KI für Assistenzsysteme

Das von ZF gemeinsam mit Partnern ins Leben gerufene Forschungsprojekt KISSaF (KI-basierte Situationsinterpretation für das automatisierte Fahren) wurde nach drei Jahren abgeschlossen. Zweck des Projekts war es, die künstliche Intelligenz zu trainieren, um die Handlungen von Verkehrsteilnehmern besser vorhersagen zu können.

Für diese sogenannte Szenenprädikation wurde ein Testfahrzeug ausgestattet, um auf einer Strecke von mehr als 100.000 km Realdaten zu erfassen. Dazu zählen Kamera-, Radar- und Lidardaten sowie GPS- und Wetterinformationen.

Durch das laut den Angaben positiv verlaufene Projekt könnten Fahrerassistenzsysteme (FAS) künftig vorausschauender handeln und potenziell gefährliche Situationen frühzeitig erkennen. Beispielsweise wenn ein Fußgänger durch sein Smartphone abgelenkt ist.

Die KI soll erkennen, ob er im Begriff ist, unachtsam auf die Straße zu laufen. Die FAS könnten mit dieser Information proaktiv das Bremsen oder Ausweichen einleiten. Auf der Testfahrt wurden insgesamt 800.000 Megabyte an Realdaten gesammelt.