Kameras, Radar, Lidar- oder Ultraschall-Sensoren liefern kontinuierlich Informationen, aus denen das Fahrzeug ein dreidimensionales Abbild seiner Umgebung erstellt. Die Systeme müssen dabei unterschiedlichste Objekte in Echtzeit erkennen – darunter zum Beispiel Fahrzeuge, Personen, Fahrspuren oder Verkehrszeichen. Moderne Stadt- und Reisebusse sind längst mit einer Vielzahl von Assistenz- und Sicherheitssystemen ausgerüstet, an die genau solche Anforderungen gestellt werden. Diese Sensordaten müssen digital korrekt verarbeitet werden, damit das Fahrzeug immer die „absolute Wahrheit“ – in der Fachwelt „Ground Truth“ genannt – erhält, um darauf basierend eine Fahrfunktion zu errechnen und umzusetzen. Ein Abgleich der gesammelten Sensor-Informationen mit einem zuverlässigen und hochpräzisen Referenzsensorsatz erhöht die Genauigkeit. Hier setzt ZF Annotate an.
KI für mehr Tempo und erhöhte Sicherheit
Auf der Grundlage von kundeneigenen Fahrzeugdaten und der zusätzlichen ZF-Sensordatenaufzeichnungen – der Referenzmessung – liefert die Cloud-basierte Servicelösung die „Ground Truth“. Dabei agiert ZF Annotate als ein vom zu überprüfenden Sensor-Set unabhängiges, redundantes Setup, das während der Fahrt auf der Straße mit den gleichen Informationen konfrontiert wird. Die aufgezeichneten Daten werden anschließend in die Cloud geladen und analysiert: Dank künstlicher Intelligenz werden alle relevanten Objekte positionsgenau markiert, klassifiziert, attribuiert und mit eindeutigen ID-Nummern versehen. Sich bewegende Objekte werden getrackt. Nach dieser „Annotation“ liefert die Software eine hochpräzise Vergleichsmessung. Damit ist ZF Annotate eine hochmoderne, KI-gestützte Validierungslösung zum Testen und Trainieren moderner ADAS/AD-Systeme von Level 2+ bis Level 5.
Bisherige Vergleichssysteme setzen bei der Validierung von Referenzdaten überwiegend auf eine 2D-Annotation und bilden damit die Umgebung in Entfernung und horizontalem Winkel ab. Das 3D-fähige ZF Annotate ergänzt die Angaben um die Information der Höhe.
Bis zu zehnmal schneller
Die präzisen und zuverlässigen Daten der Referenzmessungen von ZF Annotate können damit laut Unternehmensangaben die Entwicklung und Feinabstimmung komplexer ADAS- und AD-Systeme deutlich beschleunigen. Bislang war die Validierung solcher Systeme mit hohem Arbeitsaufwand verbunden und entsprechend zeit- und kostenaufwändig, da die Referenzdaten traditionell manuell von Menschen annotiert werden.
Dank Künstlicher Intelligenz kann das Unternehmen den Validierungsprozess um das bis zu Zehnfache beschleunigen und so eine Annotation von zwölf auf zwei Monate verkürzen, heißt es in einer Pressemeldung. Die Referenz-Sensorik kommt je nach Kundenwunsch entweder auf dem Testfahrzeug selbst oder im sogenannten „Pursuit“-Modus zum Einsatz. Dabei handelt es sich um ein auf einem separaten Referenzdaten-Fahrzeug angebrachten Sensor-Set. Der Pursuit-Modus ist ohne größere Anpassungen an dem zu testenden Fahrzeug einsetzbar – zum Beispiel bei der Bewertung von Parkszenarien im öffentlichen Raum.
Diese Flexibilität in der Anwendung macht ZF Annotate unabhängig von bestimmten Sensor-Herstellern. Auch die sonst kostenintensive Modifikation an den hochtechnologischen Testfahrzeugen der Kunden entfällt. Kunden können den Service also auch in bereits gestartete Entwicklungsprojekte einbeziehen. Damit unterstützt ZF Annotate den Validierungsprozess und somit die Ziele eines jeden Entwicklers auf dem Weg zu einem fehlerfreien Produkt. ZF Annotate kann fahrzeugklassenübergreifend sowohl im Pkw- als auch Nutzfahrzeugbereich eingesetzt werden.