Ein autonomes Fahrzeug muss seine Umwelt wahrnehmen und adäquat auf sie reagieren können. Eine fehlerfreie und zuverlässige Umfelderkennung ist eine Grundvoraussetzung um autonome Fahrfunktionen im täglichen Verkehr umzusetzen. Das autonome Fahrzeug muss alle relevanten Verkehrsteilnehmer korrekt erkennen und klassifizieren können. Das gilt insbesondere in komplexen urbanen Verkehrsituationen. Hier kommen zunehmend Methoden der künstlicher Intelligenz (KI) zum Einsatz. Solche auf maschinellem Lernen beruhenden KI-Funktionsmodule werden damit zu Schlüsseltechnologien.
Werden diese Technologien in hochautomatisierte Fahrzeuge integriert, gilt es, die gewohnte funktionale Sicherheit bisheriger Systeme zu gewährleisten – ohne dass der Fahrer notfalls die Fahraufgabe übernehmen muss. Existierende und etablierte Absicherungsprozesse lassen sich jedoch nicht ohne weiteres auf maschinelle Lernverfahren übertragen.
Wir nehmen uns dieser Herausforderung an. Das Projekt KI Absicherung erarbeitet exemplarisch eine stringente und nachweisbare Argumentationskette für die Absicherung und Freigabe von KI-Funktionsmodulen im Kontext des hochautomatisierten Fahrens.
