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Die Entwicklung von KI-Technologien bietet vielfältige Anwendungsmöglichkeiten im Straßen- und Verkehrswesen, insbesondere zur Verbesserung von der Sicherheit, Effizienz und Instandhaltung der Verkehrsstrukturen. Der Artikel stellt grundlegende Konzepte des maschinellen Lernens vor und zeigt deren praktische Umsetzung anhand aktueller Forschungsprojekte der BASt, etwa zur Fahrmodus-Erkennung, Baumerkennung, BIM-Modelle für Brücken, Fahrbahnoberflächenanalyse und Tunnelsicherheit.
Ein praxistaugliches und technologieagnostisches Prüfverfahren für KI-gestütztes, autonomes Fahren
(2025)
Autonome Fahrzeuge sind technisch und rechtlich bereit für den Regelbetrieb in Deutschland und zeigen am Beispiel des Robotaxidienstes „Waymo One“ in San Francisco einen defensiven Fahrstil, der sich gut für den Mischverkehr mit herkömmlichen Fahrzeugen eignet. Der sogenannte „Erkennbarkeitsansatz“ dient dabei als Methode zur Bewertung der sicherheitsrelevanten Performanz autonomer Fahrzeuge, indem er deren vorausschauendes Verhalten in realitätsnahen Szenarien überprüft – auch bei KI-basierten Systemen.
