Projekt Beschreibung
Das Forschungsprojekt COPPER entwickelt neue Trainingsstrategien für tiefe neuronale Netze zur visuellen Umgebungswahrnehmung beim assistierten und autonomen Fahren. Untersucht werden insbesondere kontinuierliches Lernen („Continual Learning“), selbstüberwachtes und unüberwachtes Lernen sowie neue Formen der Überwachung durch menschliches Verhalten.
Ziel sind adaptive KI-Modelle, die neue Situationen und Aufgaben fortlaufend erlernen können, weniger Trainingsressourcen benötigen und sich für unterschiedliche Verkehrssituationen einsetzen lassen. Durch die gemeinsame Berücksichtigung mehrerer Sensoren und Wahrnehmungsaufgaben soll eine umfassendere und robustere Erfassung der Fahrzeugumgebung ermöglicht werden.