Gemeinsames Projekt
BMW, Technische Hochschule und b-plus technologies wollen autonomes Fahren optimieren

29.11.2023 | Stand 29.11.2023, 5:00 Uhr

Das Forschungsprojekt zum Einsatz künstlicher Intelligenz in der Fahrzeugabsicherung wird vom Freistaat Bayern gefördert. Bei der Übergabe des Förderbescheids im Werk Dingolfing (v.l.): Werkleiter Christoph Schröder, THD-Präsident Prof. Dr. Peter Sperber, Staatssekretär Tobias Gotthardt, BMW-Projektleiter Gerald Sagmeister, b-plus-Projektleiter Bernhard Pfeffer, b-plus-Geschäftsführer Alexander Noack und Prof. Thomas Limbrunner von der THD. − Foto: BMW

Das BMW-Werk Dingolfing, die TH Deggendorf und die Deggendorfer Firma b-plus technologies haben ein Projekt zum autonomen Fahren vereinbart: Im Rahmen des Forschungsprojekts „DaDriVe“ werden auf Straßen zwischen Deggendorf, Straubing und Landshut sowie im Werk Dingolfing Daten und Testkilometer generiert, um die Fahrerassistenzsysteme von BMW-Modellen zu optimieren und abzusichern. Das Besondere: Künstliche Intelligenz erweitert die regional erfahrenen Daten rechnerisch um ein Vielfaches, erläutert BMW in einer Pressemitteilung. Viele weitere Testfahrten, regional wie weltweit, können deshalb entfallen.

Herzstück ist die Integration von KI



„Data Driven Vehicle Validation“ heißt der Titel des Projekts in voller Länge. Wie BMW in der Pressemitteilung berichtet, ist das Herzstück des Projekts ist die Integration Künstlicher Intelligenz (KI) in die Absicherung von Fahrerassistenzsystemen. Das Ziel sei es, die Qualität der automatisierten Fahrfunktionen weiter zu optimieren und neue digitale Methoden zu entwickeln. Innerhalb von drei Jahren strebt man einen bedeutenden Fortschritt in der effizienten Absicherung automatisierter Fahrfunktionen an.

Den Standort Bayern stärken



Insgesamt soll das Projekt rund 1,3 Millionen Euro kosten. Der Freistaat Bayern unterstützt „DaDriVe“ mit mehreren hunderttausend Euro. Das Projekt solle dazu beitragen, den Standort Bayern zu stärken und die Digitalisierung voranzutreiben, so Wirtschaftsstaatssekretär Tobias Gotthardt: „So sichern wir qualitativ hochwertige Arbeitsplätze in der Region und stärken unsere Wirtschaftskraft.“

Das Projekt baue auf erfolgreichen Forschungsergebnissen aus einem vorherigen gemeinsamen Projekt der beteiligten Partner auf, heißt es in der Mitteilung. Es setze auf drei wesentliche Innovationen. Erstens, die Anomaliedetektion durch moderne KI-Verfahren. Messgeräte erfassen während der Erprobungsfahrten auf normalen Straßen vielfältige Bewegungsdaten des Fahrzeuges – von der Geschwindigkeit über den Lenkwinkel bis zum Bremsverhalten. Aus diesen Daten erkennt ein Algorithmus Abweichungen und unplausibles Fahrzeugverhalten Und: Der Algorithmus kann auf Basis vorhandener Parameter prognostizieren, wie sich das automatisiert fahrende Fahrzeug normalerweise in der Abfolge bestimmter Situation verhalten müsste, so dass er auch hier feinste Abweichungen registriert.

Zweitens, die KI-basierte Generierung von künstlichen Daten, mit denen der Erkennungs-Algorithmus trainiert werden kann. Die KI rechnet dazu die gemessenen Daten hoch und konstruiert zusätzliche neue Datensätze, die leicht vom Original abweichen. Auf diese Weise erstellt das System aus einer in der Realität gemessenen Situation, in dem das Fahrerassistenzsystem zum Beispiel unerklärlich abrupt bremst, beliebig viele weitere Situationen. Die Fahrzeugabsicherung kann so das Fahrverhalten bei unterschiedlichen Geschwindigkeiten oder Straßenverhältnissen untersuchen, ohne dass die Situation real auftreten muss.

Die dritte Schlüsselinnovation bezieht sich auf die Nutzung synthetischer Szenarien zur Fahrzeugabsicherung. Durch Eingriffe in die Fahrzeugkommunikation können verschiedene Umfeldbedingungen simuliert werden. Beispielsweise plant das Team, Daten ins Testfahrzeug einzuspielen, die dem Assistenzsystem signalisieren, es sei in den USA. So kann die korrekte Funktion mit der dortigen Gestaltung von Ampelanlagen ebenso geprüft werden, wie die Erkennung der Straßenmarkierungen. Die Entwicklungsfachstellen der BMW Group können so die Fahrerassistenzsysteme optimal auf länderspezifische Zulassungsanforderungen abstimmen, ohne dass zuvor ein Test vor Ort gelaufen sein muss. Auch das Verhalten des Systems bei Starkregen lässt sich testen, obwohl die Sonne scheint.

− dz