Automatisiertes Fahren
ZF und Infineon entwickeln optimierte KI-Algorithmen
Automatisiertes Fahren erfordert intelligente Lösungen. Im Zuge einer Zusammenarbeit der Technologiekonzerne ZF und Infineon Technologies wurden nun im Rahmen des Projekts „EEmotion“ KI-Algorithmen für die Entwicklung und Steuerung von Fahrzeugsoftware entwickelt und implementiert.
Gefördert wurde das Projekt vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK). Ziel war es, ein Regelsystem für das automatisierte Fahren zu entwickeln, das auf KI-Algorithmen basiert und eine präzisere Trajektorienregelung in verschiedenen Fahrsituationen sicherstellt. Im Rahmen der Projektdurchführung wurden zunächst die Anforderungen an die KI-basierten Funktionen definiert, anschließend ein Gesamtkonzept entwickelt und die entsprechende Hardware konzipiert. Anschließend wurde die Integration von KI in Regelungsarchitekturen für sicherheitskritische Anwendungen vorangetrieben. Darüber hinaus wurden Aspekte wie die Entwicklung sicherer KI-überwachter Kommunikation sowie die Untersuchung der simulativen Entwicklung und Validierung von Fahrdynamiksystemen berücksichtigt. Bei dem Projekt, das ein Gesamtvolumen von 10,4 Millionen Euro umfasste, von dem das Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz einen Förderanteil von 59 Porzent übernahm, hatte die Infineon Technologies AG die Funktion des Verbundkoordinators. Das Projekt lief von September 2021 bis August 2024 und umfasste Partnerschaften mit der ZF Friedrichshafen AG, der b-plus technologies GmbH, der samoconsult GmbH, der Rheinisch-Westfälischen Technischen Hochschule Aachen sowie der Universität zu Lübeck.
Die im Projekt entwickelten und in einem Versuchsfahrzeug getesteten KI-Algorithmen steuern beim automatisierten Fahren alle Aktuatoren entsprechend der vorgegebenen Fahrtrajektorie und optimieren diese. Bei ZF wurden die beiden bestehenden Softwarelösungen cubiX und Eco Control 4 ACC um KI-Algorithmen erweitert, die auf Infineons Mikrocontroller (MCU) Aurix TC4x mit integrierter Parallel Processing Unit (PPU) implementiert wurden. Das Ergebnis ist eine effizientere Nutzung der Rechenleistung sowie eine bessere Auslastung der Algorithmen, was wiederum zu einer verbesserten Fahrleistung und höheren Fahrsicherheit führt. Damit beweisen die beiden Unternehmen, dass ihre Lösung, im Vergleich zu konventionellen Ansätzen ohne KI, beispielsweise automatisierte Spurwechsel deutlich genauer durchführen kann. Darüber hinaus wurde die Energieeffizienz von Fahrerassistenzsystemen wie der Adaptive Cruise Control gesteigert. Die verbesserte Fahrleistung – gepaart mit geringerer Rechenleistung – eröffnet die Möglichkeit, kosteneffiziente Assistenzsysteme des Level 2+ zu entwickeln.
Die ZF-Software cubiX ermöglicht die Steuerung aller Fahrwerkkomponenten von Pkw und Nutzfahrzeugen. Dies umfasst die Längs-, Quer- und Vertikaldynamik des Fahrzeugs. Des Weiteren wird der vorausschauende Abstandsregeltempomat „Eco Control 4 ACC“ mit einem rechenintensiven Optimierungsalgorithmus und modellprädiktiver Regelung weiterentwickelt, um eine um bis zu 8 Prozent höhere Reichweite im realen Fahrbetrieb zu erzielen. Zudem wurden KI-Algorithmen entwickelt, die bereits während der Entwicklungsphase zum Einsatz kommen. Dadurch kann die Fahrzeugsoftware effizienter gestaltet und schneller für die Kunden bereitgestellt werden. Die beschleunigte und KI-unterstützte Applizierung der Fahrzeugsoftware bietet den Fahrzeugherstellern Vorteile bei der Anpassung an verschiedene Fahrzeugmodelle.
„Im Projekt EEmotion konnte Künstliche Intelligenz erfolgreich in sicherheitskritische Funktionen des Fahrzeugregelungssystem integriert und softwareseitig validiert werden, wodurch ein weiterer Fortschritt auf dem Weg zum hochautomatisierten Fahren erzielt werden konnte“, zeigt sich Ernst Stöckl-Pukall, Leiter des Referates „Digitalisierung und Industrie 4.0“ im Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz, zufrieden. „Damit hat das Projekt wichtige Impulse gesetzt, um die Innovationskraft und Wettbewerbsfähigkeit der deutschen Fahrzeugindustrie zu stärken.“ Und Torsten Gollewski, Leiter Forschung und Entwicklung bei ZF, ergänzt: „Das Förderprojekt EEmotion zeigt auf, dass unsere auf Künstlicher Intelligenz basierenden Algorithmen unseren Kunden neuartige Vorteile verschaffen: Durch KI können Produkte mit neuen Funktionen ausgestattet sowie schneller und effizienter entwickelt werden.“