KI4BoardNet - Entwurf eines verteilten, kontinuierlich lernenden Bordnetzmanagements; im Rahmen des Verbundvorhabens: Integrale agile E/E-Entwicklung für fusionierte und standardisierte Energie- und Datenbordnetze; BMBF-Verbundprojekt: MANNHEIM-KI4BoardNet

Abstract

Die Spannungsstabilisierung im Fahrzeugbordnetz ist eine zentrale Aufgabe in modernen Elektrik- und Elektronikarchitekturen (E/EArchitekturen). Diese erfordert ein enges Zusammenspiel zwischen der Erfassung der Spannungen einerseits und der gezielten Ansteuerung von Energieversorgung und Verbrauchern andererseits. Während dieses Zusammenspiel aktuell meist von einem übergeordneten zentralen Bordnetzmanagement übernommen wird, zielte das Teilvorhaben des FZI Forschungszentrum Informatik im Rahmen des BMFTR-Verbundprojekts KI4BoardNet auf die Entwicklung und Untersuchung dezentraler Ansätze zur Spannungsstabilisierung ab. Das FZI hat erfolgreich eine prototypische Implementierung eines verteilten, auf der Auktionstheorie basierenden Bordnetzmanagements zur dezentralen Spannungsstabilisierung entwickelt und evaluiert. Hierbei wurde die Nutzung flexibler Lasten im bordeigenen Energiemanagementsystem untersucht. Für die Ausführungsplattform entwickelte das FZI einen generatorbasierten Hardware-Design-Flow, um eine heterogene RISC-V-basierte System-on-Chip-Plattform (SoC) mit integrierten KI-Beschleunigern zur energieeffizienten Ausführung neuronaler Netze zu realisieren. Das FZI etablierte zudem Simulationsmethoden und virtuelle Prototypen zur umfassenden Verifizierung von SoC- und Systemkomponenten. Abschließend wurde ein FPGA-basierter Prototyp mit der generierten Hardware implementiert und im Rahmen des Projekts als KI-basierter Demonstrator zur Objekterkennung validiert. Neben der Optimierung des KI-Einsatzes auf der Edge-Ausführungsplattform erforschte das FZI On-Device-Lerntechniken, die eine kontinuierliche Modellanpassung ermöglichen und so die Vorhersageleistung für die Batterieleistungsprognose verbesserten. Voltage stabilisation in the vehicle electrical system is a key function in modern electrical and electronic architectures (E/E architectures). This requires close coordination between voltage monitoring on the one hand and the targeted control of power supply and loads on the other. While this interaction is currently handled primarily by a higher-level central vehicle electrical system management system, the FZI subproject, in the context of the project KI4BoardNet, aimed to develop and investigate decentralised approaches to voltage stabilisation. The FZI has successfully developed and evaluated a prototype implementation of a distributed, auction-theory-based vehicle electrical system management system for decentralised voltage stabilisation. The project investigated the use of flexible loads within the vehicle’s onboard energy management system. For the execution platform, the FZI developed a generator-based hardware design flow to implement a heterogeneous RISC-V-based system-on-chip (SoC) with integrated AI accelerators for energy-efficient neural network execution. The FZI also established simulation methods and virtual prototypes for comprehensive verification of SoC and system components. Finally, an FPGA-based prototype was implemented using the generated hardware and validated within the project as an AI-based demonstrator for object recognition. In addition to optimising AI deployment on the edge execution platform, the FZI researched on-device learning techniques that enable continuous model adaptation, thereby improving predictive performance for battery performance forecasting.