit zu Simulieren uns somit virtuell neue Sensorsysteme im Vorfeld der Entwicklung zu validieren. Hierzu ist es nötig Schlechtwetterszenarien zu simulieren, um somit einen qualitativen Vergleich von synthe-tisch Erzeugten Sensordaten und realen im Labor vermessenen Daten herzustellen und somit eine vorhersa-ge über die Eignung solcher daten für KI-Plattformen zu prüfen. Die Künstliche Intelligenz (KI)-Plattform zur prädiktiven Erkennung der vorherrschenden Umgebungsbedin-gungen, einschließlich Signalverbesserung und Sensoranpassung wird von Ansys begleitet und Projektpart-nern (Universität Ulm, Algolux GmbH, Senop, Meluta,) entwickelt. Ziel ist es, diese Verarbeitungseinheit der-art zu gestalten, dass diese ohne größeren Reimplementierungsaufwand auf FPGAs bzw. ASICs transferiert werden können.