Forschungsprojekt - DZSF - Weiterentwicklung der offenen Datengrundlagen für die Objekterkennung und -klassifizierung mittels künstlicher Intelligenz beim automatisierten Fahren im Schienenverkehr

Das automatisierte Fahren im Eisenbahnbetrieb birgt große Potenziale, beispielsweise hinsichtlich der Erhöhung der Kapazität. Dabei müssen technische Systeme Aufgaben übernehmen, die derzeit der Triebfahrzeugführer leistet. Bei höheren Automatisierungsgraden zählt hierzu auch die Prüfung auf etwaige Objekte im Gleisbereich und im Umfeld sowie die Klassifizierung definierter Arten von Objekten. Dabei erfassen unterschiedliche Sensoren Daten aus der Umgebung, die dann anhand von Algorithmen der künstlichen Intelligenz (KI) auf etwaige relevante Objekte geprüft werden. Da die potenziellen Eingabedaten der Sensoren für solche KI-Anwendungen einer großen Varianz unterliegen, werden die Algorithmen voraussichtlich zu einem signifikanten Teil mittels Verfahren des maschinellen Lernens (ML) anhand von Trainings- und Validierungsdaten entwickelt werden. Die hierfür benötigten KI-Datensätze sind derzeit allerdings kaum offen verfügbar, was die Entwicklung der Algorithmen stark einschränkt. Ziel des Projekts ist es, allgemeine Vorgaben zur Aufbereitung von Daten für Training und Validierung von KI-Algorithmen zur Objekterkennung und -klassifizierung zu entwickeln sowie für einen Teilbereich der relevanten Eingangsparameter KI-Daten aufzubereiten und nach Projektabschluss zu veröffentlichen. Die Projektergebnisse sollen die Forschung an und Entwicklung von Anwendungen zur Objekterkennung und -klassifizierung beim automatisierten Fahren im Eisenbahnbetrieb unterstützen.