Das Projekt RELAI - Risk Estimation with a Learning AI (zu dt. Risikoeinschätzung mit einer lernenden KI) wird vom Bundesministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur (BMVI) gefördert. Mit unseren Kooperationspartnern IPG Automotive GmbH, Fraunhofer IOSB und der Universität Stuttgart wird das EDI hive IoT Framework dazu genutzt, einen Katalog mit synthetischen Testszenarien für die Entwicklung autonomer Fahrzeuge zu generieren und über ein Webportal der Öffentlichkeit bereitzustellen. Hierbei werden mit KI-Algorithmen reale, herausfordernde Verkehrssituationen im gemischten Verkehr evaluiert und in synthetische Szenarien überführt. Im Vordergrund stehen dabei insbesondere das erwartungskonform Verhalten von Fußgängern und Fahrradfahrern in kritischen Situationen sowie die Erwartungen dieser Verkehrsteilnehmer an das Verhalten von autonomen Fahrzeugen. Ein weiteres wichtiges Ziel ist es, dass verschiedenen Simulationsumgebungen (einschließlich einer Virtual Reality (VR)-Umgebung) automatisiert durch die synthetischen Testszenarien kalibriert werden können. Ebenfalls wird angezeigt, in welchen Gebieten bzw. Streckenabschnitten bestimmte Testszenarien in realen Straßentests durchgeführt werden können. Die automatisiert generierten Testszenarien werden der Öffentlichkeit über ein Webportal auf der EDI hive zugänglich gemacht. Zusätzlich ist das EDI hive direkt mit der mCloud, dem Datenportal des BMVI, verbunden, wodurch auch dieses Projekt dazu beiträgt, dass eine umfangreichen Mobilitätsdatenbank in Deutschland aufgebaut wird.
Siehe auch Elektromobilität süd-west.
Siehe auch BMVI.
