Über vergangene und laufende Forschungs- und Kundenprojekte haben wir uns ein großes Know-How im Bereich der Künstlichen Intelligenz aufgebaut. Unsere Kenntnisse im KI-Sektor teilen wir gerne und bieten diese entweder in einem Consulting-Projekt oder direkt in einem Entwicklungsdienstleistung-Projekt an.
Gemeinsam mit Ihnen betrachten wir Ihren individuellen Anwendungsfall und entwickeln Ideen & Lösungen, um Ihre Projekte voranzutreiben.
Bei der Verwaltung von Testfahrten bringt das automatisierte Zuordnen und Kategorisieren von aufgezeichneten Daten direkt vor Ort einen großen Vorteil. Das Erkennen von Objekten sowie kompletten Szenarien basiert zunehmend auf Methoden der Künstlichen Intelligenz und ermöglicht das Pre-Labeling von Daten bereits während der Testfahrt. Die anschließende Weiterverarbeitung der Daten wird dadurch erheblich unterstützt. Zudem können die annotierten Daten für ein Online-Kampagnenmanagement verwendet werden.
Bei der Validierung und Entwicklung von neuen Fahrfunktionen sind vor allem vom Normalverhalten abweichende Daten von großem Interesse (Outlier-Detection). Diese zeigen unbekannte Situationen auf und können auf ein mögliches Fehlverhalten im Algorithmus hinweisen. Methoden aus dem maschinellen Lernen erkennen diese Anomalien, klassifizieren sie automatisch und unterstützen bei der Analyse der Ursachen.
Eine kamerabasierte Erkennung und Vermessung der Umwelt bietet umfassende Möglichkeiten zur Automatisierung vielfältiger Situationen und zielgerichteter Navigation. Unsere tiefgehende Erfahrung im Bereich herkömmlicher und KI-basierter Algorithmen kann unterstützen neue Ideen erfolgreich umzusetzen, von ADAS bis Robotersteuerung.
Für das Testen automatisierter Fahrfunktionen ist es notwendig, Szenarien gezielt zu variieren und eindeutig zu reproduzieren. Bei HiL- oder SiL-Verfahren bieten sich viele Anwendungsfälle wie das Einspielen virtueller Szenarien (z. B. mit generativen Methoden), Entwicklung individueller SiL-Algorithmen (z. B. GPGPU-Algorithmen zur Nachstellung von DSPs) oder intelligentes Management von HiL-Clustern.
Data Preprocessing
Klassifikation
Image Processing / Objektdetektion
Regression
Clustering
Feature Extraction
Anomalie-Erkennung
Postprocessing
