Cyber-physische Hightech-Systeme (CPS) spielen in unserer Gesellschaft eine immer wichtigere Rolle. Gerade durch neue Entwicklungen im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) ist es heute möglich, sie auch in sehr komplexen Bereichen wie dem hochautomatisierten Fahren einzusetzen. Insbesondere in komplexen Einsatzszenarien erfordert die Sicherstellung einer optimalen Funktion meist sehr umfangreiche Konfigurations- und Optimierungsvorgänge in der Simulation und auf Prüfständen, die in der Regel von Experten mit langjähriger bzw. tiefgreifender Erfahrung im Umgang mit diesen Systemen vorgenommen werden. In hochautomatisierten Fahrzeugen müssen beispielsweise nicht nur Steuergeräte und Sensorik, sondern auch die Testverfahren in virtuellen Umgebungen auf das jeweilige Fahrzeug abgestimmt werden. Methoden aus dem Bereich der KI und der digitalen Zwillinge bieten hier Möglichkeiten, verläßlicher und einfacher zu entsprechenden Systemanpassungen zu gelangen. Im Projekt ASIMOV-D wird untersucht, wie eine KI einen digitalen Zwilling eines physischen Systems gefahrlos im virtuellen Raum konfigurieren/kalibrieren/optimieren kann und wie sich die Ergebnisse dieses Prozesses auf das physische System übertragen lassen. Das Projekt fokussiert auf den Anwendungsfall „Unbemanntes Nutzfahrzeug“, wo Vehicle-in-the-Loop Testsysteme neue Möglichkeiten zur effizienten Integration, Validierung und Zulassung bieten.


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    Title :

    KI-basierte Optimierung digitaler Zwillinge von unbemannten Nutzfahrzeugen


    Additional title:

    Proceedings


    Contributors:

    Conference:

    International Commercial Vehicle Technology Symposium ; 2022 ; Kaiserslautern, Deutschland September 13, 2022 - September 15, 2022


    Published in:

    Publication date :

    2023-02-28


    Size :

    17 pages





    Type of media :

    Article/Chapter (Book)


    Type of material :

    Electronic Resource


    Language :

    German




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