Sechzehn Projektpartner, darunter die Technische Hochschule Aschaffenburg, weitere Forschungseinrichtungen und Universitäten sowie namhafte Automobilhersteller und Automobilzulieferer, präsentierten Anfang Dezember gemeinsam die Ergebnisse des Forschungsprojekts „KI Data Tooling – Der Datenbaukasten für Automotive KI“ in der BMW-Welt in München.
Im Rahmen des Projekts wurden erstmals Werkzeuge und Methoden für die Bereitstellung von Fahrzeugdaten für das Training und die Validierung von KI-Funktionen für das hochautomatisierte Fahren als Komplettlösung entwickelt.
Im Projekt KI Data Tooling, das vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK) gefördert wurde und Teil einer VDA-Leitinitiative ist, wurden reale, synthetische und angereicherte Daten generiert. Hierfür stellte die TH Aschaffenburg mit ihrer Forschungskreuzung ein Testfeld zur Verfügung. Prof. Dr.-Ing. Konrad Doll und sein Team haben die bestehende Forschungskreuzung grundlegend überarbeitet und modernisiert. Insgesamt wurden sieben neue Ultra-HD-Kameras und drei hochauflösende LiDAR-Sensoren installiert. Das System der TH Aschaffenburg ist nun in der Lage, einen umfassenden und freien Blick auf das Verkehrsgeschehen im Kreuzungsbereich zu werfen. Damit dient es als Referenz für die Sensorik von Versuchsfahrzeugen. In verschiedenen Messkampagnen mit Industriepartnern wie Bosch oder Valeo wurden gemeinsam unterschiedliche Szenarien im Kreuzungsbereich aufgezeichnet.
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Dieses Bild der Forschungskreuzung an der Würzburger Straße zeigt eine Kombination aus einer realen sowie einer synthetisch erzeugten Situation, die einzeln auf den beiden folgenden Bildern zu sehen sind.
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Reale Situation
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Künstlich erzeugte Situation
Zusätzlich zu den realen Daten haben die Wissenschaftler einen digitalen Zwilling der Versuchskreuzung erstellt. Dazu haben sie die Geometrie und die Materialeigenschaften der Straße, der Gebäude und der Objekte im Kreuzungsbereich aufwendig und präzise vermessen. Diese Vermessung ermöglicht zusammen mit den Simulationsumgebungen der Industriepartner (z.B. Ansys, BMW, dSpace), Szenarien virtuell nachzustellen und zu modifizieren. Auch hier bietet die Forschungsplattform der TH AB mit ihrem umfassenden Blick und ihrer unverstellten Perspektive eine ideale Schnittstelle zwischen realer und synthetischer Welt.
Die Bedeutung von synthetischen Daten und digitalen Zwillingen für die Entwicklung, den Test und die Absicherung von Fahrerassistenzsystemen der nächsten Generation ist groß, wie Projektkoordinator Hans-Jörg Vögel (BMW) betont:
„Wenn wir autonome Fahrzeuge auf die Straße bringen wollen, müssen wir nachweisen, dass sie ihre Aufgaben sicher und zuverlässig erfüllen. Dazu müssen wir die KI-basierten Funktionen dieser Fahrzeuge mit entsprechend umfangreichen und relevanten Daten trainieren und validieren. KI Data Tooling entwickelt dafür die komplette Datenlösung mit realen, synthetischen und angereicherten Daten.“
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Doktorand Manuel Hetzel (Mitte) während der Postersession
In diesem Projekt konnten die beiden Doktoranden der TH Aschaffenburg, Manuel Hetzel (Bild Mitte) und Hannes Reichert, wertvolle Erfahrungen in einem kooperativen Großprojekt sammeln. Neben ihrer wissenschaftlichen Arbeit und verschiedenen Fachpublikationen konnten sie auch ihre Fähigkeiten in nicht-technischen Bereichen wie Management und Koordination sowie im Bereich rechtlicher Aspekte weiterentwickeln.
Weitere Informationen zum Projekt KI Data Tooling:
