Continental hat am 01. Februar 2023 offiziell sein KI-Labor in Berlin eingeweiht.

In Berlin fokussiert sich Continental auf Künstliche Intelligenz für die Mobilität der Zukunft.

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Autonomes Fahren: Continental eröffnet KI-Labor in Berlin

Das israelische Start-Up Autobrains hat Joachim Langenwalter zum Senior Vice President für autonomes Fahren ernannt.

Joachim Langenwalter wird Senior Vice President für autonomes Fahren bei Autobrains

Die IMC Krems arbeitet an einer auf Machine Learning basierenden Software zur Simulation zukünftiger Crash-Szenarien autonomer Fahrzeuge.

Machine-Learning: Unfälle autonomer Fahrzeuge simulieren

BMW und Valeo intensivieren ihre Partnerschaft mit einer neuen Kooperation.

BMW und Valeo vertiefen ihre Partnerschaft und kooperieren zukünftig bei der Entwicklung vollautomatisierter Einparktechnologien bis Level 4.

BMW und Valeo entwickeln automatisierte Level-4-Parklösungen

Die Dominanz von Elektronik und Software in der Automobilentwicklung wirft traditionelle OEMs aus dem Rennen. Welche Strategie Hersteller benötigen, um den gravierenden Wandel zu überleben.

Mobile Dienste

HMI, Bedienelemente, Displays

Kfz-Systeme

OEM Supplier

Embedded Systeme

Entwicklungs-Tools

Connectivity (Bussysteme, Telekommunikation, 4G / 5G, WLAN)

Display im Automobil

Messtechnik, Testlösungen, Diagnose

Infotainment- und Assistenz-Systeme entscheiden den Markt

Volvo Cars plant die Eröffnung eines neuen Software-Entwicklungszentrums in Krakau/Polen. Der Tech-Hub soll eine entscheidende Rolle bei der Entwicklung wichtiger Funktionen vollelektrischer Volvo Fahrzeuge spielen.

Software für Schlüsselbereiche künftiger Volvo Elektroautos wird künftig im Krakauer Tech-Hub entwickelt. Der vollelektrische Volvo EX90 gibt einen Ausblick auf die Fahrzeuge der Zukunft: Neben Elektroantrieb sind künftige Volvo Modelle von Software definiert.

Volvo plant Software-Entwicklungszentrum in Krakau

Im Forschungsprojekt Mannheim-CentralCarServer arbeiten 30 Partner an einer Automotive Supercomputing Plattform.

„Die hohe Akzeptanz von Fahrerassistenzsystemen zeigt, dass die Automatisierung des Fahrens nicht aufzuhalten ist“, betont Peter Schiefer, Division President Automotive von Infineon. „Für eine starke Automobilindustrie in Deutschland und Europa geht es auch bei diesem Thema um digitale Souveränität. Deshalb bündeln wir die Kräfte, um zuverlässige leistungsstarke Computing-Strukturen für hochautomatisierte Fahrzeuge zu entwickeln.“

Elektronische Bauelemente

Automatisiertes Fahren: Forschungsinitiative entwickelt Automotive Supercomputing Plattform

Die neue Version der Bilderkennungs-Software Prism AI von Teledyne FLIR ermöglicht es den Entwicklern von ADAS und autonome Fahrzeugsystemen (AV), leistungsfähige Wärmebildkameras schnell in ihre Systeme zu integrieren.

Prism AI, das Teledyne FLIR Prism-Softwaremodell der KI-gestützten Detektion und Verfolgung für thermische Kfz-Wahrnehmungssysteme in Embedded-Technologie, wurde weiterentwickelt.

Wärmebildkameras einfacher in ADAS- und AV-Systeme integrieren

Die ZF-Software cubiX vernetzt alle Fahrwerksysteme für eine optimal kontrollierte Längs-, Quer- und Vertikaldynamik.

Die Software cubiX von ZF regelt die gesamte Längs-, Quer- und Vertikaldynamik eines Fahrzeugs über das Zusammenspiel aus Bremse und Antrieb, Lenkung und Dämpfung.

KFZ-Regelsysteme (Motor, Fahrwerk, Komfort, Licht, Getriebe)

Intelligente Vernetzung aller Fahrwerksysteme: ZF geht mit Software cubiX in Serie

Continental und Ambarella entwickeln skalierbare Full-Stack-Systeme für Level 2+ bis hin zu hochautomatisierten Fahrzeugen für das Jahr 2026. Die beiden Partner verfolgen einen ganzheitlichen Multisensor-Ansatz mit Kameras, Radar- und Lidarsensoren, Steuergeräten und der erforderlichen Software.

Kfz-Sicherheit, aktiv

Der nächste große Schritt auf dem Weg zum autonomen Fahren

 Hyundai hat einen automatischen Laderoboter (Automatic Charging Robot, ACR) für Elektrofahrzeuge entwickelt.

Der automatische Laderoboter (ACR) wurde so entwickelt, dass erunter allen Bedingungen zuverlässig funktioniert, unabhängig von Standort, Wetter und möglichen Hindernissen.

Elektromobilität

Mobilität

Laderegelung Elektromobilität

Stromversorgung

Automatischer Laderoboter für Elektrofahrzeuge

LeddarVision Surround ist ein Software-Stack für die Fusion und Wahrnehmung zur Unterstützung des Premium-Surround-View bei ADAS-Autobahnassistenten mit L2/L2+.

LVS-2+ erweitert adie LVF-Frontansicht-Produktfamilie von einer Sensorkonfiguration mit einer Kamera plus zwei bis fünf Radargeräten auf eine Konfiguration mit fünf Kameras plus fünf Radargeräten.

Low-Level-Fusions- und Wahrnehmungsprodukt zur Unterstützung von ADAS- mit Level 2/2+

MobileDrive hat sich für die Implementierung eines modellbasierten Systems-Engineering-Ansatzes entschieden und setzt dabei die Siemens Technologie für digitale Zwillinge ein.

MobileDrive hat einen modellbasierten System-Engineering-Ansatz gewählt, um die Entwicklung von Fahrerassistenzsystemen zu unterstützen. Dabei kommt das Siemens Xcelerator Portfolio und seine Technologie für digitale Zwillinge zum Einsatz.

MobileDrive entwickelt autonome Fahrsysteme mit Siemens-Technologie für digitale Zwillinge

Der französische Automobilzulieferer Valeo erhält zwei Großaufträge für sein Scala-3-Lidar-System.

Valeo erhält zwei Großaufträge für Scala-3-Lidar

Die Redaktion der HANSER automotive blickt auf den März zurück.

Um das automatisierte und vernetzte Fahrzeug auf die Straße zu bringen, helfen Partnerschaften enorm.

Batterien

Energiespeicherung

Was im März aus Automotive-Sicht wichtig war

Autonomes Fahren: TUM-Software berücksichtigt Ethik-Empfehlungen der EU-Kommission

Die Technische Universität München hat eine Software für autonomes Fahren entwickelt, die das Risiko auf der Straße fair verteilt.

Die Technische Universität München hat eine Software für autonomes Fahren entwickelt, die das Risiko auf der Straße fair verteilt. Der Algorithmus berücksichtigt die 20 Ethik-Empfehlungen der EU-Kommission und trifft so deutlich differenzierter abgewogene Entscheidungen als bisherige Algorithmen.

Bevor autonome Fahrzeuge flächendeckend auf den Straßen unterwegs sein können, muss nicht nur die technische Umsetzung bewerkstelligt werden. Auch ethische Fragen spielen bei der Entwicklung von Algorithmen eine wichtige Rolle. So muss die Software mit unvorhersehbaren Situationen umgehen können und im Falle eines drohenden Unfalls die notwendigen Entscheidungen treffen. An der Technischen Universität München (TUM) wurde nun ein ethischer Algorithmus entwickelt, der nicht nach der Maxime entweder/oder handelt, sondern Risiko fair aufteilt. Rund 2.000 Szenarien mit kritischen Situationen wurden dabei getestet, verteilt auf unterschiedliche Straßentypen und Gebiete wie Europa, die USA und China. Die Forschungsarbeit entstand in Kooperation der Lehrstühle für Fahrzeugtechnik und für Wirtschaftsethik am Institute for Ethics in Artificial Intelligence (IEAI) der TUM.

Die ethischen Rahmenbedingungen, an denen sich die Risikobewertung der Software orientiert, hat eine Expert:innenrunde im Auftrag der EU-Kommission 2020 in einem Empfehlungsschreiben definiert. Es beinhaltet Grundsätze wie den Schutz schwächerer Verkehrsteilnehmender und die Aufteilung von Risiko im gesamten Straßenverkehr. Damit diese Regeln in mathematische Berechnungen übertragen werden konnten, teilte das Forschungsteam Fahrzeuge und Personen, die sich im Verkehr bewegen, anhand des von ihnen ausgehenden Risikos für andere und anhand ihrer unterschiedlichen Risikobereitschaft ein. Ein Lastwagen kann anderen Verkehrsteilnehmenden großen Schaden zuführen, während er selbst in vielen Szenarien nur in kleinerem Maße beschädigt wird. Bei einem Fahrrad ist es umgekehrt. Im nächsten Schritt wurde dem Algorithmus vorgegeben, in den verschiedenen Verkehrssituationen ein maximal akzeptables Risiko nicht zu überschreiten. Außerdem kalkulierte das Forschungsteam Variablen ein, die aus der Verantwortung der Verkehrsteilnehmenden resultieren, beispielsweise sich an Verkehrsregeln zu halten.

Bisherige Ansätze behandelten kritische Situationen auf der Straße nur mit einer geringen Anzahl möglicher Manöver. Im Zweifel blieb das Fahrzeug einfach stehen. Durch die nun in den Code eingebrachte Risikobewertung entstehen mehr Freiheitsgrade bei weniger Risiko für alle. Anhand eines Beispiels wird der Ansatz deutlich: Ein autonomes Fahrzeug möchte ein Fahrrad überholen, auf der Gegenfahrspur kommt ihm ein Lkw entgegen. Alle vorhandenen Daten über die Umgebung und die einzelnen Teilnehmenden werden nun zu Rate gezogen. Lässt sich das Rad überholen, ohne in die Gegenfahrspur zu fahren und gleichzeitig genug Abstand zum Fahrrad zu halten? Welches Risiko besteht für welches Fahrzeug und welches Risiko bedeuten diese Fahrzeuge für einen selbst? Im Zweifel wird das autonome Gefährt mit der neuen Software immer warten, bis das Risiko für alle akzeptabel ist. Aggressive Manöver werden vermieden, gleichzeitig fällt das selbstständig fahrende Auto nicht eine Schockstarre und bremst abrupt ab. Ja und Nein spielen keine Rolle, es findet eine Abwägung statt, die viele Optionen beinhaltet.

Die Forschenden betonen, dass auch Algorithmen, die nach der Risikoethik handeln, zwar jegliche mögliche Situation abdecken und eine Entscheidung auf Basis von ethischen Prinzipien treffen, aber dennoch keinen unfallfreien Straßenverkehr garantieren können. Zukünftig müssten zudem weitere Differenzierungen wie etwa kulturelle Unterschiede in ethischen Entscheidungen berücksichtigt werden.

Der an der TUM entwickelte Algorithmus wurde bislang in Simulationen validiert. Mit dem Forschungsfahrzeug EDGAR wird die Software künftig auch auf der Straße getestet. Der Code, in den die Erkenntnisse der Forschungsarbeit fließen, steht Open Source zur Verfügung.

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Technische Universität München Presse & Kommunikation 

https://portal.mytum.de

03022023_TU München_autonomes Fahren_Ethik

ausgabe 03/2023

ausgabe 02/2023

ausgabe 01/2023

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