cogniBIT und dSPACE machen Simulationen im Bereich ADAS/AD realistischer

Verkehrssituationen werden durch das individuelle Verhalten von Verkehrsteilnehmern geprägt. Dabei spielen auch Emotionen wie Angst, Überraschung und Freude oder aber Limitierungen wie etwa ein eingeschränktes Sehvermögen der Verkehrsteilnehmer eine Rolle. Nur wenn all diese Aspekte realistisch in die Simulationen für die Entwicklung und den Test von Funktionen für das automatisierte Fahren einbezogen werden, wird hochautomatisiertes und autonomes Fahren in der Praxis sicher. 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. 

„Fahrfunktion für SAE Level 2 bis hin zu 5 müssen sorgfältig hinsichtlich der sicheren Interaktion mit menschlichen Verkehrsteilnehmern geprüft werden. Das Einbeziehen von neurowissenschaftlichen und sensomotorischen Erkenntnissen in die Simulation führt zu validen und aussagekräftigen Simulationsergebnissen und wird die Fahrfunktionen sicherer machen“, sagt Dr.-Ing Christopher Wiegand, strategischer Produktmanager der Business Unit Automated Driving & Software Solutions bei dSPACE.

„dSPACE stellt mit seiner Simulationsumgebung ASM ein mächtiges und in der Industrie weit verbreitetes Tool für die Entwicklung von Funktionen für das automatisierte und autonome Fahren bereit. Wir von cogniBIT freuen uns, die in Bereichen wie Fahrdynamik, Sensor- und Umgebungsmodellierung bereits hohe Realitätstreue von ASM durch ein valides Fahrer- und Verkehrsteilnehmermodell ergänzen zu können“, sagt Dr. Lukas Brostek, Mitgründer und Geschäftsführer von cogniBIT.

Über cogniBIT

Das Münchner Start-up cogniBIT entwickelt Software, die es Herstellern autonomer Fahrzeuge ermöglicht, die Interaktion ihrer Fahrzeuge mit menschlichen Verkehrsteilnehmern zu optimieren. Basierend auf neurowissenschaftlichen Erkenntnissen bringt cogniBIT dazu das menschliche Element in die Verkehrssimulation. Damit können auch kritische Verkehrssituationen in der Simulation realitätsnah getestet und analysiert werden.