De gros volumes de données surviennent lors du test de véhicules hautement automatisés. Le nouveau projet KIsSME vise à réduire ces volumes de données pour économiser la capacité de stockage, l'énergie et les dépenses d'évaluation et, en même temps, à compresser les données pour améliorer la sécurité des véhicules. Des algorithmes basés sur l'intelligence artificielle (IA) sélectionnent les données en mode conduite et les trient dans des catalogues de scénarios. Dans le cadre du projet de collaboration financé par le ministère fédéral des Affaires économiques, le Karlsruhe Institute of Technology (KIT) fournit des données issues de tests de conduite et de simulations.

La conduite hautement automatisée promet un certain nombre d'avantages, tels que plus de confort pour les conducteurs, moins d'accidents, une circulation plus fluide et, par conséquent, une circulation routière plus respectueuse de l'environnement. Les futurs véhicules seront équipés de nombreux capteurs mesurant des données sur leur propre état et dans leur environnement. Sur la base de ces informations, ils doivent prendre des décisions de conduite fiables dans les plus brefs délais. Lors des tests, tout modèle de véhicule doit parcourir des millions de kilomètres et maîtriser différents scénarios combinant l'infrastructure avec la météo, les autres acteurs de la circulation et leurs comportements. «Ces tests produisent des volumes de données gigantesques, de 4 à 8 téraoctets par véhicule et par jour», déclare le Dr Michael Frey, directeur adjoint de l’Institut de technologie des systèmes de véhicules (FAST) de KIT, Division de la technologie des véhicules. «Ces volumes de données peuvent difficilement être traités.»

Mettre en place des catalogues de scénarios de conduite et trier de nouveaux scénarios de test de conduite dans ces catalogues signifie enregistrer uniquement ces données pendant le mode de conduite, ce qui aura une valeur ajoutée. C'est l'approche du projet de collaboration KIsSME, KIsSME étant l'acronyme allemand d'intelligence artificielle pour l'enregistrement sélectif en quasi temps réel des données de scénario et de manœuvre lors de tests de véhicules hautement automatisés. Les scientifiques développeront des algorithmes basés sur l'IA, qui sélectionneront déjà les données issues du mode de conduite. «KIsSME vise à étendre le catalogue de scénarios et à réduire les volumes de données», déclare Frey, qui dirige le groupe «Automation» de FAST. «Cela économise de la capacité de stockage et de l'énergie et réduit les dépenses d'évaluation et de protection des données.»

Pour KIsSME, les chercheurs du KIT mettront à disposition des données issues de véritables essais et simulations. Les mesures sont effectuées dans le trafic urbain public ainsi que sur la zone d'essai du Bade-Wurtemberg pour la conduite autonome (TAF BW) à Karlsruhe. Les données d'addition sont obtenues à partir de simulations fermées de véhicule dans la boucle sur un banc d'essai de véhicule du KIT. Les modèles d'IA et les sélecteurs d'IA développés dans le projet seront vérifiés par des chercheurs de FAST appliquant les algorithmes à des données d'expérimentation et de simulation. KIsSME concerne la conduite automatisée des niveaux 4 à 5 (entièrement automatisée à autonome).

Le projet de collaboration KIsSME est coordonné par AVL Deutschland GmbH. Les partenaires sont KIT, Fraunhofer Institute for High-Speed ​​Dynamics, Ernst-Mach Institute, FZI Research Center for Information Technology, LiangDao GmbH, Mindmotiv GmbH, RA Consulting GmbH et Robert Bosch GmbH. Les partenaires associés sont ASAM eV, Association pour la normalisation des systèmes d'automatisation et de mesure, et le cluster de mobilité électrique Sud-Ouest coordonné par e-mobil BW GmbH, l'Agence nationale du Bade-Wurtemberg pour les nouvelles solutions de mobilité et le secteur automobile. Le projet est financé par le ministère fédéral de l'Économie et de l'Énergie (BMWi) à hauteur de 6.5 millions d'euros. Parmi ceux-ci, environ 330,000 2021 € vont au KIT. KIsSME a débuté au début de XNUMX et est prévu pour une durée de trois ans. (ou)

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Étant «l'Université de recherche de l'Association Helmholtz», KIT crée et transmet des connaissances pour la société et l'environnement. L'objectif est d'apporter des contributions significatives aux défis mondiaux dans les domaines de l'énergie, de la mobilité et de l'information. Pour cela, environ 9,300 24,400 employés coopèrent dans un large éventail de disciplines en sciences naturelles, en sciences de l'ingénieur, en économie et en sciences humaines et sociales. KIT prépare ses XNUMX XNUMX étudiants à des tâches responsables dans la société, l'industrie et la science en proposant des programmes d'études basés sur la recherche. Les efforts d'innovation du KIT établissent un pont entre les découvertes scientifiques importantes et leur application au profit de la société, de la prospérité économique et de la préservation de notre base naturelle de vie. KIT est l'une des universités allemandes d'excellence.

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