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

Mit Blick auf das Gesamtziel einer robusten All-Wetter-Sensor-Suite des Projektes AI-SEE widmet sich die THI der Entwicklung neuer Technologien, die es ermöglichen Fahrzeugsensoren unter extremen Wetterbedingungen zu testen und abzusichern. Die geplanten technologischen Fortschritte im Projekt rücken das Ziel einer hohen Fahrzeugautonomie unter beliebigen Umgebungs- und Lichtbedingungen ein Stück näher. Dazu werden seitens der THI drei Forschungsstränge verfolgt: Es werden neuartige, KI-basierte Simulationspfade erforscht und entwickelt, die es ermöglichen Störungen durch schlechtes Wetter zu simulieren. Somit lässt sich der Mangel an Schlechtwetter-Datenbanken durch künstlich erzeugte Daten verringern. Zudem wird eine Vorrichtung zur Erzeugung von Wasseraufwirbelungen auf der Fahrbahn (sog. Gischt) geplant und aufgebaut. Gischt führt zu Sicht- und Sensoreinschränkungen für automatisierte Fahrzeuge und lässt sich in Laborversuchen schwer reproduzieren Eine Vorrichtung zur Gischt-Erzeugung kann dazu beitragen, dieses Phänomen besser zu verstehen, die Performanz der heutigen Sensoren einzugrenzen und Lösungsansätze für eine robuste Perzeption zu entwickeln. Weiterhin wird eine Verbesserung der Umgebungserfassung durch zuverlässige und robuste Sensoren angestrebt. Dazu werden Verbesserungs- und Fusionsalgorithmen im Laufe des Projekts entwickelt und ausgewertet und sowohl in der Simulation wie auch in der Realität verifiziert. Des Weiteren wird ein LIDAR-Demonstrator aufgebaut, um die Qualität der LIDAR-Sensorausgaben während ungünstiger Wetterbedingungen besser zu verstehen.