KIsSME 협업 프로젝트 시작 — 고도로 자동화 된 차량을 테스트 할 때 시나리오 캡처를 효율적으로 학습 할 수있는 알고리즘
출처 : (사진 : Markus Breig, KIT)
고도로 자동화 된 차량을 테스트 할 때 대량의 데이터가 발생합니다. 새로운 KIsSME 프로젝트는 이러한 데이터 볼륨을 줄여 저장 용량, 전력 및 평가 비용을 절감하는 동시에 차량 안전을 강화하기 위해 데이터를 압축하는 것을 목표로합니다. 인공 지능 (AI) 기반 알고리즘은 운전 모드에서 데이터를 선택하고이를 시나리오 카탈로그로 정렬합니다. 연방 경제부가 자금을 지원하는 협업 프로젝트 내에서 Karlsruhe Institute of Technology (KIT)는 테스트 드라이브 및 시뮬레이션 데이터를 제공합니다.
고도로 자동화 된 운전은 운전자에게 더 많은 편안함, 사고 감소, 원활한 교통 흐름, 따라서 환경 친화적 인 도로 교통과 같은 많은 이점을 약속합니다. 미래의 차량에는 자신의 상태와 환경에 대한 데이터를 측정하는 수많은 센서가 장착 될 것입니다. 이 정보를 바탕으로 최단 시간 내에 신뢰할 수있는 운전 결정을 내려야합니다. 테스트 중에 모든 차량 모델은 수백만 킬로미터를 커버하고 인프라와 날씨, 다른 교통 참여자 및 행동을 결합하는 다양한 시나리오를 마스터해야합니다. KIT의 차량 시스템 기술 연구소 (FAST)의 차량 기술 부서 부소장 인 Michael Frey 박사는 "이러한 테스트는 차량 당 하루에 4 ~ 8TB의 엄청난 데이터 볼륨을 생성합니다."라고 말합니다. "이러한 데이터 볼륨은 더 이상 처리 할 수 없습니다."
지능적인 데이터 선택을위한 알고리즘
운전 시나리오의 카탈로그를 설정하고 새로운 시운전 시나리오를 이러한 카탈로그에 분류한다는 것은 운전 모드 중에 해당 데이터 만 기록하는 것을 의미하며, 이는 부가 가치가있을 것입니다. 이것은 KIsSME 협업 프로젝트의 접근 방식이며, KIsSME는 고도로 자동화 된 차량 테스트 중 시나리오 및 기동 데이터의 선택적 거의 실시간 기록을위한 인공 지능의 독일어 약어입니다. 과학자들은 이미 운전 모드에서 발생하는 데이터를 선택하는 AI 기반 알고리즘을 개발할 것입니다. FAST의 "자동화"그룹을 이끌고있는 Frey는“KIsSME는 시나리오 카탈로그를 확장하고 데이터 볼륨을 줄이는 것을 목표로합니다. "이는 스토리지 용량과 전력을 절약하고 평가 및 데이터 보호 비용을 줄입니다."
자율 주행을위한 Baden-Württemberg 테스트 영역 (TAF BW)에 대한 실험
KIsSME의 경우 KIT 연구원은 실제 테스트 드라이브 및 시뮬레이션에서 사용 가능한 데이터를 제공합니다. 측정은 공공 도시 교통과 카를 스루에의 TAF BW (자율 주행 테스트 지역)에서 이루어집니다. 추가 데이터는 KIT의 차량 테스트 베드에서 폐쇄 된 차량 내부 시뮬레이션에서 얻은 것입니다. 프로젝트에서 개발 된 AI 모델과 AI 선택기는 실험 및 시뮬레이션 데이터에 알고리즘을 적용한 FAST 연구원이 확인합니다. KIsSME는 레벨 4 ~ 5의 자율 주행 (완전 자동화에서 자율 주행까지)과 관련이 있습니다.
KIsSME 협업 프로젝트는 AVL Deutschland GmbH에서 조정합니다. 파트너는 KIT, Fraunhofer 고속 역학 연구소, Ernst-Mach 연구소, FZI 정보 기술 연구 센터, LiangDao GmbH, Mindmotiv GmbH, RA Consulting GmbH 및 Robert Bosch GmbH입니다. 관련 파트너로는 ASAM eV, 자동화 및 측정 시스템 표준화 협회, e-mobil BW GmbH, Baden-Württemberg State Agency for New Mobility Solutions 및 자동차 부문이 조정하는 Electric Mobility South-West Cluster가 있습니다. 이 프로젝트는 연방 경제 에너지 부 (BMWi)에서 6.5 만 유로의 자금을 지원합니다. 이 중 약 330,000 유로가 KIT로 이동합니다. KIsSME는 2021 년 초에 시작하여 XNUMX 년으로 예정되어 있습니다. (또는)
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KIT 모빌리티 시스템 센터에 대한 추가 정보 : https : /
이 보도 자료 연락처 : Johannes Wagner, 전화 : + 49-721, 이메일 : johannes.wagner@kit.edu
KIT는 "헬름홀츠 협회의 연구 대학"으로서 사회와 환경에 대한 지식을 창출하고 전달합니다. 에너지, 이동성 및 정보 분야의 글로벌 과제에 상당한 기여를하는 것이 목표입니다. 이를 위해 약 9,300 명의 직원이 자연 과학, 공학 과학, 경제학, 인문학 및 사회 과학 분야의 광범위한 분야에서 협력하고 있습니다. KIT는 연구 기반 학습 프로그램을 제공하여 24,400 명의 학생들이 사회, 산업 및 과학의 책임있는 과제를 준비하도록합니다. KIT의 혁신 노력은 중요한 과학적 발견과 사회의 이익, 경제적 번영, 우리 삶의 자연적 기반 보존을위한 적용 사이의 가교 역할을합니다. KIT는 독일 우수 대학 중 하나입니다.
이 보도 자료는 인터넷 http : // www.
미디어 연락처
모니카 랜드 그라프
presse@kit.edu
원본 소스
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출처 : https://bioengineer.org/ai-tames-data-volumes-for-automated-driving/
