Das Herzstück des KI-Knotens ist das Anwendungscluster „Autonomes Fahren“. Die Automatisierung der Fahrzeuge gehört zu den wichtigsten Veränderungen künftiger Mobilitätskonzepte. Der Fahrer wird dabei sukzessive von den Fahraufgaben entbunden und kann sich während der Fahrt anderen Tätigkeiten widmen.
Anwendungscluster „Autonomes Fahren“
Quo vadis, autonomes Fahren?
Neben diesem Zuwachs an Komfort gehören ein ressourcenschonendes Fahren durch optimierte Verkehrsflüsse sowie mehr Sicherheit für alle Verkehrsteilnehmer zu den großen Vorteilen der Fahrzeugautomatisierung. Diese lässt sich nach Klassifizierung der SAE (Society of Automotive Engineers) und des VDA (Verband der Automobilindustrie) in 5 Stufen unterteilen. Zum Stand der Technik gehören heute Fahrzeuge der Automatisierungsstufe 2 bis 3. Die letzte Stufe wird als „autonomes Fahren“ bezeichnet. Dabei wird das Fahrzeug komplett vom System geführt und erledigt alle dazu erforderlichen Aufgaben in jeder Situation selbsttätig.
Neben diesem Zuwachs an Komfort gehören ein ressourcenschonendes Fahren durch optimierte Verkehrsflüsse sowie mehr Sicherheit für alle Verkehrsteilnehmer zu den großen Vorteilen der Fahrzeugautomatisierung. Diese lässt sich nach Klassifizierung der SAE (Society of Automotive Engineers) und des VDA (Verband der Automobilindustrie) in 5 Stufen unterteilen. Zum Stand der Technik gehören heute Fahrzeuge der Automatisierungsstufe 2 bis 3. Die letzte Stufe wird als „autonomes Fahren“ bezeichnet. Dabei wird das Fahrzeug komplett vom System geführt und erledigt alle dazu erforderlichen Aufgaben in jeder Situation selbsttätig.
In dem Anwendungscluster sollen die Entwicklungen und Innovationen vom heutigen Stand der Technik hin zum autonomen Fahren wissenschaftlich forciert werden. Dabei gilt Künstliche Intelligenz als erfolgversprechende Methode, um die Komplexität autonomer Mobilität, bedingt durch die unendliche Variantenvielfalt und durch die zugrunde liegenden nichtlinearen Zusammenhänge im Verkehr, beherrschbar zu machen. KI kann als durchdringende Technologie in der Wahrnehmung, Planung und Steuerung von Verkehrsflüssen (makroskopisch) und einzelner Bewegungen von Mobilitätsträgern (mikroskopisch), aber auch für datenbasierte Dienstleistungen genutzt werden. Durch die KI-gestützte Fahrzeugautomatisierung sollen Fahrzeughersteller, Zulieferer und der Mittelstand ihre führende internationale Position ausbauen. Dafür notwendige Innovationen sollen im bayerischen KI-Netzwerk für Mobilität entwickelt und getestet werden.
Professuren im Cluster Autonomes Fahren
Prof. Dr. rer. nat. Stefan Kugele
Model-based Systems Engineering und Software Engineering
Stefan.Kugele@thi.de
Model-based Systems Engineering und Software Engineering
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