KI-basierte Wettercharakterisierung mittels eines Festkörper-LiDAR-Sensors

In den vergangenen Jahrzehnten hat die Automobilindustrie die Gewährleistung der Fahrgastsicherheit und des Fußgängerschutzes zu einer zentralen Priorität erhoben. Unterstützt durch kontinuierliche Fortschritte in Hard- und Software strebt die Branche danach, ehrgeizige Ziele in den Bereichen autonomes Fahren, Fehlervorhersage und Sicherheit zu erreichen. Diese Bestrebungen haben zu einer signifikanten Zunahme der Sensorenzahl in Fahrzeugen geführt und intensiveren Sicherheitstests unter herausfordernden Bedingungen erforderlich gemacht.
Die zunehmende Komplexität der Systemintegration und Kommunikation verdeutlicht die Notwendigkeit, Prozesse zu vereinfachen und noch aussagekräftigere Informationen aus den Messdaten zu gewinnen. Ein vielversprechender Ansatz hierfür ist die Nutzung vorhandener Sensoren zur Bewertung ungünstiger Wetterbedingungen, auch wenn diese ursprünglich nicht für diesen Zweck konzipiert wurden. Dieser innovative Ansatz eröffnet neue Möglichkeiten für präzisere Vorhersagen von Ausfällen bei Sensoren oder Fahrzeugkomponenten.