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
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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
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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
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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
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BCHER
BROCKHAUS
BCHER
WIKIPEDIA
MUSIK
SONY
MUSIK
ITUNES
VIDEOS
BLOCKBUSTER
VIDEOS
NETFLIX
SHOPPING
QUELLE
SHOPPING
AMAZON
DIGITALISIERUNG AUSWIRKUNGEN
MOBILITY
VOLKSWAGEN
MOBILITY
? ? ? VOLKSWAGEN!
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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
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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.
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AUTONOMES FAHREN: MEHRWERT
Sicherheit und effizienter Verkehrsfluss
Raumeffizienz in der Stadt
Zeitqualitt, Private Space, Business
Nutzerorientiertes Fahrerlebnis / Konsum
System- & Umfeldmonitoring
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Sensors Localization and perception
Car2x
AUTOMATISCHES FAHREN: FUNKTIONALE VERARBEITUNGSKETTE
Environment Model
Scenario interpretation and prediction
Trajectory Planning
Actuators
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360 Lidar
Front Viewing Camera
Top View Cameras
Ultrasonic Sensors
Long Range Lidar
Long Range Radar
Short Range Radar
3-FACH REDUNDANTE URBANE PERZEPTION
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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
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Plan
Plan
Plan
VERNETZTES FAHREN VIA CAR2X BLICK IN DIE ZUKUNFT
V2X Communication
Lokale Perzeption
Kollektive Wahrnehmung
Intentionsaustausch Abgestimmte Bahnplanung
Plan
Plan
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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?
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AGENDA KNSTLICHE INTELLIGENZ & MASCHINELLES LERNEN IM AUTOMOBILEN UMFELD
1. Ausgangslage, Trends und Anforderungen
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3. Offene Fragen der knstlichen Intelligenz
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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
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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
