Künstliche Intelligenz in der Onboard Diagnose von Fahrzeugen

Beschreibung:

Im Rahmen der Onboard Diagnose von Fahrzeugen ist neben der Einhaltung von Abgasgrenzwerten und der Erkennung defekter Systeme auch die Kommunikation von Diagnose- und Fahrzeugdaten an definierte Tester, sogenannte Generic Scan Tools (GST), gefordert. Die GST Ausgaben umfassen unter anderem aktuelle Diagnoseergebnisse, Fahrzeuginformationen, Statistikdaten und Fehlerspeicherinhalte. Diese Daten werden beispielsweise bei Abgasuntersuchungen oder von freien Werkstätten genutzt.

Mittels Messtechnik können die GST Ausgaben während der Entwicklungsphase eines Fahrzeugs aufgezeichnet werden. Dies sorgt über sämtliche Fahrzeugprojekte hinweg für immense Datenmengen (Big Data). Die zielgerichtete Analyse dieser Daten stellt die technische Entwicklung vor große Herausforderungen. Eine Möglichkeit, diesen Herausforderungen zu begegnen, besteht im Einsatz von Neuronalen Netzen, welche durch Anomalieerkennung unplausible GST Ausgaben erkennen.

Das Aufspüren von Anomalien in GST Messdaten unterstützt die technische Entwicklung zum Beispiel bei der Identifikation von Fehlern in der Steuergerätesoftware.

Information:

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