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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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Verkehr: Mehrwert durch Big Data

24. November 2021 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.

Mit autonomen Agenten Bewegungen vorhersagen

2. August 2021 Um Bewegungen vorhersagen zu können, ist es nötig, viele Optionen (Trajektorien) in Erwägung zu ziehen und sie zu priorisieren. Das Modell FloMo arbeitet mit Wahrscheinlichkeiten und ist auf Basis von drei Datasets trainiert worden.

Wie ein Algorithmus Kamerabilder stabilisiert

11. Mai 2021 Wenn eine Schilderbrücke durch Wind hin und her schwankt, bewegen sich die darauf angebrachten Kameras mit. Neue Algorithmen verhindern, dass Messfehler auftreten und ermöglichen eine präzise Kalibrierung der Sensoren.

Wie künstliche Intelligenz Objekte erkennt und in die Zukunft schaut

7. April 2021 Um welches Fahrzeug handelt es sich, wo wird es voraussichtlich hinfahren und wann die Spur wechseln: KI durchforstet in Bruchteilen einer Sekunde gigantische Datenmengen, schafft neue Erkenntnisse über den Verkehr und legt die Basis für Mehrwertdienste.

Viele Sensoren, ein digitaler Zwilling: Wie geht das?

10. März 2021 Um Daten von Kameras, Radaren und Lidaren zu fusionieren, arbeiten Wissenschaftler mit Wahrscheinlichkeiten und Auswertungspipelines. Fragen an die Fusionsexpertin Leah Strand von der TU München.

Neuronale Netze: Die Tücken der Objekterkennung

4. November 2020 Unterschiedliche Fahrzeuge digital zu erkennen, ist an sich schon eine Herausforderung. Das in Echtzeit zu tun erst recht. Dr. Claus Lenz vom Providentia++-Partner Cognition Factory über die Tücken der Objekterkennung auf der Autobahn A9.

V2X-Kommunikation: Warum Providentia++ auf 5G setzt

28. Oktober 2020 In Providentia++ forscht Wissenschaftler Venkatnarayanan Lakshminarasimhan von der TU München daran, wie Fahrzeuge sich untereinander und mit der Infrastruktur verständigen. Sein Ziel: Netzwerkressourcen möglichst effizient nutzen.

Vogelperspektive: Mehr Präzision für den digitalen Zwilling

26. September 2020 Der digitale Zwilling des Verkehrs ist immer so gut, wie es die Präzision der Daten erlaubt. Forscherin Annkathrin Krämmer vom bayrischen Forschungsinstitut fortiss erläutert, was die „Vogelperspektive“ aus einem DLR-Hubschrauber gebracht hat.

Autokalibrierung von Radaren und Kameras für ITS

27. August 2020 Die meisten intelligenten Transportsysteme (ITS) nutzen eine Kombination von Radarsensoren und Kameras in der Fahrzeugperzeption. Deren automatische Kalibrierung ist komplex. Ein Forschungsansatz mit neuronalen Netzen.

Providentia: Validierung intelligenter Infrastruktursysteme

20. August 2020 Wie intelligente Infrastruktursysteme mit Hilfe einer Luftbildauswertung validiert werden und wie automatisierte Fahrzeuge davon profitieren können: Diese Frage steht - am Beispiel des Providentia-Systems - im Mittelpunkt dieser wissenschaftlichen Publikation.

C-V2X: Architektur für den Einsatz in bewegten Kolonnen

13. August 2020 Zuverlässige V2X-Kommunikation ist in der Entwicklung intelligenter Transportsysteme entscheidend. Das Netzwerk-Infrastruktur-Management und Radio-Ressourcen müssen jedoch in großem Maßstab realisierbar und bezahlbar sein.

Aktuelle wissenschaftliche Publikationen im Überblick

1. Mai 2020 Seit Beginn des Providentia-Forschungsprojekts sind zahlreiche wissenschaftliche Publikationen entstanden. Die wichtigsten Veröffentlichungen aus den letzten Jahren finden Sie hier in einer Liste zusammengestellt.