- Automatisiertes Fahren Projekt EEmotion: ZF und Infineon entwickeln KI-Algorithmen zur Verbesserung von Software und ECUs für Fahrdynamik
- Genauere ADAS-Ausführungen
- Software-gesteuerte Fahrwerkskontrolle optimiert – dank KI
- Leistungsstarke Mikrocontroller notwendig
- Was beinhaltet das Projekt EEmotion?
Automatisiertes Fahren Projekt EEmotion: ZF und Infineon entwickeln KI-Algorithmen zur Verbesserung von Software und ECUs für Fahrdynamik
Beim automatisierten Fahren müssen alle Fahrzeugbewegungen ohne menschlichen Fahrer präzise und schnell berechnet und ausgeführt werden. Dank Software und KI-Algorithmen werden Antrieb, Bremsen, Vorder- und Hinterradlenkung sowie Dämpfungssysteme sicher gesteuert. Je effizienter die KI-Algorithmen sind, desto besser lässt sich die Rechenleistung nutzen.
ZF und Infineon Technologies haben im Rahmen des Projekts „EEmotion“ gemeinsam KI-Algorithmen für die Entwicklung und Steuerung von Fahrzeugsoftware entwickelt und implementiert. Die im Projekt entwickelten und in einem Versuchsfahrzeug getesteten KI-Algorithmen steuern beim automatisierten Fahren alle Aktuatoren entsprechend der vorgegebenen Fahrtrajektorie und verbessern diese.
Genauere ADAS-Ausführungen
ZF hat seine bestehenden Software-Lösungen 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: Die Algorithmen der künstlichen Intelligenz werden effizienter und die Rechenleistung wird besser genutzt. Das wiederum führt zu einer besseren Fahrleistung und höherer Fahrsicherheit. Im Vergleich zu Ansätzen ohne künstliche Intelligenz haben die Partner bewiesen, dass ihre Lösung beispielsweise automatisierte Spurwechsel deutlich genauer durchführen kann. Außerdem wurde die Energieeffizienz von Fahrerassistenzsystemen wie Adaptive Cruise Control gesteigert. Die bessere Fahrleistung zusammen mit geringerer Rechenleistung öffnen den Weg für kosteneffiziente Level 2+-Assistenzsysteme.
Software-gesteuerte Fahrwerkskontrolle optimiert – dank KI
Leistungsstarke Mikrocontroller notwendig
Schlanke, KI-basierte Algorithmen benötigen sehr viel Rechenpower; empfehlenswert ist es daher, diese in leistungsstarke Mikrocontroller zu integrieren. Die Aurix-TC4x-Mikrocontroller des Neubiberger Halbleiterherstellers setzen Themen wie KI-Modellierung, Virtualisierung, Safety, Cybersecurity und Netzwerkfunktionen um. Ein wichtiger Teil der MCUs stellt die Parallel Processing Unit (PPU) dar, die dank ihrer schnellen und parallelen Datenverarbeitung rechenstarke KI-Anwendungen ermöglicht.
Was beinhaltet das Projekt EEmotion?
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. Zusätzlich wurden Aspekte wie die Entwicklung sicherer KI-überwachter Kommunikation und die Untersuchung der simulativen Entwicklung und Validierung von Fahrdynamiksystemen berücksichtigt. Infineon Technologies fungierte als Verbundkoordinator für das Projekt. Das Projekt lief von September 2021 bis August 2024 und umfasste Partnerschaften mit ZF Friedrichshafen, b-plus technologies, samoconsult, der Rheinisch-Westfälischen Technischen Hochschule Aachen und der Universität zu Lübeck. (se)
