PARTNER VON PROVIDENTIA

Technische Universität München (TUM), Konsortialführer: Echtzeitzwilling auch für das Stadtgebiet

Einen hochpräzisen und hochverfügbaren digitalen Echtzeitzwilling zu schaffen, der auch in der Nacht und unter widrigen Umweltbedingungen tadellos funktioniert – und zwar nicht ausschließlich auf der Autobahn, sondern künftig auch im Stadtgebiet: Das ist das Ziel der TU München.

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Venkatnarayanan Lakshminarasimhan

Wissenschaftler

TU München

venkat.lakshmi@tum.de

fortiss: Robustheit, Echtzeit und Praxistauglichkeit im Mittelpunkt

Das Zusammenspiel von Fahrzeugen und Infrastruktur näher betrachten und als Gesamtsystem begreifen: Das ist das Ziel des Landesforschungszentrums des Freistaats Bayern fortiss in der zweiten Phase des Forschungsprojektes und setzt dabei auf robuste Perzeption, Echtzeit-Datenverarbeitung und Feldtests mit Messfahrzeug Fortuna.

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Annkathrin Krämmer

Wissenschaftlerin

fortiss

kraemmer@fortiss.org

Valeo: Validierungsplattform für hochautomatisierte Fahrfunktionen aufbauen

Autozulieferer Valeo wird den digitalen Zwilling dazu nutzen, eine umfassende Validierungsplattform für hochautomatisierte Fahrfunktionen bzw. deren Komponenten aufzubauen. Die entwickelten Algorithmen sollen in einem „Valeo-Versuchsträger“, dem Fahrzeug Valeo Cruise4U, integriert und in Live-Versuchen getestet und evaluiert werden.

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Dr. Jens Honer

Senior-Experte für Umfeld-Perzeption, Tracking und Fusion

Valeo

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Intel: Das Gesamtsystem robuster und leistungsfähiger machen

Intel nutzt die in Providentia++ weiterentwickelten Algorithmen, um Leistungsparameter zukünftiger Produkte zu ermitteln. Dabei geht es besonders darum, das Gesamtsystem zuverlässiger zu machen. Als weltweit führender Prozessorhersteller besitzt Intel die erforderliche Technologiegrundlage in Hard- und Software, um die Projektpartner bei Forschungsarbeiten sowie Vermarktung der entwickelten Technologie zu unterstützen.

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Ralf Gräfe

Wirtschaftsinformatiker

Program Manager

Intel Labs Deutschland

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Cognition Factory: Kommerzielle Plattform für Visualisierung und Analyse

In der ersten Phase des Projekts hat Cognition Factory bereits mithilfe von Algorithmen in Echtzeit Fahrzeuge detektiert und klassifiziert und einen Plattformprototypen für die Visualisierung und Analyse der Daten entwickelt. Nun geht es dem Sensordatenspezialisten unter anderem darum, die Hard- und Software zu skalieren, den Einsatz von Edge-Devices als Ersatz für komplexe Serverhardware zu evaluieren, bildgebende Sensor-Sets weiter zu entwickeln und nicht zuletzt darum, den bisherigen Prototypen in ein vermarktbares Produkt weiterzuentwickeln.

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Dr. Claus Lenz

Geschäftsführer

Cognition Factory GmbH

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Elektrobit: Cloud-basierter Datenpool für neue Services

Ein Cloud-basierter Datenpool wird die Aufgabe übernehmen, komplexe reale Verkehrsszenarien mit einer Vielzahl von Verkehrsteilnehmern abzuspeichern und zu verwalten. Dieser Datenpool soll zudem eine automatisierte Kategorisierung der Fahrszenen unterstützen, so das Ziel von Softwarespezialist und Continental-Tochter Elektrobit.

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Andreas Mank

Medieninformatiker

Team-Manager „Test and Development”

Elektrobit

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ASSOZIERTE PARTNER

IBM Watson: Digitaler Assistent für Autofahrer

IBM nutzt Daten, um dem Fahrer einen digitalen Assistenten zur Seite zu stellen, der Handlungsempfehlungen gibt, und ihn während der Fahrt mit relevanten Informationen versorgt.

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Heike Kammerer

Industry Lab Leader, IBM Watson Center Munich

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Huawei: Anforderungen für Funktechnologien definieren

Huawei hatte in Providentia eine 5G-Basisstation und Modems eingebracht. Huawei wird in der Definition von neuen Anforderungen – perspektivisch auch für 5. und 6. Generation (5G bis 6G) – mitarbeiten. Zudem wird das Telekommunikationsunternehmen die Partner im Hinblick auf den Einsatz von 5G bis 6G (Latenzzeiten, Verlässlichkeit, Durchsatzraten etc.) beraten.

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Markus Dillinger

Director for 5G Industry Communications

Huawei

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3D-Mapping Solutions: HD-Karten für präzise digitale Zwillinge

3D Mapping Solutions ist auf die hochauflösende Kartierung von Straßennetzen spezialisiert und erstellt hochpräzise Referenzkarten als Grundlage für anwenderspezifische Entwicklungen, für fortgeschrittene ADAS oder Fahrentwicklungs-, Test- und Validierungsanwendungen für das autonome Fahren. In Providentia++ soll diese Karte eingesetzt werden, um die Genauigkeit des digitalen Zwillings zu verbessern und virtuelle Mehrwertdienste in virtuellen Umgebungen (CARLA Simulator) zu entwickeln.

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Dr.-Ing. Gunnar Gräfe

Geschäftsführer

3D Mapping Solutions GmbH

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brighter AI: Bilddaten natürlich anonymisieren

brighter AI bringt ihre Software in das Projekt ein, mit deren Hilfe Bilddaten, die über die Endgeräte generiert werden, anonymisiert werden. Die Software kann als Docker-Container auf den Servern der TU München laufen oder einfach via Cloud API integriert werden.

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Thomas Strottner

Head of Business Development

brighter AI

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Siemens: Nutzung von Providentia++ Daten als Grundlage für Digitalisierung der Straße

Als Marktführer in intelligenter Straßenverkehrstechnik, nutzt Siemens Mobility die Algorithmen von Providentia++, um die Digitalisierung der Straße voranzutreiben. Die Technik wird sowohl in Steuergeräten, als auch anderen Modulen verwendet, die mittels übergeordnetem Managementsystem die Straße und Ihre Infrastruktur mit den Fahrzeugen verbindet.

Roland Wunder

Projektmanager Cooperative Systems

Siemens Mobility GmbH

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PARTNER-BEITRÄGE

25. September 2020

Wie Assistenzsysteme von externer Infrastruktur profitieren

Mit Hilfe der Providentia-Infrastruktur deren zusätzlichen Sensordaten sind Fahrerassistenzsysteme in der Lage, weitsichtigere Entscheidungen zu treffen als bisher. Fragen an Dr. Jens Honer von Autozulieferer Valeo.

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26. September 2020

Vogelperspektive: Mehr Präzision für den digitalen Zwilling

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.

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