Sichere, autonome und KI-basierte Systeme
Sichere, autonome und KI-basierte Systeme
Die digitale Transformation und der Ausbau cyber-physischer Systeme erfordern zunehmend kollaborative Lösungen und Mensch-Maschine-Interaktion. Cognitive Computing erhöht zugleich die Autonomie der Systeme (zum Beispiel autonome Fahrzeuge und Flugobjekte). Damit verbunden sind auch die Herausforderungen der Kommunikation und Schnittstellengestaltung zwischen den Komponenten und Systemen, die Datenerfassung und -analyse mittels Künstlicher Intelligenz (u.a. Big Data, Maschinelles Lernen) sowie die IT-Sicherheit.
Geforscht wird hierzu vor allem am Affective and Cognitive Institute (ACI), am Institute for Machine Learning and Analytics (IMLA), am Institute for Unmanned Aerial Systems (IUAS) und am Institut für verlässliche Embedded Systems und Kommunikationselektronik (ivESK).
| Titel | RepliCar |
| Kurzname | RepliCar |
| Kurzbeschreibung | Für das automatisierte Fahren ist die sichere Wahrnehmung der Umwelt eine entscheidende Voraussetzung. Die eingesetzten Sensoren und Verarbeitungsketten müssen höchste Anforderungen an Zuverlässigkeit, Präzision und Realitätstreue erfüllen. Aktuell existieren keine Ansätze für eine effektive und effiziente Validierung von Sensoren und Verarbeitungsketten. Um die fehlende Datengrundlage für die Validierung von Sensoren für das automatisierte Fahren zu erzeugen, soll ein Referenzsystem aus Radar, Kamera, Lidar, GPS und Inertialsensorik aufgebaut und in einen Versuchsträger integriert werden. Diese Referenzsensorik ist der heutigen Seriensensorik mehrere Jahre voraus und stellt die Grundlage zur Erfassung von genauen Sensordaten dar. |
| Jahr der Einwerbung | 2023 |
| Laufzeit Beginn | 01.07.2023 |
| Laufzeit Ende | 30.06.2026 |
| Projektleitung | Harter, Marlene, Prof. Dr. |
| Fakultät | EMI |
| Institut | IUAS |