KI-Algorithmen revolutionieren automatisiertes Fahren nach dreijähriger Forschung
Ayten Karz
KI-Algorithmen revolutionieren automatisiertes Fahren nach dreijähriger Forschung
Drei Jahre Forschung für besseres automatisiertes Fahren: KI-Algorithmen optimieren Assistenzsysteme
Ein dreijähriges Forschungsprojekt hat erfolgreich KI-Algorithmen entwickelt, um automatisierte Fahrsysteme zu verbessern. Die Initiative EEmotion, die von September 2021 bis August 2024 lief, vereinte führende Industrieunternehmen und akademische Einrichtungen, um die Fahrzeugsteuerung durch künstliche Intelligenz zu optimieren. Die Ergebnisse umfassen präzisere Spurwechsel und eine höhere Energieeffizienz in Fahrerassistenzsystemen.
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Im Mittelpunkt des EEmotion-Projekts stand die Entwicklung KI-basierter Steuerungssysteme für das automatisierte Fahren. Beteiligt waren unter anderem ZF Friedrichshafen, Infineon, b-plus technologies, samoconsult, die RWTH Aachen und die Universität zu Lübeck. Ihr Ziel war es, die Trajektoriensteuerung in verschiedenen Fahrsituationen zu verfeinern.
Das Team integrierte die KI-Algorithmen in die bestehenden Softwarelösungen von ZF. Die cubiX-Plattform, die alle Fahrwerkskomponenten steuert – von Längs- über Quer- bis hin zur Vertikaldynamik –, erhielt dabei KI-Updates. Auch das Eco Control 4 ACC, ein prädiktives Tempomat-System, wurde mit einem Optimierungsalgorithmus und einer modellprädiktiven Regelung aufgewertet.
Eine Schlüsselrolle im Projekt spielte der Aurix-TC4x-Mikrocontroller von Infineon. Dank seiner hohen Rechenleistung und der integrierten Parallel Processing Unit (PPU) konnten die KI-Algorithmen effizient arbeiten. Die Verbesserungen führten zu präziseren automatisierten Spurwechseln und einer bis zu 8 Prozent höheren Reichweite unter realen Fahrbedingungen.
Die im Projekt erzielten Fortschritte fließen nun in die kommerziellen Softwarelösungen von ZF ein. Die KI-gestützten cubiX- und Eco Control 4 ACC-Systeme sollen die Fahrleistung und Energieeffizienz von Personen- und Nutzfahrzeugen steigern. Die Zusammenarbeit zwischen Industrie und Wissenschaft hat damit eine wichtige Grundlage für die weitere Entwicklung automatisierter Fahrtechnologien geschaffen.
