KI revolutioniert automatisiertes Fahren: Durchbruch durch deutsches Forschungsprojekt
Kazim Hoffmann
KI revolutioniert automatisiertes Fahren: Durchbruch durch deutsches Forschungsprojekt
Dreijähriges Forschungsprojekt entwickelt KI-gestützte Steuerungssysteme für automatisiertes Fahren
Das Forschungsprojekt EEmotion, das von September 2021 bis August 2024 lief, hat erfolgreich KI-basierte Steuerungssysteme für das automatisierte Fahren entwickelt. In der Initiative arbeiteten führende deutsche Unternehmen zusammen, um die Fahrzeugsoftware zu optimieren. Zu den Partnern zählten ZF Friedrichshafen, Infineon Technologies und weitere Branchengrößen.
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Im Mittelpunkt des Projekts stand die Entwicklung von KI-Algorithmen, die automatisierte Fahrfunktionen verbessern sollen. Die Algorithmen wurden so konzipiert, dass sie die Softwareentwicklung beschleunigen und die Zuverlässigkeit der Systeme in Fahrzeugen erhöhen. Ein zentrales Ergebnis sind präzisere automatisierte Spurwechsel sowie eine höhere Energieeffizienz in Fahrerassistenzsystemen.
ZF steuerte seine cubiX-Software bei, die sämtliche Fahrwerkskomponenten in Pkw und Nutzfahrzeugen steuert. Zudem optimierte das Team Eco Control 4 ACC, ein prädiktives Tempomat-System. Durch die Integration eines Optimierungsalgorithmus und einer modellprädiktiven Regelung konnte die Reichweite um bis zu acht Prozent gesteigert werden.
Infineon spielte eine entscheidende Rolle, indem es den Aurix-TC4x-Mikrocontroller bereitstellte. Dieser leistungsstarke Chip ist mit einer Parallelverarbeitungseinheit ausgestattet und ermöglichte die Einbindung komplexer KI-Algorithmen. Die neu entwickelte KI wurde in ZFs cubiX- und Eco-Control-4-ACC-Lösungen integriert und steigert deren Leistung und Effizienz.
Das EEmotion-Projekt hat mit KI-getriebenen Fortschritten die Weichen für das automatisierte Fahren gestellt. Die Algorithmen, die nun in ZFs Software und Infineons Mikrocontrollern implementiert sind, verbessern die Trajektoriensteuerung und den Energieverbrauch. Diese Entwicklungen werden die zukünftige Fahrzeugautomatisierung und Effizienz maßgeblich vorantreiben.
