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BayWISS-Kolleg Mobilität & Verkehr www.baywiss.de

Projekte im Kolleg Mobilität und Verkehr

© chuttersnap / unsplash.com

Interpretable AI-based Representations for Prediction Tasks in Automated Driving

Im Zuge der Entwicklung von automatisierten Fahrfunktionen rücken KI-basierte Algorithmen zunehmend in den Fokus. Insbesondere in dem Gebiet der Trajektorienprädiktion von Fahrzeugen erreichen KI-Algorithmen eine Performanz, die mit model-basierten Ansätzen kaum erreicht werden kann. Die zentrale Aufgabe besteht bei der Trajektorienprädiktion darin, die Fahrabsicht eines ausgewählten Fahrzeuges anhand des räumlich-zeitlichen Kontexts eines Szenarios vorherzusagen. Der große Nachteil solcher KI-Algorithmen ist jedoch die fehlende Interpretierbarkeit: Obwohl ein Modell zuverlässige Vorhersagen trifft, ist unklar wie und basierend auf welcher Logik diese getroffen werden. Die Interpretierbarkeit von KI-Modellen, gerade im Umfeld sicherheitskritischer Anwendungen des automatisierten Fahrens, ist ein aktuelles Forschungsgebiet.

Das Ziel des Forschungsprojekts besteht darin, KI-Methoden zu entwickeln, um interpretierbare Repräsentationen von Verkehrsszenarien zu finden und diese zu nutzen, um komplexe Zusammenhänge für automatisierte Fahrfunktionen in kompakter Weise zu modellieren. Damit soll die Effizienz und Leistungsfähigkeit nachgelagerten Systemkomponenten verbessert werden. Der Schwerpunkt der Forschungsarbeiten liegt darin, sogenannte latente Räume von KI- Modellen derart zu gestalten, dass sie die gewünschte Interpretierbarkeit bieten. Damit kann die Plausibilität einer Prädiktion validiert werden, z. B. durch physikalische Modelle. Insbesondere im Kontext sicherheitskritischer Fahrzeugfunktionen spielen die betrachteten Ansätze eine zentrale Rolle.

MITGLIED IM KOLLEG

seit

Marion Neumeier

Marion Neumeier

Technische Hochschule Ingolstadt

Publikationen und Poster

Marion Neumeier, Andreas Tollkühn, Michael Botsch, Wolfgang Utschick, 10/2022, A Multidimensional Graph Fourier Transformation Neural Network for Vehicle Trajectory Prediction, Macau, China, DOI: 10.1109/ITSC55140.2022.9922419

Marion Neumeier, Andreas Tollkühn, Michael Botsch, Wolfgang Utschick, 2022, A Multidimensional Graph Fourier Transformation Neural Network for Vehicle Trajectory Prediction, 2021 IEEE International Intelligent Transportation Systems Conference (ITSC), 10.1109/ITSC55140.2022.9922419

Marion Neumeier, Andreas Tollkühn, Sebastian Dorn, Michael Botsch, Wolfgang Utschick, 2023, Prediction and Interpretation of Vehicle Trajectories in the Graph Spectral Domain, 2023 IEEE International Intelligent Transportation Systems Conference (ITSC)

Marion Neumeier, Andreas Tollkühn, Sebastian Dorn, Michael Botsch, Wolfgang Utschick, 2023, Optimization and Interpretability of Graph Attention Networks for Small Sparse Graph, 2023 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV), 10.1109/IV55152.2023.10186536

Marion Neumeier, Andreas Tollkühn, Sebastian Dorn, Michael Botsch, Wolfgang Utschick, 2023, Gradient Derivation for Learnable Parameters in Graph Attention Networks, arxiv.org, [2304.10939] Gradient Derivation for Learnable Parameters in Graph Attention Networks (arxiv.org)

Marion Neumeier, Michael Botsch, Andreas Tollkühn, Thomas Berberich, 2021, Variational Autoencoder-Based Vehicle Trajectory Prediction with an Interpretable Latent Space, 2021 IEEE International Intelligent Transportation Systems Conference (ITSC), 10.1109/ITSC48978.2021.9565120

Koordination des Verbundkollegs Mobilität und Verkehr

Treten Sie mit uns in Kontakt. Wir freuen uns auf Ihre Fragen und Anregungen zum Verbundkolleg Mobilität und Verkehr.

Dr. Monika Kolpatzik

Dr. Monika Kolpatzik

Koordinatorin BayWISS-Verbundkolleg Mobilität & Verkehr

Technische Hochschule Ingolstadt
Doctoral School
Esplanade 10
85049 Ingolstadt

Telefon: +49 841 93481560
mobilitaet-verkehr.vk@baywiss.de

Marina Schleicher

Marina Schleicher

Koordinatorin BayWISS-Verbundkolleg Mobilität & Verkehr

Technische Hochschule Ingolstadt
Doctoral School
Esplanade 10
85049 Ingolstadt

Telefon: +49 841 93483539
mobilitaet-verkehr.vk@baywiss.de