Verkehrssituationen werden durch das individuelle Verhalten von Verkehrsteilnehmern geprägt. Das KI-basierte Fahrermodell „driveBOT“ von cogniBIT ermöglicht es, menschenähnliches Verhalten in der Simulation nachzubilden und realistische Verkehrsszenarien nachzustellen.

Realitätsnahe Fahrermodelle spielen bei der AD/ADAS- Entwicklung eine wichtige Rolle. Denn die Funktionen für das autonome Fahren werden im ersten Schritt auf die so genannten „Operational Design Domains“ (ODD), das heißt auf die spezifischen Betriebsbedingungen, ausgelegt. In diesen definierten operativen Bereichen müssen die automatisierten Fahrsysteme funktionieren. Wird dieser Bereich verlassen, fordert das System den Fahrer auf, die Steuerung zu übernehmen.

Um die Assistenzsysteme im nächsten Schritt noch realistischer zu machen, können mit den KI-basierten Fahrermodellen von cogniBIT noch weitere Faktoren einbezogen werden – weil etwa ein unsicherer Fahranfänger oder ein gestresster Fahrer ein Fahrzeug steuert. 

Das KI-basierte Fahrermodell ...

von cogniBIT kann nicht nur für das Ego-Fahrzeug, sondern auch in einer Mehragenten-Simulation für die umgebenden Verkehrsteilnehmer (Fellows) in der Simulationsumgebung ASM verwendet werden, um realistischen Umgebungsverkehr simulieren zu können.  Durch die realistische Bewegung der Fellows lassen sich simulierte Verkehrsszenarien effizient variieren, um Corner Cases zu identifizieren und so die Grenzen einer Fahrfunktion feststellen zu können.