Umfelderfassung im Fahrzeug 2023

Prof. Dr. Frank Köster, Gründungsdirektor DLR-Institut
KI-Sicherheit, Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V., Sankt Augustin und Ulm

• Entwurf einer Sensorfusion zur Trajektorienableitung
• Szenarienbasiertes Testen von Sensorsystemen
• Simulation und aktives „Replay“ von Sensordaten
• Anwendung am Beispiel eine Bus-Platoons

Prof. Dr.-Ing. Eric Sax, Leiter des Instituts für Technik der Informationsverarbeitung (ITIV), Karlsruher Institut für Technologie (KIT), Karlsruhe

• Vorstellung und Vergleich der verschiedenen Messprinzipien für Lidar-Sensoren
• Auswahl von Algorithmen zur Objektdetektion für relevante Straßenverkehrsobjekte
• Vergleich der Detektionsergebnisse verschiedener Sensoren unter reproduzierbaren Bedingungen
• Diskussion der Vorteile und Grenzen der Lidar-Sensorik

Prof. Dr. rer. nat. Toralf Trautmann, Professur für Kraftfahrzeug-
Mechatronik, Hochschule für Technik und Wirtschaft, Dresden

• Reproduzierbares, szenarienbasiertes Testen von
  Sensorsystemen unter widrigen Umgebungsbedingungen
• Entwicklung von Metriken für die Leistungsfähigkeit
  automatisierter Fahrsysteme
• Aufbau einer nationalen Qualitätsinfrastruktur für das
  automatisierte und vernetzte Fahren

Dr.-Ing. Sascha Meyne, Leiter der Arbeitsgruppe „Metrologie für vernetzte Mobilität“, Physikalisch-Technische Bundesanstalt (PTB), Braunschweig

Cornelia Denk, CEO, BIT Technology Solutions, München

• Automotive Radar
•  Wetterbedingungen
• Reale Messungen
• Modellierung

Diogo Wachtel Granado, M.Sc., wissenschaftlicher Mitarbeiter,
Prof. Dr-Ing. Werner Huber, Professur für Integrale Sicherheit und Testmethoden, Leiter CARISSMA Institute of Automated Driving (C-IAD), Technische Hochschule Ingolstadt, Ingolstadt

• Werkzeugkette und Vorgehen zur Unterstützung der
  Genehmigung von Betriebsbereichen im Kontext der
  Autonome-Fahrzeuge-Genehmigungs-und-Betriebs-
  Verordnung – AFGBV
• Validierung von Sensormodellen auf dem Testfeld Niedersachsen
• Sicherstellung von Interoperabilität zwischen Fahrzeug und Betriebsbereich
• Automatisiertes Fahren und realer Betrieb

Dipl.-Ing. Lennart Asbach, Abteilungsleitier Verifikation und
Validierung, Institut für Verkehrssystemtechnik, Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt, Braunschweig

Große Herausforderungen beim Einsatz konventioneller
distanzbasierter Methoden der Validierung für ADAS-Systeme

• Neuartige Methoden basierend auf dem Einsatz von
  szenariobasierten Ansätzen der agentenbasierten Kosimulation und hybriden Realität
• Das Schließen der „Simulation-to-Reality“-Lücke ist von großer Wichtigkeit

Dr. Ulrich Eberle, Senior Project Lead Advanced Technology,
Stellantis, Rüsselsheim

• 3D Models and Materials in ADAS/AD Simulation
• Khronos Graphics Layer Transport Format (glTF) 2.0
• OpenMATERIAL: Specifications and Asset Information for 3D Models
• OpenMATERIAL: Material Models for Rendering and Sensor Simulation

Dr.-Ing. Ludwig Friedmann, Solution Architect Simulation Autonomous Driving, BMW AG, München

Niels Koch, Entwicklung Package / Integration automatisiertes Fahren / Fahrerassistenz, Audi AG, Ingolstadt

Die Themen der World Cafés werden zeitnah bekannt gegeben.

• Methodik zur Erstellung von Sicherheitsnachweisen für
  KI-basierte Wahrnehmungsfunktionen
• Basis für praktikable Umsetzung in der Entwicklung und
  Standardisierung
• Forschungsprojekte KI-Absicherung, Safetrain

Priv.-Doz. Dr. Michael Mock, Senior Data Scientist, Fraunhofer IAIS, Sankt Augustin

• AI-specific Vulnerabilities of Virtual Sensors
• Assessing Safety- and Security-related Risks of AI-based Virtual Sensors
• Discussing AI-related Gaps and Challenges of current
  Standardization
• Proposing Generic Audit Approaches for Virtual Sensors

Vasilios Danos, IT Security, Lead Artificial Intelligence,
TÜV Informationstechnik GmbH, Essen

• Was sind die Herausforderungen, wenn es darum geht, die
  Sicherheit von KI-basierten Perzeptionsfunktionen für
  Automobilanwendungen zu argumentieren?
• Wie können Normen und Standards helfen und in welchem
  Verhältnis stehen sie zum EU-KI-Gesetz?
• Status von ISO PAS 8800 - Road Vehicles, Safety and AI
• Zukünftige Forschungsrichtungen

Prof. Dr. Simon Burton, Scientific Director, Safety Assurance,
Fraunhofer Institute for Cognitive Systems, München

• Virtuelles Testen von AD/ADAS-Funktionen mit Fokus auf
  Perception
• Absicherung über virtuelle Simulationsumgebungen basierend auf reale Messdaten
• Verwendung der ASAM-Standards für die Beschreibung der Szenarien und der Umgebung
• Generierung der kritischen Szenarien unter Verwendung
  KI-Algorythmen, unter anderem „Deep reinforcement Learning“

Dr. Reza Rezaei, Teammanager Modelling and Simulation, André Appelt, Teammanager, Perception and Simulation, Marko Gustke,
Department Manager Intelligent Systems Functions, IAV GmbH, Berlin

• Sensorbasierte Umgebungserkennung
• Semantisches und geometrisches Szenenverstehen
• Daten und Deep Learning

Dr.-Ing. Larissa Triess, Machine Learning Engineer, Perception & Maps, Mercedes-Benz AG, Stuttgart

• Was über die „bloße“ Implementierung und Anwendung von Standards hinaus noch notwendig ist
• Einblicke, wie ASAM mit anderen Organisationen
• zusammenarbeitet, um Standards in das Gesamtbild eines V&V-Workflows zu integrieren

Ben Engel, Global Technology Manager, ASAM e.V., Höhenkirchen

• Accident Analysis as rationale for ADAS/AD System Design
• Paradigm Change from Consumer Ratings to Legal Compliance
• Concepts, Trends and Influencing Factors for System Scalability

Dr.-Ing. Martin Pfitzner, Lead Reference Architect - Product Line Safety, BA Autonomous Mobility, Continental AG, Ulm