Das Projekt zielt darauf ab, adaptive Auslösesysteme für den Insassenschutz für zukünftige automatisierte und autonome Fahrzeuge zu entwickeln, die vorausschauend Unfallart, Insassenmerkmale (z. B. Körpergröße und -statur, Gewicht, Alter etc.) und Insassenposition berücksichtigen.
Adaptive Insassen-Sicherheit für Automatisiertes Fahren – AI-SAFe Weiterlesen »
Verbrennungsprozesse werden auch künftig in Fahrzeugen, Großmotoren oder Biomasseanlagen relevant sein. Um die Luftqualität zu sichern und gesetzliche Grenzwerte einzuhalten, sind effiziente Abgasnachbehandlungssysteme zur Stickoxidminderung erforderlich, meist basierend auf dem Ammoniak-SCR-Verfahren (SCR = Selektive Katalytische Reduktion). Für die präzise Regelung von SCR-Systemen braucht es Abgassensoren, die Stickoxide und Ammoniak zuverlässig und mit hoher Selektivität detektieren können.
Entwicklung eines kombinierten Ammoniak-Stickoxid- Sensors Weiterlesen »
Ziel des Projekts ELEGant ist es, ein Prüfverfahren zur Erfassung der Gesamtsystemeffizienz und des Wärmehaushalts von Getrieben aktueller & zukünftiger Elektrofahrzeuge (Elektric Drive Units – EDUs) zu entwickeln und Einzeleinflüsse zu identifizieren.
Grundprinzip einer Antriebsregelung ist es, Systemgrößen messtechnisch zu erfassen und die am Motor angelegte Spannung auf Basis eines Soll-Ist-Vergleichs der Messgrößen anzupassen. Demnach wird im Falle eines Sensorfehlers oder -ausfalls eine Spannung an den Motor angelegt, die ein nicht vorhersehbares Verhalten des Antriebs zur Folge hat.
Um den Nahverkehr effizienter zu gestalten, werden KI-gestützte Assistenzsysteme für Leitstellen erforscht. Ein solches System soll Störungen automatisch erkennen, passgenau Lösungsvorschläge generieren und Aufgaben wie die Meldung von Ausfällen übernehmen.
KI-Optimierte Planung für Leitstellen im öffentlichen Verkehr – KOPLA Weiterlesen »
Zur Verbesserung der Sicherheit im Straßenverkehr ist die Entwicklung von Sicherheits- und Assistenzsystemen für Fahrzeuge essenziell. Für die Verifikation solcher Systeme können in Zukunft im Rahmen des in Europa maßgeblichen Verfahrens Euro NCAP (European New Car Assessment Programme) auch virtuelle Kollisions-Vermeidungs-Tests genutzt werden, weshalb realitätsnahe Simulationslösungen für alle verwendeten Sensorsysteme erforderlich sind.
In diesem Projekt sollte die Leistungsfähigkeit von Automobilradaren im Frequenzbereich von 76-81 GHz mittels einer funktionellen Kuppel (Radom) erhöht werden, um die Sicherheit beim autonomen Fahren zu gewährleisten. Insbesondere der auf dem Stand der Technik vor Projektbeginn begrenzte Gesichtswinkel der Antennen und das damit einhergehende erfassbare Gesichtsfeld sollten vergrößert werden. Hierfür sollten Metamaterialen durch additive Verfahren sowie Laserablation gefertigt werden, die aufgrund ihrer scheinbar auch „unphysikalischen“ Materialeigenschaften, anders als übliche Radome, eine zusätzliche elektromagnetische Funktionalität aufweisen.
3D-Visualisierungen in Automobilen generieren ihre dynamischen Inhalte über Umfeldsensoren in Kombination mit Kartendaten und Kamerabildern. Kostspielig manuell vordefinierte Testfälle überprüfen diese Benutzeroberflächen. Im Projekt soll ein Werkzeug erstellt werden, das darauf zielt, solche Visualisierungen mittels aktuellster Forschung in den Bereichen Computer Vision und maschinelles Lernen automatisiert zu testen.
Automatische Qualitätssicherung von 3D Visualisierungen im Automobil – 3D AutoQVis Weiterlesen »
Für die Entwicklung und das Testen autonomer Fahrzeugfunktionen ist die virtuelle Fahrsimulation wesentlicher Bestandteil. Die Simulation der Sensorik eines (autonomen) Fahrzeuges spielt dabei eine besondere Rolle. Benötigt wird eine virtuelle Sensorsimulation, die auch die typischen Grenzen und Fehler des Sensors realitätsnah abbildet.
Eine zentrale Herausforderung autonomer Fahrzeuge (AF) ist die Sicherheit im Straßenverkehr. Basierend auf der modularen Softwareentwicklung von AFs soll im Forschungsprojekt PIP² der Informationsaustausch zwischen den Modulen Perzeption (Umfeld Wahrnehmung) und Fahrplanung verbessert werden, um die Qualität der Fahrentscheidungen zu erhöhen.
Planning-informed Perception & Perception-informed Planning – PIP² Weiterlesen »
