Automatisiertes Fahren ZF Annotate nutzt künstliche Intelligenz

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Um die Entwicklung von Assistenzsystemen voranzutreiben, hat ZF einen cloudbasierten und KI-gestützten Validierungsdienst entwickelt. Er soll bis zu zehn Mal schneller sein.

Für die Entwicklung von fortschrittlichen und autonomen Assistenzsystemen im Fahrzeug sind präzise und verlässliche Daten unerlässlich. Kameras, Radar-, Lidar- oder Ultraschall-Sensoren liefern Informationen, aus denen das Fahrzeug ein dreidimensionales Abbild seiner Umgebung erstellt. Die Systeme müssen dabei verschiedene Objekte in Echtzeit erkennen, wie Fahrzeuge, Personen, Fahrspuren oder Verkehrszeichen.

Diese Sensordaten müssen digital korrekt verarbeitet werden, damit das Fahrzeug immer die absolute Wahrheit erhält – in der Fachwelt „Ground Truth“ genannt, um darauf basierend eine Fahrfunktion zu errechnen und umzusetzen. Ein Abgleich der gesammelten Sensorinformationen mit einem zuverlässigen und hochpräzisen Referenzsensorsatz erhöht die Genauigkeit. Hier setzt ZF Annotate an.

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Auf der Grundlage von kundeneigenen Fahrzeugdaten und der zusätzlichen ZF-Sensordatenaufzeichnungen – der Referenzmessung – liefert die cloudbasierte Servicelösung die „Ground Truth“. Dabei agiert ZF Annotate als ein vom zu überprüfenden Sensor-Set unabhängiges, redundantes Setup, das während der Fahrt auf der Straße mit den gleichen Informationen konfrontiert wird. Die aufgezeichneten Daten werden anschließend in die Cloud geladen und analysiert: Mittels künstlicher Intelligenz werden alle relevanten Objekte positionsgenau markiert, klassifiziert, attribuiert und mit eindeutigen ID-Nummern versehen. Sich bewegende Objekte werden getrackt. Diese Objektinformationen gehören zu der vollständigen Beschreibung des Umfeldmodells, der Ground Truth. Nach dieser „Annotation“ liefert die Software laut Mitteilung eine hochpräzise Vergleichsmessung. Damit eigne sich die Lösung zum Testen und Trainieren moderner ADAS/AD-Systeme von Level 2+ bis Level 5.

Zehnmal schneller und 80 Prozent günstiger

Die präzisen und zuverlässigen Daten der Referenzmessungen von ZF Annotate können die Entwicklung und Feinabstimmung komplexer ADAS- und AD-Systeme deutlich beschleunigen. Bislang war die Validierung solcher Systeme mit hohem Arbeitsaufwand verbunden und entsprechend zeit- und kostenaufwändig, weil die Referenzdaten traditionell manuell von Menschen annotiert werden.

„Mittels Künstlicher Intelligenz können wir den Validierungsprozess um das bis zu Zehnfache beschleunigen und so eine Annotation von zwölf auf zwei Monate verkürzen. Das spart unseren Kunden Zeit und Geld“, sagte ZF-CEO Holger Klein gestern (27.06.) auf dem Technology Day in Jeversen bei Hannover.

„Mit ZF Annotate sind wir in der Lage, in kürzester Zeit eine ‚Ground Truth‘ zu generieren“, ergänzte Klaus Hofmockel, Leiter Forschung und Entwicklung Fahrerassistenzsysteme und Elektronik: „Mit der Fähigkeit, 24 Stunden an sieben Tagen in der Woche zu arbeiten, schließt unser cloudbasierter Service ohne Qualitätsverlust die Validierung von Referenzdaten in einer verglichen mit dem Markt bemerkenswert kurzen Zeit ab.“

Die Referenz-Sensorik kommt je nach Kundenwunsch entweder auf dem Testfahrzeug selbst oder im sogenannten „Pursuit“-Modus zum Einsatz. Dabei handelt es sich um ein auf einem separaten Referenzdaten-Fahrzeug angebrachtes Sensor-Set. Der Pursuit-Modus ist ohne größere Anpassungen an dem zu testenden Fahrzeug einsetzbar – etwa bei der Bewertung von Parkszenarien im öffentlichen Raum. Laut Mitteilung kann ZF Annotate fahrzeugklassenübergreifend sowohl im Pkw- als auch Nutzfahrzeugbereich eingesetzt werden.  (se)

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