AKTUELLES

24. November 2021

Verkehr: Mehrwert durch Big Data

Big Data sind nötig, um Pkws von Motorrädern und Radfahrern zu unterscheiden, Manöver zu erkennen, Unfälle zu analysieren und den Verkehr zu simulieren. Zudem sind auf deren Basis Simulationen des Verkehrs möglich.

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15. November 2021

Automatisiertes und vernetztes Fahren: Testfeldmonitor macht Projekte und Testfelder transparent

24 Testfelder und 140 Projekte rund um das automatisierte und vernetzte Fahren gibt es in Deutschland. Kaum jemand kennt sie. Testfeldmonitor.de schafft Abhilfe.

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21. Oktober 2021

Software bei OEMs: Kollaboration statt “Clash of Clans” bei Stellantis

14 Automarken unter einem Dach zu haben, bedeutet auch, Synergien zu nutzen. Fragen an den Chef der Software-, Hardware und KI-Entwicklung bei Stellantis Joachim Langenwalter.

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Providentia++: Forschung für automatisiertes Fahren mit externer Infrastruktur

Providentia ist ein Forschungsprojekt, das seit Anfang 2017 vom Bundesministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur (BMVI) gefördert und seit Anfang 2020 vom Lehrstuhl für Robotik, künstliche Intelligenz und Echtzeitsysteme am Institut für Informatik der Technischen Universität München als Konsortialführer unter dem Namen Providentia++ fortgesetzt wird. Dessen Ziel besteht darin, Informationsflüsse zwischen Fahrzeugen und „Infrastruktur“ am Rande der Autobahn A9 bis hinein in den urbanen Bereich zu erforschen, einen digitalen Zwilling der aktuellen Verkehrssituation zu schaffen und daraus Mehrwertdienste zu entwickeln.


Quelle: besserdrei.de, 2021

TECHNOLOGIE

Den Verkehr digital darstellen, Fahrzeuge erkennen und Daten in Echtzeit übermitteln: Das sind drei der Aufgaben, die den eingesetzten Technologien zukommen. Eine Schlüsselrolle spielen Sensoren, die Perzeption (mit der Objekterkennung, -verfolgung und Datenfusion) und die Funktechnologie 5G. Zu diesen Grundtechnologien kommen mehrere Tools hinzu, die der visuellen Darstellung und Integration von Daten dienen, wie der Open-Source-Simulator CARLA und das Middleware- und Library-Framework ROS.

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MEHRWERTDIENSTE

Ob digitale Informationen aus Radar-, Lidar- oder Kamerasystemen: Position und Tempo von Lkws, Pkws und Motorrädern sind im digitalen Zwilling gespeichert – jederzeit anonymisiert abrufbar und analysierbar. Nicht die Überwachung des Einzelnen steht bei der Entwicklung von Services im Vordergrund, sondern viel mehr die Analyse der Gesamtsituation, in der viele Fahrzeuge und die fixierten Systeme am Autobahnrand miteinander korrespondieren und Daten untereinander austauschen. Neue Services, Anwendungsszenarien und Geschäftsmodelle sind bereits in Planung. Autofahrer, Autobahnbetreiber, Wissenschaftler und Autohersteller sollen künftig gleichermaßen davon profitieren.

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FORSCHUNGSBEREICHE

Gigantische Datenmengen auf ein handhabbares Maß reduzieren, den digitalen Zwilling in Echtzeit zukommen lassen und selbst bei Regen oder in der Nacht Objekte erkennen: Das sind einige der Herausforderungen, denen sich die Forscher im Providentia++-Team widmen. Forschungen zur Objekterkennung, Datenfusion, Kommunikationstechnologie und Zuverlässigkeit des Gesamtsystems stehen im Mittelpunkt von Providentia++.

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HERAUSFORDERUNGEN

Die technische Infrastruktur steht. Radare und Kameras sind im Einsatz, ein digitaler Zwilling ist entwickelt. Doch fehlen noch einige Schritte auf dem Weg in die Praxis. Der digitale Zwilling, den Providentia-Forscher im Auftrag des Bundesministeriums für Verkehr und digitale Infrastruktur (BMVI) geschaffen haben, steht unmittelbar davor, als Prototyp zum Einsatz zu kommen. Doch heißt das auch, dass die Sensorik noch nachjustiert, alle denkbaren Umweltbedingungen gemeistert und einfach einsetzbare und modulare Systeme geschaffen werden müssen. Erst wenn die folgenden Hürden genommen sind, wird der digitale Zwilling in die Praxis gehen und zuverlässige und verwertbare Ergebnisse liefern.

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CiLoCharging: E-Fahrzeuge für Logistikterminals optimieren

E-Fahrzeuge im Verteildienst eines Logistikterminals: Darum geht es bei dem Projekt CiLoCharging, das Anfang 2021 an den Start gegangen ist und an dem der Lehrstuhl für Robotik, künstliche Intelligenz und Echtzeitsysteme der TU München als Partner beteiligt ist.  Wichtig wird sein, sowohl das Lademanagement in die bestehenden Logistikprozesse zu integrieren als auch ein smartes Energiemanagement zur Einbindung elektrifizierter Logistikterminals in das elektrische Verteilnetz bereitzustellen.

Weitere Informationen bekommen Sie auf unserer Projektseite und der Webseite des Projektpartners FH Dortmund.

E-Fahrzeuge im Verteildienst eines Logistikterminals: Darum geht es bei dem Projekt CiLoCharging, das Anfang 2021 an den Start gegangen ist und an dem der Lehrstuhl für Robotik, künstliche Intelligenz und Echtzeitsysteme der TU München als Partner beteiligt ist.  Wichtig wird sein, sowohl das Lademanagement in die bestehenden Logistikprozesse zu integrieren als auch ein smartes Energiemanagement zur Einbindung elektrifizierter Logistikterminals in das elektrische Verteilnetz bereitzustellen.

Weitere Informationen bekommen Sie auf unserer Projektseite und der Webseite des Projektpartners FH Dortmund.