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KÜNSTLICHE INTELLIGENZ & MASCHINELLES · PDF filekÜnstliche intelligenz & maschinelles lernen im automobilen umfeld fachtagung „automatisiertes und vernetztes fahren“ dr. stephan

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  • KNSTLICHE INTELLIGENZ & MASCHINELLES LERNEN IM AUTOMOBILEN UMFELD FACHTAGUNG AUTOMATISIERTES UND VERNETZTES FAHREN

    DR. STEPHAN SCHOLZ VOLKSWAGEN KONZERNFORSCHUNG ARCHITEKTUR & KI-TECHNOLOGIE

    Berlin 30.11.2017

  • 2 VOLKSWAGEN Konzernforschung | Architektur & KI-Technologie | Dr. Stephan Scholz

    AGENDA KNSTLICHE INTELLIGENZ & MASCHINELLES LERNEN IM AUTOMOBILEN UMFELD

    1. Ausgangslage, Trends und Anforderungen

    2. Herausforderung vernetztes autonomes Fahren

    3. Offene Fragen der knstlichen Intelligenz

    4. Herstellerbergreifende nationale Forschungsinitiative

  • 3 VOLKSWAGEN Konzernforschung | Architektur & KI-Technologie | Dr. Stephan Scholz

    EINFLUSSFAKTOREN WAS SIND DIE AUSLSER FR EINEN WANDEL?

    Automobil-industrie

    Sozio-kulturell

    Politik

    konomisch kologisch

    Technologie

    Werte, Lebensstil, Demografie Einkommensverteilung Bildung Bevlkerungswachstum Sicherheit

    Forschung & Entwicklung Neue Verfahren, Materialien,

    Produkte und Prozesse Produktlebenszyklen

    Klimawandel / Globale Erwrmung Emissionsregelungen Vermeidung/ Beseitigung von

    Abfall & Altlasten

    Wirtschaftswachstum Inflation, Zinsen, Wechselkurse

    Arbeitslosigkeit, Konjunkturzyklen Verfgbarkeit von Ressourcen

    Gesetzgebung Steuerrichtlinien

    Handelshemmnisse Sicherheitsvorgaben

    Subventionen

    Quelle: pixabay

    Quelle: Wikipedia

    Quelle: pixabay

    Quelle: Wikipedia

    Quelle: pixabay

  • 4 VOLKSWAGEN Konzernforschung | Architektur & KI-Technologie | Dr. Stephan Scholz

    KUNDE UND MEGATRENDS

    Kunde Marktspezifische Anforderungen an Design,

    Fahrzeugtyp, Robustheit, Ausstattung (Komfort, Gesundheit & Sicherheit), Modellzyklus

    Wachsende Bedeutung Grokunden, Flotten-betreiber, Stdte und Kommunen Regionale F&E, Komplettlsungen, Partnerschaften

    Neue Produkte, Geschftsfelder , Produktions- & Arbeitsformen

    Vom Hardware- zum Software-Driven Car / Mobility Megatrends

    Urbanisierung, Share Economy, E-Mobilitt Digitalisierung: Big Data, Automatisches Fahren,

    KI-Technologie Industrie 4.0: Vernetzung, IoT, Virtual Reality

    Quelle: Wikipedia Quelle: MAN Quelle: Volkswagen

    Quelle: pixabay Quelle: maxpixel Quelle: Wikimedia

  • 5 VOLKSWAGEN Konzernforschung | Architektur & KI-Technologie | Dr. Stephan Scholz

    WAS MACHT DEN WANDEL SO ANDERS? THESEN / STATEMENTS

    VUCA world (volatile, uncertain, complex, ambiguous) Technologiewandel mit Auswirkungen auf alle Geschftsbereiche Kerngeschft ist nur in Koexistenz mit neuen Geschftsmodellen,

    Produkten und Services zukunftsfhig Digitales Mobilitts-kosystem

    Neue Player aus der New Economy erhhen den Druck auf Innovation, Effizienz und Nachhaltigkeit

    Komplexitt: Produkt- und Service-Portfolio muss optimal zu allen Markt- und Kundenanforderungen passen

    Partnering: Agile und effiziente Lsungen lassen sich nur mit starken Partnern lsen Offene Plattformen

    Anpassungsfhigkeit und Agilitt

  • 6 VOLKSWAGEN Konzernforschung | Architektur & KI-Technologie | Dr. Stephan Scholz

    BCHER

    BROCKHAUS

    BCHER

    WIKIPEDIA

    MUSIK

    SONY

    MUSIK

    ITUNES

    VIDEOS

    BLOCKBUSTER

    VIDEOS

    NETFLIX

    SHOPPING

    QUELLE

    SHOPPING

    AMAZON

    DIGITALISIERUNG AUSWIRKUNGEN

    MOBILITY

    VOLKSWAGEN

    MOBILITY

    ? ? ? VOLKSWAGEN!

  • 7 VOLKSWAGEN Konzernforschung | Architektur & KI-Technologie | Dr. Stephan Scholz

    AGENDA KNSTLICHE INTELLIGENZ & MASCHINELLES LERNEN IM AUTOMOBILEN UMFELD

    1. Ausgangslage, Trends und Anforderungen

    2. Herausforderung vernetztes autonomes Fahren

    3. Offene Fragen der knstlichen Intelligenz

    4. Herstellerbergreifende nationale Forschungsinitiative

  • 8 VOLKSWAGEN Konzernforschung | Architektur & KI-Technologie | Dr. Stephan Scholz

    DEFINITION AUTOMATISCHES FAHREN

    Level of automation (Terms according to SAE J3016)

    Driver continuously performs the longitudinal and lateral driving task

    Driver continuously performs the longitudinal or lateral driving task

    Driver must monitor the driving task and the driving environment at all times

    Driver does not need to monitor the driving task nor the driving environment; must always be in a position to resume control

    No intervening vehicle system active

    The other driving task is performed by the system

    System performs longitudinal and lateral driving task in a defined use case

    System performs longitudinal and lateral driving task in a defined use case. Recognizes its performance limits & requests driver to resume the dynamic driving task with sufficient time margin.

    Auto

    mat

    ion

    Driv

    er

    Level 0 Driver Only

    Level 1 Assisted

    Level 2 Partial

    Automation

    Level 3 Conditional Automation

    Level 4 High

    Automation

    Level 5 Full

    Automation

    Driver is not required during defined use case

    System performs the lateral and longitudinal driving task in all situations in a defined use case.

    System performs the lateral and longitudinal driving task in all situations encountered during the entire journey. No driver required.

  • 9 VOLKSWAGEN Konzernforschung | Architektur & KI-Technologie | Dr. Stephan Scholz

    AUTONOMES FAHREN: MEHRWERT

    Sicherheit und effizienter Verkehrsfluss

    Raumeffizienz in der Stadt

    Zeitqualitt, Private Space, Business

    Nutzerorientiertes Fahrerlebnis / Konsum

    System- & Umfeldmonitoring

  • 10 VOLKSWAGEN Konzernforschung | Architektur & KI-Technologie | Dr. Stephan Scholz

    Sensors Localization and perception

    Car2x

    AUTOMATISCHES FAHREN: FUNKTIONALE VERARBEITUNGSKETTE

    Environment Model

    Scenario interpretation and prediction

    Trajectory Planning

    Actuators

  • 11 VOLKSWAGEN Konzernforschung | Architektur & KI-Technologie | Dr. Stephan Scholz

    360 Lidar

    Front Viewing Camera

    Top View Cameras

    Ultrasonic Sensors

    Long Range Lidar

    Long Range Radar

    Short Range Radar

    3-FACH REDUNDANTE URBANE PERZEPTION

  • 12 VOLKSWAGEN Konzernforschung | Architektur & KI-Technologie | Dr. Stephan Scholz

    detection

    classification

    size

    distance

    velocity

    detection

    classification

    size

    distance

    velocity

    detection

    classification

    size

    distance

    velocity

    KOMPLEMENTRE WAHRNEHMUNG

    Camera LIDAR RADAR

    Mono Camera

    e.g. Object classification

    Radar

    e.g. Velocity measurement

    Laser

    e.g. Object dimensions

    detection

    classification

    size

    distance

    velocity

    CLUSTER

  • 13 VOLKSWAGEN Konzernforschung | Architektur & KI-Technologie | Dr. Stephan Scholz

    Plan

    Plan

    Plan

    VERNETZTES FAHREN VIA CAR2X BLICK IN DIE ZUKUNFT

    V2X Communication

    Lokale Perzeption

    Kollektive Wahrnehmung

    Intentionsaustausch Abgestimmte Bahnplanung

    Plan

    Plan

  • 14 VOLKSWAGEN Konzernforschung | Architektur & KI-Technologie | Dr. Stephan Scholz

    HERAUSFORDERUNG: WIE GUT IST GUT GENUG? VERSCHRFTE ANFORDERUNGEN FR DAS AUTONOME FAHREN

    Kernfragen: Welche funktionale Leistungsfhigkeit

    mssen Fahrfunktionen je nach Autonatisierungsgrad aufweisen?

    Wie kann die Vollstndigkeit der relevanten Testflle sichergestellt werden?

    Welche Testflle knnen in der Simulation geprft werden, welcher auf der Strae?

    Welche Gtekriterien, Werkzeuge, Methoden u. Prozesse sind erforderlich?

    Bewertungskriterien im Vergleich zum menschlichem Fahrer?

  • 15 VOLKSWAGEN Konzernforschung | Architektur & KI-Technologie | Dr. Stephan Scholz

    AGENDA KNSTLICHE INTELLIGENZ & MASCHINELLES LERNEN IM AUTOMOBILEN UMFELD

    1. Ausgangslage, Trends und Anforderungen

    2. Herausforderung vernetztes autonomes Fahren

    3. Offene Fragen der knstlichen Intelligenz

    4. Herstellerbergreifende nationale Forschungsinitiative

  • 16 VOLKSWAGEN Konzernforschung | Architektur & KI-Technologie | Dr. Stephan Scholz

    BIG DATA & KNSTLICHE INTELLIGENZ ENABLER FR DIE DIGITALISIERUNG DER MOBILITT FR MORGEN

    Datentypen

    Fahrzeug & Umfeld

    Infrastruktur

    HMI & Mobile Online Dienste

    Nutzerdaten

    Patente, Literatur & News

    Knstliche Intelligenz

    Big Data

    Anwendungsfelder

    Deep Driving

    Mobile Online Dienste

    Mobility Services

    Smart Cities

    Technology Intelligence

    Personalisiertes HMI

    Prdiktive Wartung

    Speicherung, Verarbeitung und Analyse von Daten Automated Driving

    Quelle:Pixabay

    Quelle:Pixabay

    Quelle:Pixabay

    Quelle:Wikimedia

    Quelle:Pixabay

  • 17 VOLKSWAGEN Konzernforschung | Architektur & KI-Technologie | Dr. Stephan Scholz

    AI-DRIVEN AUTONOMOUS DRIVING

    Motivation

    Verkehrsszenarien sind komplex und hochdynamisch

    Die robuste und zuverlssige Situationserfassung und das prdiktive Szenenverstndnis spielen hierbei eine besondere Rolle.

    Knstliche Intelligenz entwickelt sich zur Schlsseltechnologie

    Indu

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