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Potenziale für industrieübergreifendes Flottenlernen – KI-Mobilitätsdatenplattform zur Risikominimierung des automatisierten Fahrens

Hesse, Tobias and Peylo, Christoph and Bahlmann, Claus and Elbe, Astrid and Camargo, Igor Neiva and Slusallek, Philip and Müller, Christian and Ott, Sascha and Oboril, Fabian and Scholl, Kay-Ulrich (2021) Potenziale für industrieübergreifendes Flottenlernen – KI-Mobilitätsdatenplattform zur Risikominimierung des automatisierten Fahrens. Other. .

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Official URL: https://www.plattform-lernende-systeme.de/files/Downloads/Publikationen/AG5_Whitepaper_Mobilitaetsplattform.pdf

Abstract

Ob in Transport, Logistik, im Individualverkehr oder im öffentlichen Nahverkehr – Verkehrsträger erreichen dank Künstlicher Intelligenz immer höhere Automatisierungsgrade. Automatisiertes Fahren kann helfen, die Verkehrssicherheit zu erhöhen, Verkehrsflüsse zu optimieren und Schadstoffemissionen zu reduzieren. Durch immer leistungsfähigere Verfahren der KI und des Maschinellen Lernens wird die Technologie des automatisierten Fahrens zunehmend verbessert, sodass sie in mehr als 99 Prozent der Situationen in Real-Tests funktioniert. Ein Restrisiko für mögliches Fehlverhalten tritt im Zusammenhang mit sogenannten Edge und Corner Cases (Grenz- und Übergangsfälle) auf. Für diese selten auftretenden Sonderfälle sind KI-Systeme unter Umständen nicht ausreichend trainiert und getestet. Um die Potenziale des industrieübergreifenden Flottenlernens zu erschließen, schlagen die Expertinnen und Experten der Arbeitsgruppe Mobilität und intelligente Verkehrssysteme der Plattform Lernende Systeme daher die Gründung einer gemeinschaftlichen KI-Mobilitätsdatenplattform vor. Diese Plattform soll den Austausch von Mobilitätsdaten ermöglichen und zur Risikominimierung beim automatisierten Fahren beitragen.

Item URL in elib:https://elib.dlr.de/147789/
Document Type:Monograph (Other)
Additional Information:Gefördert vom Bundesministerium für Bildung und Forschung
Title:Potenziale für industrieübergreifendes Flottenlernen – KI-Mobilitätsdatenplattform zur Risikominimierung des automatisierten Fahrens
Authors:
AuthorsInstitution or Email of AuthorsAuthor's ORCID iD
Hesse, TobiasTobias.Hesse (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-2346-2035
Peylo, ChristophBosch BCAIUNSPECIFIED
Bahlmann, ClausSiemens MobilityUNSPECIFIED
Elbe, AstridIntel CorporationUNSPECIFIED
Camargo, Igor NeivaContinental Automotive GmbHUNSPECIFIED
Slusallek, PhilipDFKI GmbHUNSPECIFIED
Müller, ChristianDFKI GmbHUNSPECIFIED
Ott, SaschaKarlsruher Institut für TechnologieUNSPECIFIED
Oboril, FabianIntel CorporationUNSPECIFIED
Scholl, Kay-UlrichIntel CorporationUNSPECIFIED
Date:February 2021
Refereed publication:Yes
Open Access:Yes
Gold Open Access:No
In SCOPUS:No
In ISI Web of Science:No
Editors:
EditorsEmailEditor's ORCID iD
UNSPECIFIEDLernende Systeme – Die Plattform für Künstliche IntelligenzUNSPECIFIED
Series Name:Whitepaper aus der Plattform Lernende Systeme
Status:Published
Keywords:Automatisiertes Fahren, Flottenlernen, Corner Case, Plattform, Grenzfälle
HGF - Research field:Aeronautics, Space and Transport
HGF - Program:Transport
HGF - Program Themes:Road Transport
DLR - Research area:Transport
DLR - Program:V ST Straßenverkehr
DLR - Research theme (Project):V - NGC KoFiF
Location: Berlin-Adlershof
Institutes and Institutions:Institute of Transportation Systems > Cooperative Systems, BA
Deposited By: Hesse, Dr. Tobias
Deposited On:06 Jan 2022 10:29
Last Modified:06 Jan 2022 10:29

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