Impulsprojekt 13: Hybride Modelle und KI-Methoden für Sichere Mobilität (HyMne 2) – Datengenerierung und Datenqualität

IP13 ist in drei Teilprojekte gegliedert. Im Teilprojekt 1 steht die Aufgabe der hochgenauen Zustandsschätzung mittels Inertialmesssystemen im Fokus. Dabei werden Korrektursignale aus Onboard-Sensoren berechnet, z. B. Geschwindigkeits- oder Schwimmwinkelsignal. Die eingesetzten Schätzverfahren nutzen eine Kombination aus KI-Verfahren und physikalischen Modellen. Das Teilprojekt 2 nutzt die Ergebnisse aus IP8, wo gezeigt wurde, dass die Kombination von Fahrzeugbewegungsmodellen mit Deep-Learning-Architekturen sehr vorteilhaft für die Verhaltensvorhersage und die Generierung von fahrbaren Trajektorien für die Verkehrsteilnehmer ist. Die entwickelten hybriden Modelle werden in IP13 durch die Einführung von Guidance-Aspekten, wie Zielpunkte, Verkehrssignale und Beschleunigungsprofile erweitert. Dies erhöht die Relevanz der hybriden Modelle für Simulationsumgebungen. Im Teilprojekt 3 liegt der Fokus auf der Identifikation und Auswahl von Verkehrsszenarien, die kritisch sind oder atypisches Fahrerverhalten aufweisen, sogenannte „Corner-Cases“. Diese Szenarien werden sowohl aus öffentlich zugänglichen Datensätzen als auch aus Verkehrsszenarien ausgewählt, die mit den im IP8 erforschten Methoden generiert wurden.