盖世汽车新闻将在自动驾驶汽车测试过程中生成大量数据。据外媒报道，多家研究机构和公司合作建立了一个联合项目KIsSME，旨在减少数据量、节省存储空间、降低能耗和评估工作，同时压缩信息以使车辆更安全。该项目英文名称的首字母缩写代表“人工智能，用于在高度自动化车辆测试期间选择接近实时的场景和操纵数据记录”。它致力于开发基于人工智能的算法，在驾驶过程中选择数据，并将其分类到场景目录中。
自动驾驶汽车配备了许多传感器来记录车辆状态和周围环境信息。车辆必须根据这些信息在尽可能短的时间内做出可靠的驾驶决策。在测试过程中，车辆必须行驶数百万公里，并了解各种场景，这些场景集成了基础设施、天气和其他道路使用者及其行为。每辆车每天生成的数据量可达8TB，这使得处理如此庞大的数据量对汽车测试和开发工程师来说是一个巨大的挑战。减少数据量的一种方法是创建一个驾驶场景目录，并在测试过程中对新出现的场景进行排序。这种方法允许测试人员只记录在驾驶过程中增加实际价值的数据，KIsSME项目的科学家正在开发人工智能算法，以选择驾驶过程中的现有数据。该项目涉及L4至L5级自动驾驶，即用于特定驾驶场景的自动驾驶汽车，以及全自动驾驶机器人出租车。卡尔斯鲁厄理工学院车辆系统工程研究所副所长Michael Frey，解释说“KIsSME的目标是在减少数据量的同时扩大场景目录。KIT的研究人员在城市公共交通和德国卡尔斯鲁厄的巴登-符腾堡自动驾驶测试场进行了测试驾驶，并在KIT的整车测试台上进行了闭环车辆模拟测试，为该项目提供了真实的驾驶测试和模拟数据n、 研究人员正在测试该项目开发的人工智能模型和人工智能选择器，使用合作伙伴开发的算法来测试和模拟数据。KIsSME联合项目由AVL组织和协调，合作伙伴包括KIT、Fraunhofer高速动力学研究所、Rustmach研究所、FZI信息技术研究中心和Robert Bosch。德国联邦经济事务和能源部为KIsSME项目提供了650万欧元的资金。该项目于2021年初启动，研究结果将在三年内公布。
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