Verbundprojekt: KISSaF - KI-basierte Situationsinterpretation für das Automatisierte Fahren; Teilvorhaben: Prototypenaufbau und Datengewinnung sowie Klassifizierung von Umwelteinflüssen

Abstract

Ziel des Projektes KISSaF war die Entwicklung einer neuartigen Situationsprädiktion für das automatisierte Fahren. Zur Entwicklung der Prädiktion wurde ein umfangreicher Datensatz mit einem eigens entwickelten Messfahrzeug aufgenommen. Der Datensatz wurde anschließend durch entwickelte Skripte automatisiert validiert und in ein für alle Konsortialpartner nutzbares Format konvertiert. Nach Projektende wurden 865 TB an Messdaten innerhalb von ca. 106 Tkm eingefahren. Im Kontext der Umfeldmodellierung wurden mehrere KI-Algorithmen zur Klassifizierung wetterspezifischer Einflussgrößen entwickelt und auf den Datensatz evaluiert. Die Klassifizierungsgüte bei Modellen mit Einzelsensordaten lag je nach Modell zwischen 83,8 % und 86,7 %. Ansätze mit Fusion mehrerer Sensoren verbessern die Ergebnisse in den meisten Fällen deutlich.