Individueller Schlussbericht: ZF Friedrichshafen AG - Projekt EEMotion "Embedded Excellence - Fahrdynamik mit KI"

Abstract

Das Ziel des Projekts EEMotion war der Einsatz von KI-Verfahren in Planungs- und Regelungsfunktionen eines automatisiert fahrenden Fahrzeugs. Die Integration von KIMethoden in die Fahrdynamikregelungen ermöglichte eine bessere Schätzung des kinematischen Zustands des Fahrzeugs. Dadurch können seine Systeme wie Antriebsstrang, Bremsen und Lenkung besser an die aktuellen Umgebungsbedingungen angepasst werden. Dies führte zu einer präziseren Umsetzung der vorgegebenen Fahrmanöver, was sowohl den Fahrkomfort als auch die Energieeffizienz verbesserte. Neben den technischen Fortschritten bietet die KI auch wirtschaftliche Vorteile, da sie die Anpassbarkeit der bereits entwickelten Systeme an verschiedene Fahrzeugtypen verbessert und somit die Entwicklungszeiten verkürzt. Es wurde gezeigt, dass KI-unterstützte Regler die seitliche Abweichung von der vorgegebenen Trajektorie auf der Teststrecke um bis zu 50% reduzieren konnten, was den Fahrkomfort des Autopiloten eines autonomen Fahrzeugs erheblich verbesserte. Die KI-unterstützten Planer steigerten die Energieeffizienz der ACC-Anwendung um bis zu 14%. Datei-Upload durch TIB

The aim of the project EEMotion was to develop AI-enhanced planning and control systems for autonomous driving. The algorithms developed during the project and tested in a vehicle better control all actuators in autonomous driving according to the specified driving trajectory and optimize the actuators' performance. This increases the comfort and the efficiency of driving. On the other side AI-based methods improve the development process and facilitate tuning of controllers to different vehicle configurations due to their adaptive and data-driven nature. The results have shown that the AI-based controllers were able to increase the accuracy of trajectory following by 50% and AI-based planners increased the energy efficiency by 14%.