Für die im Projekt definierten Fahrten wurde ein Testfahrzeug mit zahlreichen Sensoren (Kameras und LiDAR) ausgestattet und auf die Straßen geschickt. Die relevanten Fahrzeugdaten sind in eigens definierten Fahrsituationen und -geschehen im Verkehr in Deutschland und Italien erhoben und für die weitere Verarbeitung gekennzeichnet worden.
Die während der Testfahrten erhobenen Daten habe verschiedene Deltas berücksichtigt. Dazu gehören unterschiedliche Stadt-/Land-Umgebungen, unterschiedliche Länder, unterschiedliche Sensortechnik (Sensoren unterschiedlicher Hersteller) und unterschiedliche Witterungsbedingungen.
Der Abschluss der Datensammlung ist ein wesentlicher KI Delta Learning Meilenstein. Die bereits im Projekt entwickelten Werkzeuge und Methoden können nun anhand eines validierten und verifizierten Datensatzes trainiert und ausgewertet werden - ein wichtiger Schritt auf dem Weg zu einer skalierbarer KI für das autonome und vernetzte Fahren.
Bild: CMORE Automotive GmbH