KI Data Tooling - Methoden und Werkzeuge für das Generieren und Veredeln von Trainings-, Validierungs- und Absicherungsdaten für KIFunktionen autonomer Fahrzeuge

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Hannover : Technische Informationsbibliothek

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Das Projekt “KI Data Tooling” hatte die Entwicklung von Methoden und Werkzeugen zur synthetischen Generierung von hochqualitativen Daten für das Training, die Validierung und die Absicherung von KI-Funktionen für das automatisierte Fahren zum Ziel. Hiermit würde die Entwicklung und Validierung von KI-basierten automatisierten Fahrfunktionen beschleunigen und verbessern werden, unter anderem durch die Simulation und das Testen einer breiten Palette von Fahrsituationen. dSPACE konzentrierte sich insbesondere auf die Erstellung künstlicher Simulationsszenarien und die Evaluierung von synthetisch generierten Sensordaten. Dieser Bericht fasst die Beiträge von dSPACE zum Projekt zusammen. Diese umfassten neben der Übernahme der Leitung mehrerer Arbeitspakete insbesondere die Entwicklung von Metriken, die Weiterentwicklung von Software zur automatisierten Rekonstruktion von Szenen und Szenarien für die Simulation, sowie die Generierung von logischen Szenarien basierend auf realen Messdaten.

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The "KI Data Tooling" project aimed at developing methods and tools for the synthetic generation of high-quality data for the training, validation, and safeguarding of AI functions for automated driving. This would accelerate and improve the development and validation of AI-based automated driving functions, among other things through the simulation and testing of a wide range of driving situations. dSPACE focused in particular on creating artificial simulation scenarios and evaluating synthetically generated sensor data. This report summarizes the contributions of dSPACE to the project. These included, in addition to taking over the management of several work packages, the development of metrics, the further development of software for the automated reconstruction of scenes and scenarios for simulation, and the generation of logical scenarios based on real measurement data.

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