Projekt AI-SEE - artificial intelligence enhancing vehicle vision in low visibility conditions
dc.contributor.author | Hasna, Günther | |
dc.contributor.author | Fomin, Petr | |
dc.contributor.author | Lauinger, Tobias | |
dc.contributor.author | Saif, Mohammed | |
dc.date.accessioned | 2025-07-10T05:55:14Z | |
dc.date.available | 2025-07-10T05:55:14Z | |
dc.date.issued | 2025-07-03 | |
dc.description.abstract | Das Ziel des AI-SEE Projektes war es, den Branchenmaßstab in Bezug auf vollständige Autonomie zu setzen, indem es die Grundlage für automatisiertes Fahren unter allen Umgebungswetter- und Lichtbedingungen bildet. Insbesondere wurde das Ziel gesetzt das ODD (Operational Design Domain) automatisierter Fahrzeuge durch die Entwicklung einer neuartigen Sensortechnologie zu erweitern, so dass automatisiertes Reisen bei variablen Verkehrs- und Wetterbedingungen ermöglicht wird und die Technologie auf das automatisierte Fahren nach SAE L4 zu übertragen werden kann. Im Wesentlichen wurden zwei Simulationsverfahren im Projekt entwickelt, der sogenannte „Magnifier-Glass-Workflow“ und der „Large-Scale-Workflow“. Mit dem „Magnifier-Glass-Workflow“ ist es möglich hochpräzise virtuelle Sensordaten zu erstellen die mit echten Messungen in Wetterkammern validiert werden konnten. Der „Large-Scale-Workflow“ stellt in „Echtzeit“ synthetische Sensordaten her die mit den Ergebnissen des „Magnifier-Glass-Workflow“ kalibriert werden können und somit reale Testfahren ersetzen können. Somit ist es wie geplant möglich mit diesem neu entwickelten Instrument die Entwicklungszeit von autonomen Systemen speziell für Schlechtwetterumgebungen erheblich zu verkürzen. | ger |
dc.description.version | publishedVersion | |
dc.identifier.uri | https://oa.tib.eu/renate/handle/123456789/19350 | |
dc.identifier.uri | https://doi.org/10.34657/18367 | |
dc.language.iso | ger | |
dc.publisher | Hannover : Technische Informationsbibliothek | |
dc.relation.affiliation | ANSYS Germany GmbH | |
dc.rights.license | CC BY-ND 3.0 DE | |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/de/ | |
dc.subject.ddc | 600 Technik | |
dc.subject.other | Autonomes Fahren | ger |
dc.subject.other | Künstliche Intelligenz | ger |
dc.subject.other | Synthetische Sensordaten | ger |
dc.subject.other | Simulation | ger |
dc.subject.other | Virtuelles Testen | ger |
dc.title | Projekt AI-SEE - artificial intelligence enhancing vehicle vision in low visibility conditions | ger |
dc.title.subtitle | partnerspezifischer Schlussbericht | |
dc.type | Report | |
dc.type | Text | |
dcterms.event.date | 01.06.2021 bis 31.12.2024 | |
dcterms.extent | 7, 33 Seiten | |
dtf.funding.funder | BMFTR | |
dtf.funding.program | 16ME0347 | |
dtf.funding.verbundnummer | 01232803 | |
dtf.version | 1.1 | |
tib.accessRights | openAccess |