ZF hat seine beiden bestehenden Softwarelösungen cubiX und Eco Control 4 ACC um KI-Algorithmen erweitert, die auf Infineons Mikrocontroller AURIX TC4x mit integrierter Parallel Processing Unit (PPU) implementiert wurden. Dadurch werden die Algorithmen der Künstlichen Intelligenz effizienter und die Rechenleistung wird besser genutzt. Im Vergleich zu konventionellen Ansätzen ohne KI haben die beiden Unternehmen nun bewiesen, dass ihre Lösung beispielsweise automatisierte Spurwechsel deutlich genauer durchführen kann. Außerdem wurde die Energieeffizienz von Fahrerassistenzsystemen wie ACC gesteigert. Die bessere Fahrleistung zusammen mit geringerer Rechenleistung öffnen den Weg für kosteneffiziente Assistenzsysteme des Level 2+. Die im Rahmen des Projekts „EEmotion“entwickelten und in einem Versuchsfahrzeug getesteten KI-Algorithmen steuern beim automatisierten Fahren alle Aktuatoren entsprechend der vorgegebenen Fahrtrajektorie und optimieren diese.
„Durch KI können Produkte mit neuen Funktionen ausgestattet sowie schneller und effizienter entwickelt werden“, sagt Torsten Gollewski, Leiter Forschung und Entwicklung bei ZF.
Das Projekt EEmotion zielte darauf ab, ein Regelsystem für das automatisierte Fahren zu entwickeln, das auf KI-Algorithmen basiert und eine genauere Trajektorienregelung in verschiedenen Fahrsituationen gewährleistet. Die Durchführung des Projektes umfasste die Festlegung der Anforderungen an die KI-basierten Funktionen, die Entwicklung eines Gesamtkonzepts und entsprechender Hardware sowie die Entwicklung der Integration von KI in Regelungsarchitekturen für sicherheitskritische Anwendungen. (oe)
Peter Schiefer, Präsident der Automotive-Division von Infineon: „Unser AURIX TC4x ermöglicht dank seiner Parallel Processing Unit die schnelle und parallele Verarbeitung von Daten, was für Künstliche Intelligenz unerlässlich ist und die nächsten Schritte beim automatisierten Fahren hin zum autonomen Fahren vereinfacht.“
