KI-Algorithmen revolutionieren automatisiertes Fahren nach dreijähriger Forschung
Gerfried Thies
KI-Algorithmen revolutionieren automatisiertes Fahren nach dreijähriger Forschung
Dreijähriges Forschungsprojekt entwickelt KI-Algorithmen für automatisiertes Fahren
Die Initiative EEmotion, koordiniert von Infineon Technologies, hat in einem dreijährigen Forschungsprojekt erfolgreich KI-Algorithmen für das automatisierte Fahren entwickelt. Dabei arbeiteten Industrie- und akademische Partner zusammen, um die Fahrzeugsteuerung zu verbessern. Zu den Ergebnissen zählen optimierte Softwarelösungen, die ein sichereres und präziseres Fahrverhalten ermöglichen.
Das EEmotion-Projekt lief von September 2021 bis August 2024. Ziel war die Entwicklung eines KI-basierten Steuerungssystems, das eine präzise Trajektorienplanung für automatisierte Fahrzeuge ermöglicht. Federführend waren Infineon und ZF, unterstützt von b-plus technologies, samoconsult, der RWTH Aachen und der Universität zu Lübeck.
Das Team begann mit der Definition der technischen Anforderungen und dem Entwurf eines Gesamtkonzepts für das System. Anschließend wurde KI in bestehende Steuerungsarchitekturen integriert – mit Fokus auf Hardware-Kompatibilität und Echtzeitverarbeitung. Die Algorithmen wurden auf dem Aurix-TC4x-Mikrocontroller von Infineon implementiert, der über eine dedizierte Parallel Processing Unit (PPU) für Hochgeschwindigkeitsberechnungen verfügt.
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ZF baute die KI-Fortschritte in seine Software cubiX und Eco Control 4 ACC ein. Die Updates steigerten die Fahrpräzision, Sicherheit und Reaktionsfähigkeit der Systeme. Darüber hinaus widmete sich das Projekt der sicheren KI-überwachten Kommunikation zwischen Fahrzeugsystemen. Simulationen spielten eine zentrale Rolle bei der Validierung der Dynamik und Zuverlässigkeit der neuen Technologie.
Das EEmotion-Projekt hat KI-gestützte Lösungen für das automatisierte Fahren hervorgebracht. Die aktualisierte Software von ZF bietet nun bessere Trajektoriensteuerung und Sicherheitsfunktionen. Die Zusammenarbeit zwischen Industrie und Forschungspartnern legt den Grundstein für zukünftige Entwicklungen in der Fahrzeugautomatisierung.
