Die im Projekt entwickelten und in einem Versuchsfahrzeug getesteten KI-Algorithmen steuern beim automatisierten Fahren alle Aktuatoren entsprechend der vorgegebenen Fahrtrajektorie und optimieren diese.
ZF hat seine beiden 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
Die Algorithmen der Künstlichen Intelligenz werden nach Unternehmensangaben effizienter und die Rechenleistung besser genutzt. Das führt zu einer besseren Fahrleistung und höherer Fahrsicherheit. Im Vergleich zu konventionellen Ansätzen ohne KI konnten beispielsweise automatisierte Spurwechsel genauer durchführt werden.
Außerdem wurde die Energieeffizienz von Fahrerassistenzsystemen wie der Adaptive Cruise Control gesteigert. Die bessere Fahrleistung zusammen mit geringerer Rechenleistung sollen kosteneffiziente Assistenzsysteme des Level 2+ möglich machen.
KI-optimierte softwaregesteuerte Fahrwerkskontrolle
Die Software cubiX von ZF ermöglicht die Steuerung aller Fahrwerkkomponenten von Pkw und Nutzfahrzeugen. Dies umfasst die Längs- und Querdynamik sowie die Vertikaldynamik des Fahrzeugs. Zudem wird der vorausschauende Abstandsregeltempomat „Eco Control 4 ACC“ mit einem rechenintensiven Optimierungsalgorithmus und modellprädiktiver Regelung weiterentwickelt, um mehr Reichweite im realen Fahrbetrieb zu erzielen.
Im Projekt EEmotion wurden auch KI-Algorithmen entwickelt, die schon während der Entwicklungsphase anknüpfen. So kann Fahrzeugsoftware effizienter gestaltet werden und schneller verfügbar gemacht werden.
Mikrocontroller unterstützt KI-Algorithmen
Die AURIX TC4x-Mikrocontroller von Infineon setzen Funktionen wie KI-Modellierung, Virtualisierung, Sicherheit, Cybersecurity und Netzwerkfunktionen um. Sie sind für E/E-Architekturen und software-definierte Fahrzeugen (Software-Defined Vehicle, SDV) vorgesehen. Dafür ist eine PPU (Parallel Processing Unit) integriert.
Das Ziel des Projektes
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.
Wer hat mitgemacht?
Infineon fungierte als Verbundkoordinator für das Projekt mit einem Gesamtvolumen von 10,4 Millionen Euro, wovon 59 Prozent durch das Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK) gefördert wurden. Das Projekt lief von September 2021 bis August 2024 und umfasste Partnerschaften mit ZF Friedrichshafen, b-plus technologies, samoconsult, Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen und Universität zu Lübeck.
