Testfahrten mit künstlicher Intelligenz Mit Simulationssoftware CarMaker zum automatisierten Fahren

KI für automatisiertes Fahren: Mit CarMaker können Deep-Learning-Algorithmen trainiert und im virtuellen Fahrversuch getestet werden.
KI für automatisiertes Fahren: Mit CarMaker können Deep-Learning-Algorithmen trainiert und im virtuellen Fahrversuch getestet werden.

Virtuelle Testfahrten gewinnen durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) zunehmend an Bedeutung. Für das Training solcher KI-Algorithmen können mit CarMaker von IPG Automotive unterschiedliche Daten generiert und reproduzierbare Szenarien erstellt werden – in allen Entwicklungsphasen.

Um einem autonomen Fahrzeug das selbstständige und auf KI-Algorithmen basierende Fahren beizubringen, stellt CarMaker von IPG Automotive reale Fahrvideos mit passenden Metadaten zur Verfügung. Dabei kommen beispielsweise unterschiedlichste Fahrbahnmarkierungen, Verkehrsteilnehmer, Gebäude und geparkte Autos mit diversen Sicht- und Wetterverhältnissen wie etwa Nebel, Regen, Tag oder Nacht zum Einsatz.
Unterschiedlichste Szenarien, Objektlisten für Entscheidungs- oder Wegeplanungsalgorithmen oder Videodaten für Objekterkennungsalgorithmen können so zum Training der neuronalen Netze eingesetzt werden. Die trainierten neuronale Netze können dann im Fahrzeug in Echtzeit eingesetzt werden, um selbst in komplexen Verkehrssituationen die »richtige Entscheidung« zu treffen.

Die Software ermöglicht es zudem, KI-Algorithmen in verschiedenen Stadien und Ausprägungen in Szenarien zu integrieren und zu testen – über den gesamten Entwicklungszeitraum hinweg.

Integration von KI-Algorithmen mit ROS

Robot Operating Systems (ROS) ist eine Open-Source-Middleware-Plattform, die ursprünglich für die Robotik entwickelt wurde und immer mehr bei der Entwicklung automatisierter Fahrfunktionen Verwendung findet. ROS wird für den Informationsaustausch zwischen einzelnen Algorithmen und Prozessen genutzt, selbst wenn sie auf verschiedenen Rechnern verteilt sind.
Beide Systeme lassen sich miteinander koppeln und die Architektur erlaubt die Umsetzung kundenspezifischer Konfigurationen – über einen ROS-Knoten als Shared Library. Die KI-Algorithmen können über den ROS-Knoten Informationen austauschen und sind darüber in die CarMaker-Umgebung integriert – Tests von Algorithmen in der Softwareumgebung.