KI-Labor im ZML

Künstliche Intelligenz sinnvoll einsetzen – KI-Konzepte für KMU und die Region

Besonderer Fokus des KI-Labors ist es, die Einstiegsschwelle in KI für Unternehmen so niedrig wie möglich zu gestalten. Das Labor ist eine Anlaufstelle für erste Machbarkeitseinschätzungen und bietet Hilfestellungen wie bspw. eine kostenlose "KI-Sprechstunde". 

Unternehmen sollen sich produktneutral beraten lassen und mit Hilfe des Labors weitere Schritte planen können. Auf Sensibilisierungsveranstaltungen sollen KMU, die KI noch nicht im Fokus hatten, an das Thema herangeführt werden.

Das KI-Labor ist in einer Räumlichkeit der Hochschule Heilbronn untergebracht, in der verschiedene industrierelevante KI-Anwendungsfälle demonstriert werden. Potenziale, Entwicklungswerkzeuge, nötige Voraussetzungen und Grenzen der Technologie können in diesem „Experimentierraum“ anschaulich werden. Neben der Möglichkeit vor Ort, wird auch ein Experimentierraum in der Cloud bereitgestellt. Industriepartner können so in aller Ruhe selbst erste Schritte wagen und Erfahrungen sammeln.

Um Hilfe zur Selbsthilfe für Industrieprojekte zu geben, bietet das KI-Labor ein speziell zugeschnittenes Schulungs- und Lehrangebot den Kunden an.

Bei allen Aktivitäten stehen wir als KI-Experten zur Verfügung, die ein breites Themenspektrum von ingenieurwissenschaftlichen Anwendungen, über den medizinischen Bereich bis hin zu betriebswirtschaftlichen und fachübergreifenden Anwendungen in Unternehmen abdecken. Forschungsprojekte und -anträge können so ebenfalls gemeinsam angegangen werden. 

Bei dem KI-Labor handelt es sich um ein gefördertes Projekt des Ministeriums für Wirtschaft, Arbeit und Wohnungsbau, Baden-Württemberg. Das Projekt und die Arbeit im KI-Labor läuft seit März 2020. 

Falls Sie aktuell Gesprächsbedarf haben oder einfach in unseren E-Mail-Verteiler aufgenommen werden möchten, kontaktieren Sie uns gerne.

Bitte nutzen Sie zur Kontaktaufnahme zusätzlich die allgemeine Mailadresse des ZMLs.

Gefördert durch:

Das KI-Labor stellt sich vor

Angebote des KI-Labors

KI-Sprechstunde (kostenlos)
Schulungen, Workshops
Gemeinsame Forschung, Machbarkeitsstudien, Produkt-Entwicklung
Virtuelles KI-Labor (Experimentierraum)

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Projekte im KI-Labor

Forschungsziel

Das Forschungsziel ist das autonome Fahren auf öffentlichen Straßen. Dieses unterteilt sich in verschiedene Einzeldisziplinen - der Bereich der Perzeption nimmt dabei den größten Forschungsanteil bei uns ein.

Ansatz

Wir gehen das Forschungsziel in drei Domänen an: zum einen rein simulativ, zum anderen in Hardware im Maßstab 1:8 und schließlich mit unserem großen Versuchsträger, dem VW-Passat, siehe Bild oben. Damit können wir parallel an verschiedenen Aufgabenstellungen des automatisierten Fahrens arbeiten. Vor allem im Bereich der Perzeption findet Forschung direkt am großen Versuchsträger statt, ohne den Weg der Simulation und des Modellautos zu durchlaufen. Hierunter fallen beispielsweise die Entwicklung des Occupancy Grids und die Umfeldmodellerstellung.

Ausstattungsmerkmale

Der Versuchsträger ist vom Typ: VW Passat B8 Variant. Dieser ist professionell umgebaut, sodass die Fahrerschnittstellen Gas, Bremse und Lenkung über eine CAN-Bus-Kommunikation ansteuerbar sind. Neben den bereits serienmäßig verbauten Sensoren ist ein vollumfängliches Sensorsetup hinzugekommen. Hierzu zählen die auf dem Dach befindlichen Laserscanner und die im Innenraum befindlichen Kameras für die 360° Rundumsicht. Weiterhin kommen drei leistungsstarke Rechner zum Einsatz, die auch unter Volllast durch das Bordnetz versorgt werden können. Darunter fällt die NVIDIA Drive PX2 und ein Rechner mit einer NVIDIA Hochleistungsgrafikkarte, um aufwendige KI-Applikationen ausführen zu können.

Anknüpfungspunkte

Folgende Fragestellungen werden in diesem Projekt unter anderem behandelt, die auch in einem anderen Kontext hilfreich sein können:

  • Objekterkennung und/oder Objektlokalisierung
  • Sensorkalibrierung (Online / Offline / KI supported)
  • Freiflächenerkennung (Free Space Detection / Occupancy Grid)
  • Fahrbahnmarkierungserkennung
  • Robot Operating System (ROS)
  • Lokale Pfadplanung unter Verwendung des neuronalen Netzwerks für die Freiflächenerkennung.
  • Umfeldmodellerstellung

Forschungsziel

Die Teststrecke und die Versuchsträger im Maßstab 1:8 ermöglichen die schnelle und risikofreie Entwicklung und Evaluierung neuartiger KI-Ansätze im Bereich des autonomen Fahrens.

Ansatz

Die KI-Ansätze umfassen aktuell:

  • Sim2Real-Transfer: Transfer von Algorithmen, welche in einer Simulation trainiert wurden, auf ein Fahrzeug in der Realität.
  • Kooperatives Fahren: Kommunikation mehrerer Fahrzeuge untereinander, um durch Kooperation den Verkehr effizienter und sicherer zu gestalten.

Ausstattung

Die Basis des Versuchsträgers bildet ein 50m² großer Modellparcours auf dem sich eine Vielzahl verschiedener Verkehrsszenarien darstellen lassen.

Mehrere mit umfangreicher Sensorik ausgestatte Modellfahrzeuge sind, dank leistungsstarker Recheneinheiten, in der Lage, KI-basierte Algorithmen auszuführen.

Die realitätsnahe Systemarchitektur ermöglicht die einfache Übertragung von Algorithmen auf reale autonome Fahrzeuge wie z.B. den VW Passat des KI-Labors Heilbronn.

Anknüpfungspunkte

Neben der Forschung auf dem Gebiet des autonomen Fahrens im Straßenverkehr, ermöglicht der Versuchsträger die Entwicklung neuer Ansätze auf vielen weiteren Gebieten, bei denen ein autonomes Fahrzeug, basierend auf seiner Umweltwahrnehmung, Navigationsentscheidungen fällen muss. Hierzu gehören beispielsweise die Agrarrobotik oder die Lagerlogistik.

Forschungsaktivitäten

Wir bringen einem 4-Achs-Roboterarm bei, komplexe Aufgaben selbstständig zu lösen. Dazu verwenden wir State-of-the-Art Algorithmen des Reinforcement Learning. Zunächst erlernt der Roboterarm dabei schrittweise schwieriger werdende Aufgaben in einer dynamischen 3D-Simulation zu bewältigen. Zu diesen gehören das Erreichen von Zielen unter Berücksichtigung von Hindernissen sowie das Greifen und Platzieren verschiedener Gegenstände. Diese Ergebnisse werden dann über sogenannte Domain-Randomization-Techniken auf den realen Demonstrator übertragen. Jener besteht aus einem portablen DobotMagician-Roboterarm in Kombination mit zwei hochauflösenden Industriekameras von IDS. 

In unserer Forschung arbeiten wir aktiv daran, Robotern feinmotorischer Fähigkeiten zu lehren. Damit leisten wir einen wichtigen Beitrag zur Erforschung der Mensch-Roboter-Kollaboration. Auf Künstlicher Intelligenz basierende Trainingsverfahren bieten außerdem die Möglichkeit Aufgaben zu bewältigen, die mit klassischen Ansteuerungsverfahren nicht lösbar sind.

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