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Automatisiertes Fahren eröffnet neue Möglichkeiten, stellt Unternehmen aber auch vor praktische Herausforderungen. Im Vortrag wird gezeigt, wie KI eine zuverlässige Lokalisierung und Navigation unterstützen kann, insbesondere dann, wenn Wetter und Sensorik schwierig werden oder GPS nicht stabil verfügbar ist.

Nach einer kurzen Einführung in die Grundlagen des automatisierten Fahrens wird erläutert, wie ein Fahrzeug seine Umgebung wahrnimmt und welche Bausteine dafür zusammenspielen: Sensoren, Software, Datenfusion und Lokalisierung. Anschließend steht die Praxis im Fokus: Warum klassische Verfahren bei Regen, Schnee, Nebel, Staub oder in GPS-armen Bereichen an Grenzen stoßen und wie KI die Auswertung und Kombination von Sensordaten robuster machen kann. Abschließend werden die Ansätze an einem Demonstrator nachvollziehbar gemacht und eingeordnet, wie die gezeigten Methoden auch über das automatisierte Fahren hinaus in weiteren Anwendungen nutzbar sind, überall dort, wo verlässliche Sensordaten entscheidend sind.

11.03.2026

_{Quelle Foto: Hannah Theile - Uni Magdeburg}