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VITOS 3

Simulations- und KI-gestützte Methoden und Prozesse im Virtuellen Testbed für Optische Sensoren in robotischen Raumfahrtsystemen - Von der Idee über die Virtuelle Inbetriebnahme bis zum Technologietransfer

Simulations- und KI-gestützte Methoden und Prozesse im Virtuellen Testbed für Optische Sensoren in robotischen Raumfahrtsystemen - Von der Idee über die Virtuelle Inbetriebnahme bis zum Technologietransfer

Teilvorhaben: Standardisierung und KI-basierte Sensordatenoptimierung

Projektbeschreibung

In ViTOS-I wurde das ViTOS-Testbed initial entwickelt. Es unterstützte dabei den ersten Schritt im Lebenszyklus eines optischen Sensors, indem es dessen Simulation im geplanten Einsatzumfeld erlaubt noch bevor ein erster realer Prototyp des Sensors existiert. In ViTOS-II wurden darauf aufbauend Prozesse erforscht und die hierzu notwendigen Komponenten (Simulationen, Workflows und Schnittstellen) zur Verfügung gestellt, die einen sukzessiven Austausch simulierter durch reale Komponenten erlauben und so eine nahtlose Transition vom simulierten Prototyp zum realen System in einer realen Umgebung ermöglichen. 1 FKZ: Im Rahmen der abschließenden Experimente wurden in ViTOS-II drei wesentliche weitere Bedarfe des ViTOS-Testbeds identifiziert. Dies umfasst erstens eine simulationsbasierte Absicherung von Sample Return-Mission, zweitens standardisierte, domänenübergreifenden Simulationsschnittstellen und drittens eine höhere Simulationstiefe bei geringeren Rechenzeiten. In ViTOS-3 sollen deshalb Konzepte und Methoden erforscht und in Form eines Labordemonstrators umgesetzt werden, die diese Punkte adressieren und entsprechende Lösungen für das ViTOS-Testbed ermöglichen. Einen wesentlichen neuartigen wissenschaftlichen Beitrag neben der Unterstützung von Sample Return-Missionen im ViTOS-Testbed stellt dabei die angestrebte Verbesserung der Qualität und Rechenzeit der Simulation mittels Künstlicher Intelligenz (KI) dar. Die Arbeitsschwerpunkte von RIF liegen in der Projektkoordination, der Spezifikation der Testbded-Funktionalitäten für Mars Sample Return Szenarien und der Integration des ASAM OSl-Standards in das ViTOS-Testbed. Darüber hinaus untersucht RIF Kl-Methoden zur Verbesserung der Ergebnisse der Sensorsimulation anhand exemplarischer Einsatzszenarien, z.B. der Kl-gestützte Materialerzeugung für ADAS-Anwendungen. Eine Evaluation der Ergebnisse soll im ViTOS-Testbed für Kamera-basierte Fahrerassistenzsysteme erfolgen.

Kooperationspartner

  • Institut für Mensch-Maschine-Interaktion, Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen

Unterauftragnehmer

  • Jena-Optronik GmbH

  • FICOSA ADAS S.L.U.
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