Validierung moderner Fahrerassistenzsysteme durch automatische Annotationen

Die Validierung moderner Fahrerassistenzsysteme (ADAS) stellt hohe Anforderungen an die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der verwendeten Daten. Klassische Testmethoden auf Teststrecken sind teuer und spiegeln die reale Verkehrskomplexität nur begrenzt wider. ZF Annotate bietet eine innovative Lösung durch die vollautomatische Annotation von Referenzmessdaten. Mit spezialisierter Sensorik und cloudbasierten KI-Diensten wird ein präzises 3-D-Abbild der Fahrzeugumgebung erstellt, das für die Entwicklung und Validierung von ADAS-Funktionen unerlässlich ist. Die automatische Verarbeitung und Interpretation der Messdaten ermöglicht eine schnelle und kostengünstige Erstellung von Vergleichsdaten, die eine effiziente Validierung und Optimierung neuer Systeme ermöglichen. Besonders hervorzuheben ist die Fähigkeit, dynamische und statische Objekte im Umfeldmodell zu identifizieren, zu klassifizieren und zu tracken, was eine umfassende Validierung der ADAS-Funktionen gewährleistet. Die detaillierte Beschreibung der verwendeten Sensorik und der KI-gestützten Datenanalyse bietet wertvolle Einblicke in die Technologie hinter ZF Annotate und deren Vorteile gegenüber manuellen Annotationsmethoden. Die Ergebnisse zeigen, dass die automatische Annotation nahe an die Detektionsraten manueller Annotationen heranreicht, dabei jedoch erheblich schneller und kosteneffizienter ist. Dies macht ZF Annotate zu einem entscheidenden Werkzeug in der Entwicklung und Validierung zukünftiger Fahrerassistenzsysteme.