Automated Driving
Automated Driving
Safe AI Engineering
Sicherheitsargumentation für KI-Funktionen über den gesamten Lebenszyklus
Safe AI Engineering
Sicherheitsargumentation für KI-Funktionen über den gesamten Lebenszyklus
Safe AI Engineering ist der zentrale Schritt in Richtung einer allgemein akzeptierten und vor allem praxistauglichen Sicherheitsargumentation für KI-Funktionen beim automatisierten Fahren. Mehr Sicherheit und eine bessere Integration von KI stehen im Mittelpunkt des Forschungsprojektes. Ziel ist es, auf Basis des AI Engineerings eine Methodik zur ganzheitlichen Absicherung von KI-Funktionen im automatisierten Fahren zu entwickeln – von der Planung über Entwicklung, Tests, Anwendung und Monitoring bis hin zur kontinuierlichen Verbesserung. Die Methodik wird anhand einer KI-Perzeptionsfunktion zur Fußgängererkennung erarbeitet und in drei Anwendungsfällen mit steigender Komplexität getestet: Von einer statischen Szene mit einem Fußgänger bis hin zu dynamischen, realitätsnahen Verkehrssituationen.
Kompetenzen
Projektmanagement und -Koordination, Datenhandling, Kommunikation und Eventmanagement
Kontakt
Marita Rieck, marita.rieck(at)eict.de
Homepage →
https://safe-ai-engineering.de/
Dauer: 36 Monate | März 2025 – Februar 2028
Budget: 34,5 Millionen € | Förderung durch das BMWE: 17,2 Millionen €
Koordinator: Dr. Ulrich Wurstbauer, Luxoft GmbH | Dr. Frank Köster, DLR
Anzahl der Partner: 24
Partner:
DXC Luxoft GmbH, Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V., Akkodis Germany GmbH, AVL Deutschland GmbH, Bundesanstalt für Straßen- und Verkehrswesen, Bertrandt Ing.-Büro GmbH, Robert Bosch GmbH, Capgemini Engineering Deutschland S.A.S. & Co KG, Cariad SE, Continental Automotive Technologies GmbH, Fraunhofer-Gesellschaft e.V., FZI Forschungszentrum Informatik, Intel Deutschland GmbH, Karlsruhe Institute of Technology (KIT), Mercedes-Benz AG, Opel Automobile GmbH, Porsche AG, Spleenlab GmbH, Technische Universität Berlin, Technische Universität Braunschweig, TÜV AI.Lab GmbH, Valeo Schalter und Sensoren GmbH, ZF Friedrichshafen AG
Projekt läuft
Automated Driving
nxtAIM
Generative Methoden für Perzeption, Prädiktion und Planung
nxtAIM
Generative Methoden für Perzeption, Prädiktion und Planung
Das Projekt nxtAIM – NXT GEN AI METHODS nutzt die Fortschritte in der Entwicklung Generativer KI-Methoden und wird zum ersten Mal den bidirektionalen Informationsfluss in der Wirkkette einführen – ein Paradigmenwechsel in der Entwicklung autonomer Fahrfunktionen, der massive Verbesserungen beim automatisierten Fahren erwarten lässt. Eine bessere Skalierbarkeit durch ein unerschöpfliches Reservoir an Daten für Offline-Tests, Validierung, Training und Online-Fehlererkennung. Eine bessere Übertragbarkeit anhand der Fähigkeit zur Dekonstruktion und Rekombination semantischer Informationen und der Ausweitung der ODD durch gezielte Szenarien- und Sensordatengenerierung. Und die bessere Nachvollziehbarkeit durch Online-Verifizierung, Plausibilisierung der einzelnen Verarbeitungsschritte der Wirkkette im laufenden Betrieb, sowie im Verständnis latenter Repräsentationen.
Kompetenzen
Projektmanagement, technische Koordination, Kommunikation und Eventmanagement, Datenmanagement
Kontakt
Dr. Niko Papamichail, niko.papamichail(at)eict.de
Homepage →
https://nxtaim.de/
Dauer: 36 Monate | Januar 2024 – Dezember 2026
Budget: 43,5 Millionen € | Förderung durch das BMWK: 27 Millionen €
Koordinator: Dr. Jörg Reichardt, Continental
Anzahl der Partner: 20
Partner:
Continental Automotive Technologies, Aptiv Services Deutschland, AVL Deutschland, Capgemini Engineering, DENSO Automotive Deutschland, Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. (DLR), dSPACE, Forschungszentrum Jülich, FZI Forschungszentrum Informatik, HELLA, HELLA AGLAIA MOBILE VISION, Hochschule für angewandte Wissenschaften München, IPG Automotive, Ludwig-Maximilians-Universität München, Mercedes-Benz AG, Technische Universität Berlin, Universität Freiburg, Universität Tübingen, Valeo Schalter und Sensoren, ZF Friedrichshafen
Projekt läuft
Automated Driving
jbDATA
Effiziente und hochgenaue Datenerzeugung für KI-Anwendungen im Bereich autonomes Fahren
jbDATA
Effiziente und hochgenaue Datenerzeugung für KI-Anwendungen im Bereich autonomes Fahren
Effiziente und präzise Daten sind für KI-Anwendungen im autonomen Fahren unerlässlich. Innovative Technologien helfen aus großen Datenmengen qualitativ hochwertige Datensätze zu gewinnen. just better DATA entwickelt einen Smart Data Loop, der Daten bereits im Fahrzeug effizient sammelt, filtert und vorsortiert, sodass nur relevante Informationen gespeichert werden. Unvollständige Datensätze werden mit synthetischen Daten ergänzt, um KI-Modelle optimal zu trainieren und zu verbessern. Ein weiterer Schwerpunkt ist die automatisierte Anonymisierung, um Datenschutz und Fairness der Daten zu gewährleisten.
Kompetenzen
Projektmanagement, technische Koordination, Kommunikation und Eventmanagement, Datenmanagement
Kontakt
Tobias Zajusch, tobias.zajusch(at)eict.de
Homepage →
https://www.justbetterdata.de/
Dauer: 36 Monate | 01. Juli 2023 – 30. Juni 2026
Budget: 14,45 Millionen € | Förderung durch das BMWK: 8,61 Millionen €
Koordinator: Dr. Azarm Nowzad, Continental AG
Anzahl der Partner: 8
Partner:
Continental AG, Mercedes-Benz AG, Valeo Schalter und Sensoren GmbH, AVL Software and Functions GmbH, AVL Deutschland GmbH, FZI Forschungszentrum Informatik, Luxoft GmbH, b-Plus GmbH, Technische Hochschule Deggendorf
Projekt läuft
Automated Driving
LiRaS
LiRaS – LiDAR Radar Kombisystem für automatisiertes Fahren
LiRaS
LiRaS – LiDAR Radar Kombisystem für automatisiertes Fahren
Kompetenzen
Projektmanagement, Kommunikation und Eventmanagement
Kontakt
Moritz Stottele, moritz.stottele(at)eict.de
Homepage →
https://liras-project.de/
Dauer: 36 Monate | 01.05.2024 – 30.04.2027
Budget: 10,1 Millionen € | Förderung durch das BMBF: 6,68 Millionen €
Koordinator: Dr. Marc-Michael Meinecke, Volkswagen AG
Anzahl der Partner: 6
Partner:
Volkswagen AG, Cycle GmbH, Fraunhofer FHR, Global Foundries, Konrad Technologies, Universität Paderborn – Heinz Nixdorf Institut, Xavveo GmbH
Projekt läuft
Automated Driving
Hi-Drive
Addressing challenges towards the deployment of higher automation
Hi-Drive
Addressing challenges towards the deployment of higher automation
Das Hi-Drive-Projekt befasst sich mit einer Reihe von zentralen Herausforderungen, die derzeit den Fortschritt der Entwicklungen in der Fahrzeugautomatisierung behindern. Das Hauptziel des Projekts besteht darin, automatisierte Fahrfunktionen durch eine Fokussierung auf Testfahrten zu verbessern und so eine große Anzahl von Verkehrssituationen abzudecken. Durch die Erweiterung der ODD (Operational Design Domain) kann ein höherer Automatisierungsgrad erreicht werden, der die Häufigkeit der Übernahmeanfragen für den Fahrer reduziert.
Kompetenzen
Projektmanagement, Kommunikation, Eventmanagement, Marktverwertung und Nutzerstudien
Kontakt
Philippe Stehlik, philippe.stehlik(at)eict.de
Homepage →
https://www.hi-drive.eu/
Dauer: 48 Monat | 1. Juli 2021 – 30. Juni 2025
Budget: 60 Millionen € | Förderung durch die Europäische Union: 30 Millionen €
Koordinator: Aria Etemad, Volkswagen Group Innovation
Anzahl der Partner: 40
Partner:
Volkswagen AG, Audi AG, BMW Group, Stellantis, Ford, Honda, Toyota Motor Europe, Hyundai Motor Group, LAB, Seat, Volvo, Aptiv Services Deutschland GmbH, AAI, FEV.io GmbH, NNG, ARILOU, PTV Group, Valeo, DLR – Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt, University of Genoa, IKA – Institut für Kraftfahrzeuge der RWTH Aachen University, ICCS – Institute of Communication and Computer Systems, SAFER at Chalmers, SNF – Centre for Applied Research at NHH, University of Leeds, WIVW – Würzburg Institute for Traffic Sciences, TNO – Netherlands Organisation for Applied Scientific Research, VTT Technical Research Centre of Finland Ltd, WMG – University of Warwick, FIA – Fédération Internationale de l’Automobile, AZT Automotive GmbH, Swiss Reinsurance Company, ADAS Management Consulting, TU Delft, Institut VEDECOM, IRF – International Road Federation, CTAG, TÜV SÜD, bast, Automobile Club Association, Automobile Club d’Italia, AMZS, anwb, AL autoliitto, HAK, iAM RoadSmart, Magyar Autoklub, Royal Automobile Club, RACC, EICT GmbH
Projekt abgeschlossen
Automated Driving
AI-SEE
Artificial Intelligence enhancing vehicle vision in low visibility conditions
AI-SEE
Artificial Intelligence enhancing vehicle vision in low visibility conditions
Im Projekt AI-SEE wird eine neuartige Sensortechnologie mit zugehöriger KI entwickelt, die automatisiertes Fahren bei allen relevanten Wetter- und Lichtverhältnissen (z.B. Schnee, starker Regen oder Nebel) in einem 24h/365-Tage-Modus ermöglicht. Dadurch wird AI-SEE die Operational Design Domain (ODD) von automatisierten Fahrzeugen erweitern und die Technologie von der heutigen SAE-Stufe 3 (bedingte Automatisierung) auf SAE-Stufe 4 (hohe Automatisierung) ausdehnen, bei der Fahrzeuge unter fast allen Umständen ohne menschliche Interaktion selbst fahren können.
Kompetenzen
Koordination, Projektmanagement, Kommunikation, Marktverwertung
Kontakt
Dr. Hristiyan Stoyanov, hristiyan.stoyanov(at)eict.de
Homepage →
https://www.ai-see.eu/
Dauer: 36 Monate | 01.06.2021 – 01.06.2024
Budget: 21,81 Millionen Euro | Gekennzeichnet durch PENTA EURIPIDES² und kofinanziert durch nationale Behörden: 9,75 Millionen Euro
Koordinator: Dr. Werner Ritter, Mercedes-Benz AG
Anzahl der Partner: 21
Partner:
Mercedes Benz AG, Patria Land Oy, Veoneer Sweden AB, Robert Bosch GmbH, Ibeo Automotive Systems GmbH, AVL List GmbH, Brightway Vision Ltd., ams AG, Algolux Germany GmbH, Algolux Inc., VTT Technical Research Centre of Finland Ltd., Institut für Halbleitertechnik der Universität Stuttgart, Technische Hochschule Ingolstadt CARISSMA Institute of Automated Driving, Institut für Lasertechnologien in der Medizin und Meßtechnik an der Universität Ulm, Ansys Germany GmbH, Meluta Oy, UNIKIE Oy, OQmented GmbH, FIFTY2 Technology GmbH, Basemark Oy, AstaZero AB
Projekt abgeschlossen
Automated Driving
KI Wissen
Einbindung von Wissen in maschinelles Lernen
KI Wissen
Automotive AI powered by Knowledge
Im Projekt KI Wissen werden Methoden erforscht, wie verschiedene Arten von Wissen in maschinelles Lernen eingebunden werden können. Durch die Kombination von herkömmlichen datenbasierten KI-Verfahren mit den im Projekt entwickelten wissensbasierten Methoden wird die Basis für das Training und die Validierung der KI-Funktionen komplett neu definiert.
Kompetenzen
Projektmanagement, Ergebnisverbreitung, Eventmanagement
Kontakt
Dr. Thorsten Mahler, thorsten.mahler(at)eict.de
Homepage →
https://kiwissen.de
Dauer: 36 Monate | 01.01.2021 – 31.12.2023
Budget: 25,9 Millionen Euro | Förderung durch das BMWi: 17,4 Millionen Euro
Koordinator:Dr. Jörg Dietrich, Continental AG
Anzahl der Partner: 16
Partner:
Alexander Thamm GmbH, Altran Deutschland S. A. S. & Co. KG, AVL Software and Functions GmbH, BTC Embedded Systems AG, Bundesanstalt für Straßenwesen, Continental AG, Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH, Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V., Elektronische Fahrsysteme GmbH, fortiss GmbH, Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. (FOKUS & IAIS), FZI Forschungszentrum Informatik, OFFIS e.V., Robert Bosch GmbH, Universität des Saarlandes, Valeo Schalter und Sensoren GmbH
Projekt abgeschlossen
Automated Driving
KI Data Tooling
Methoden und Werkzeuge für das Generieren und Aufbereiten von Trainings-, Validierungs- und Absicherungsdaten für KI-Funktionen autonomer Fahrzeuge
KI Data Tooling
The Data Kit for Automotive AI
Das Forschungsprojekt KI Data Tooling wird erstmals gesamtheitlich Werkzeuge und Methoden für die Bereitstellung von Daten verschiedener Sensormodalitäten für KI-basierte Funktionen entwickeln und untersuchen.
Kompetenzen
Projektmanagement, Ergebnisverbreitung, Eventmanagement
Kontakt
Dr. Thorsten Mahler, thorsten.mahler(at)eict.de
Homepage →
https://www.ki-datatooling.de/de/
Dauer: 45 Monate I 01.04.2020 – 31.12.2023
Budget: 25,7 Mio. € | Förderung durch das BMWi: 16,2 Millionen €
Koordinator: Cornelia Denk, Hans-Jörg Vögel, BMW AG
Anzahl der Partner: 17
Partner:
ANSYS Germany GmbH, AVL Software and Functions GmbH, Bergische Universität Wuppertal, Continental Automotive GmbH, DLR, dSPACE GmbH, Forschungsinstitut für Kraftfahrwesen und Fahrzeugmotoren Stuttgart (FKFS), FZI Forschungszentrum Informatik, Robert Bosch GmbH, TH Aschaffenburg, TU Braunschweig, TU München, Universität Kassel, Universität Passau, Valeo Schalter und Sensoren GmbH, ZF Friedrichshafen AG
Projekt abgeschlossen
Automated Driving
KI Delta Learning
Entwicklung von Methoden und Werkzeugen zur effizienten Erweiterung und Transformation vorhandener KI-Module auf neue Domänen
KI Delta Learning
Scalable AI for Automotive AI
Im Projekt KI Delta Learning werden Verfahren entwickelt, die es ermöglichen, vorhandene KI-Module autonomer Fahrzeuge für neue Domänen oder komplexere Szenarien effizient zu erweitern oder anzupassen. Dabei wird bereits erworbenes Wissen optimal genutzt und nur die zusätzlichen Anforderungen – die sogenannten Deltas – mit minimalem Entwicklungsaufwand vom KI-Modul gelernt.
Kompetenzen
Projektmanagement, Ergebnisverbreitung, Eventmanagement
Kontakt
Dr. Thorsten Mahler, thorsten.mahler(at)eict.de
Homepage →
https://www.ki-deltalearning.de/
Dauer: 39 Monate I 01.01.2020 – 31.03.2023
Budget: 26,96 Mio. € | Förderung durch das BMWi: 16,22 Millionen €
Koordinator: Mohsen Sefati, Mercedes-Benz AG
Anzahl der Partner: 18
Partner:
Mercedes-Benz AG (Koordinator), BMW Group, Car Software Organisation, Robert BOSCH GmbH, Valeo Schalter und Sensoren GmbH, ZF Friedrichshafen AG, CMORE Automotive GmbH, Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. (DLR), FZI Forschungszentrum Informatik, OFFIS e.V., Albert-Ludwigs-Universität Freiburg, Bergische Universität Wuppertal, Hochschule Reutlingen, Technische Universität München, Universität Stuttgart, Universität Tübingen, Porsche Engineering, InnoSenT GmbH. Unterauftragnehmer: Technische Universität Carolo-Wilhelmina zu Braunschweig, Universität Ulm, EICT
Projekt abgeschlossen
Automated Driving
KI Absicherung
Entwicklung und Untersuchung von Methoden und Maßnahmen zur Absicherung von KI-basierten Wahrnehmungsfunktionen für das automatisierte Fahren
KI Delta Learning
Safe AI for Automotive AI
Im Projekt KI Absicherung werden Methoden und Maßnahmen entwickelt, um die Sicherheit von KI-basierten Funktionen zur Fußgängererkennung nachzuweisen. Dazu wird eine beispielgebende Argumentationskette zum Nachweis der generellen Absicherbarkeit aufgebaut. Die Ergebnisse des Projekts sollen den Aufbau eines Industriekonsenses für eine KI-Teststrategie unterstützen.
Kompetenzen
Projektmanagement, Ergebnisverbreitung, Eventmanagement
Kontakt
Dr. Niko Papamichail, niko.papamichail(at)eict.de
Homepage →
https://www.ki-absicherung-projekt.de/
Dauer: 36 Monate I 01.07.2019 – 30.06.2022
Budget: 41 Millionen € | Förderung durch das BMWi: 19,2 Millionen €
Koordinator: Dr. Stephan Scholz, Volkswagen AG
Anzahl der Partner: 24
Partner:
Volkswagen AG (Koordinator), AUDI AG, Bergische Universität Wuppertal, BMW AG, Continental Automotive GmbH, DFKI, DLR, Fraunhofer IAIS, Fraunhofer IKS, FZI Forschungszentrum Informatik, EFS, ASTech, Luxoft, Umlaut, Intel Deutschland GmbH, Mackevision Medien Design GmbH, Merantix AG, Opel Automobile GmbH, QualityMinds GmbH, Robert Bosch GmbH, TU München, Universität Heidelberg, Valeo Schalter und Sensoren GmbH, ZF Friedrichshafen AG
Projekt abgeschlossen
Automated Driving
VVM
Verifikations- und Validierungsmethoden automatisierter Fahrzeuge Level 4 und 5
VVM
Verifikations- und Validierungsmethoden automatisierter Fahrzeuge Level 4 und 5
VVM ist ein zentrales Projekt für die Realisierung des autonomen Fahrens. Sein Erfolg wird entscheidenden Einfluss auf die weitere Entwicklung dieser Zukunftstechnologie haben.
Mit dem Projekt werden Methoden zur Absicherung von autonomen Fahrfunktionen entwickelt, die erstmals eine quantitative Beurteilung der Sicherheit dieser Funktionen ermöglichen werden.
Dabei wird ein modularer Ansatz verfolgt, der den Wechsel einzelner Komponenten der Fahrfunktion handhabbar macht. Damit legt das Projekt einerseits die Basis für die Akzeptanz in der Gesellschaft und ermöglicht andererseits eine praktikable Umsetzung durch die Autoindustrie.
Kompetenzen
Projektmanagement, Ergebnisverbreitung, Eventmanagement
Kontakt
Dr. Thorsten Mahler, thorsten.mahler(at)eict.de
Homepage →
https://www.vvm-projekt.de/
Dauer: 54 Monate I 1. Juli 2019 – 31. Dezember 2023
Budget: 47 Millionen € | Förderung durch das BMWi: 26,7 Millionen €
Koordinator: Roland Galbas, Robert Bosch GmbH, Dr. Mark Schiementz, BMW Group
Anzahl der Partner: 22
Partner:
Robert Bosch GmbH (Konsortialführer), BMW Group (Konsortialführer), AUDI AG, AVL Deutschland GmbH, Bundesanstalt für Straßenwesen, Continental Teves AG & Co. oHG, Mercedes Benz AG, DLR, dSPACE digital signal processing and control engineering GmbH, Ford Werke GmbH, Fraunhofer IAIS, FZI, OFFIS e.V., Opel Automobile GmbH, PROSTEP AG, RWTH Aachen, TU Braunschweig, TU Darmstadt, TÜV SÜD Auto Service GmbH, Valeo Schalter und Sensoren GmbH, Volkswagen AG, ZF Friedrichshafen AG
Projekt abgeschlossen
Automated Driving
L3Pilot
Piloting Automated Driving on European Roads
L3Pilot
Piloting Automated Driving on European Roads
L3Pilot ist der erste Pilotversuch für automatisiertes Fahren auf den Straßen Europas unter Beteiligung aller namhaften europäischen Automobilhersteller und Partnern aus Wissenschaft und Forschung.
100 Fahrzeuge, ausgestattet mit hochentwickelter Technologie zur Umwelterkennung, werden im öffentlichen Verkehr von zehn EU-Ländern automatisierte Fahrsysteme nach SAE-Level 3 und 4 unter Realbedingungen und in einer breiten Anwendung testen.
Kompetenzen
Projektmanagement, Ergebnisverbreitung, Eventmanagement, Marktverwertung und Nutzerstudien
Kontakt
Dr. Hristiyan Stoyanov, hristiyan.stoyanov(at)eict.de
Homepage →
http://www.l3pilot.eu
Dauer: 48 Monate | Sep 1, 2017 – Aug 31, 2021
Budget: 68 Millionen € | Förderung durch die Europäische Union: 36 Millionen €
Koordinator: Aria Etemad, Volkswagen Group Research
Anzahl der Partner: 34
Partner:
Volkswagen AG, Centro Ricerche Fiat ScpA, Daimler AG, Ford, Groupe PSA, Groupe Renault, Honda R&D Europe, Jaguar Land Rover, Opel Automobile GmbH, Toyota Motor Europe, Volvo Car Corporation, Aptiv Services Deutschland GmbH, Autoliv, FEV GmbH, BASt – Bundesanstalt für Straßenwesen, DLR – Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt, University of Genoa, IKA – Institut für Kraftfahrzeuge der RWTH Aachen University, ICCS – Institute of Communication and Computer Systems, SAFER at Chalmers, SNF – Centre for Applied Research at NHH, University of Leeds, TNO – Netherlands Organisation for Applied Scientific Research, VTT Technical Research Centre of Finland Ltd, WMG – University of Warwick, WIVW – Würzburg Institute for Traffic Sciences, RDW – The Netherlands Vehicle Authority, FIA – Fédération Internationale de l’Automobile, AZT Automotive GmbH, Swiss Reinsurance Company, ADAS Management Consulting, EICT GmbH
Projekt abgeschlossen
Automated Driving
VDA Leitinitiative
Autonomes und Vernetztes Fahren
VDA Leitinitiative
Autonomes und Vernetztes Fahren
In der „Strategie automatisiertes und vernetztes Fahren“ hat die Bundesregierung das Ziel ausgegeben, Deutschlands Vorreiterrolle in der Entwicklung und dem Einsatz dieser Technologien zu sichern. Die Koordinierungsstelle des VDA zur Vernetzung von Industrie und Politik schafft einen Programmrahmen für langfristige strategische Forschungsplanung und eine kohärente und konvergente Technologieentwicklung.
Kompetenzen
Koordination und Moderation der Partner, Zusammenstellung der programmatischen Ziele, Erstellung des Programmpapiers, Antragerstellung der Leitprojekte
Kontakt
Tanja Kessel, tanja.kessel(at)eict.de
Homepage →
https://www.vda.de
Dauer: seit 1. November 2016
Koordinator: Verband der Automobilindustrie e.V. (VDA)
Partner:
BMW Group, Opel Automobile GmbH, AVL Deutschland GmbH, Robert Bosch GmbH, Continental AG, HELLA KGaA Hueck & Co., Valeo Schalter und Sensoren GmbH, ZF Friedrichshafen AG
Projekt läuft
Automated Driving
Testfeld Autonomes Fahren
Vernetztes und automatisiertes Fahren im alltäglichen Straßenverkehr
Testfeld Autonomes Fahren
Autonomes und Vernetztes Fahren
Auf dem Testfeld Autonomes Fahren Baden-Württemberg können Unternehmen und Forschungseinrichtungen zukunftsorientierte Technologien und Dienstleistungen rund um das vernetzte und automatisierte Fahren testen.
Für künftige Nutzer besteht die Möglichkeit, aktiv an der Gestaltung und Ausstattung des Testfelds mitzuwirken.
Kompetenzen
Projektmanagement und Koordination
Kontakt
Mario Druse, mario.druse(at)eict.de
Homepage →
https://taf-bw.de
Dauer: 2016 – 2021 (Aufbauphase)
Budget: 2,5 Millionen € | Förderung durch das Ministerium für Verkehr Baden-Württemberg
Koordinator:
Prof. Dr. J. Marius Zöllner, FZI Forschungszentrum Informatik
Partner: FZI Forschungszentrum Informatik, Fraunhofer IOSB, Hochschule Heilbronn, Hochschule Karlsruhe, KIT Karlsruher Institut für Technologie, Stadt Bruchsal, Stadt Heilbronn, Stadt Karlsruhe, Karlsruher Verkehrsverbund
Projekt abgeschlossen
Automated Driving
Tech Center a-drive
Kompetenz Autonomes Fahren
Tech Center a-drive
Kompetenz Autonomes Fahren
Tech Center a-drive erforscht und entwickelt Technologien zur robusten Wahrnehmung des Fahrzeugumfelds und des Verkehrs durch hochautomatisierte und autonome Fahrfunktionen. Begleitend untersucht das Projekt die gesellschaftliche Akzeptanz dieser Technologien. Dabei bündelt das Tech Center Experten verschiedener Fachrichtungen zur umfassenden Bearbeitung von Problemstellungen.
Kompetenzen
Technische Koordination, Projektmanagment und Kommunikation
Kontakt
Dr. Thorsten Mahler, thorsten.mahler(at)eict.de
Homepage →
https://www.tcadrive.de
Dauer: 46 Monate | Nov 1, 2015 – Aug 31, 2020
Budget: 7,5 Millionen €
Koordinator: Klaus Dietmayer, Universität Ulm
Anzahl der Partner: 6
Partner: Atlatec, Daimler AG, CTC Cartech Company, Universität Ulm, FZI Forschungszentrum Informatik, KIT – Karlsruhe Institute of Technology
Projekt abgeschlossen
Automated Driving
AdaptIVe
Automated Driving Applications and Technologies for Intelligent Vehicles
AdaptIVe
Automated Driving Applications and Technologies for Intelligent Vehicles
AdaptIVe zielt darauf ab, effizientem und sicherem automatisierten Fahren zum Durchbruch zu verhelfen. Neben technologischen Aspekten, fokussieren sich die Forschungsaktivitäten auf eine ideale Kooperation zwischen dem Fahrer und dem Assistenzsystem. Fragen rund um rechtliche Rahmenbedingungen, standardisierte Entwicklungsverfahren und Wege für eine zeitnahe und erfolgreiche Markteinführung werden diskutiert.
Kompetenzen
Projektmanagement, Kommunikation, Eventmanagement und Marktverwertung
Kontakt
Dr. Hristiyan Stoyanov, hristiyan.stoyanov(at)eict.de
Homepage →
https://www.adaptive-ip.eu @_AdaptIVe_
Dauer: 42 Monate | Jan 1, 2014 – Jun 30, 2017
Budget: 25 Millionen € | Förderung durch die Europäische Union: 14,3 Millionen €
Koordinator: Aria Etemad, Volkswagen Group Research
Partner:
Volkswagen AG, BMW Group, Centro Ricerche Fiat ScpA, Daimler AG, Ford R&D, Opel Automobile GmbH, Groupe PSA, Groupe Renault, Volvo Car Corporation, Volvo Group, Aptiv Services Deutschland GmbH, Robert Bosch GmbH, Continental Teves AG & Co. OHG, Continental Automotive GmbH, EICT GmbH, ICCS – Institute of Communication and Computer Systems; ALCOR di Giancarlo Alessandretti, BASt – Bundesanstalt für Straßenwesen, CETAG – The Galician Automotive Technological Centre, Chalmers University of Technology, DLR – Deutsches Luft- und Raumfahrtszentrum, IKA – Institut für Kraftfahrzeuge der RWTH Aachen, University of Leeds, Lund University, TNO – Netherlands Organisation for Applied Scientific Research, University of Trento, Julius-Maximilians Universität Würzburg, WIVW – Würzburger Institut für Verkehrswissenschaften GmbH
Projekt abgeschlossen
Automated Driving
DENSE
aDverse wEather eNvironmental Sensing systEm
Dense
aDverse wEather eNvironmental Sensing systEm
DENSE entwickelt eine zuverlässige Sensorik für die Umwelterfassung des Fahrzeugs, die auch unter extremen Wetterbedingungen wie Starkregen, Nebel und Schnee zuverlässig funktioniert. Diese All-Wetter-Plattform wird über den aktuellen Stand hinaus zu mehr Sicherheit im Bereich des autonomen Fahrens führen.
Kompetenzen
Projektmanagement, Kommunikation und Eventmanagement
Kontakt
Dr. Thorsten Mahler, thorsten.mahler(at)eict.de
Homepage →
https://www.dense247.eu @DENSE_Project
Dauer: 36 Monate | Jun 1, 2016 – Feb 29, 2020
Budget: 14,5 Millionen € | Förderung durch die Europäische Union: 4,2 Millionen €
Koordinator: Werner Ritter, Daimler AG
Anzahl der Partner: 15
Partner: Daimler AG, Groupe Renault, Hitachi Europe GmbH, Ibeo Automotive Systems GmbH, Innoluce BV, Modulight Oy, Oplatek Group Oy, Vaisala Oyj, Xenics NV, EICT GmbH, Cerema – Centre for expertise and engineering on risks, urban and country planning, environment and mobility, Technical University Tampere, VTT Technical Research Centre of Finland Ltd, Universität Ulm, Veoneer France, Veoneer Schweden
Projekt abgeschlossen
Connected Mobility
DOCT
Die Entwicklungsumgebung für das Connectivity-System von morgen
DOCT
Digital OTA Connectivity Twin
Kompetenzen
Projektmanagement, technische Koordination, Kommunikation und Eventmanagement
Kontakt
Moritz Stottele, moritz.stottele(at)eict.de
Homepage →
https://www.doct-projekt.de/
Dauer: 36 Monate | 01. Juli 2022 – 30. Juni 2025
Budget: 10,3 Millionen € | Förderung durch das BMWK: 6,5 Millionen €
Koordinator: Kai Castro, Mercedes-Benz AG
Anzahl Partner: 8
Partner:
Mercedes-Benz AG, Altair Engineering GmbH, Continental Advanced Antenna GmbH, Fraunhofer IIS, IMST GmbH, Innovationszentrum für Telekommunikati-onstechnik GmbH IZT, Keysight Technologies Deutschland GmbH, Rohde & Schwarz GmbH & Co. KG
Projekt abgeschlossen
IMAGinE
Intelligente Manöver Automatisierung – kooperative Gefahrenvermeidung in Echtzeit
IMAGinE
Intelligente Manöver Automatisierung – kooperative Gefahrenvermeidung in Echtzeit
Innovative Assistenzsysteme lassen Fahrzeuge und Infrastruktur intelligent miteinander agieren, um Fahrmanöver gemeinsam zu planen, abzustimmen und durchzuführen. Dabei behält das Projekt eine gelungene Mensch-Maschine-Interaktion im Blick.
Kompetenzen
Projektmanagement, Technische Koordination, Kommunikation und Eventmanagement
Kontakt
Mario Druse, mario.druse(at)eict.de
Homepage →
http://www.imagine-online.de
Dauer: 69 Monate | Sep 1, 2016 – Mai 31, 2022
Budget: 38,2 Millionen € | Förderung durch das BMWi: 17,9 Millionen €
Koordinator: Steffen Knapp, Opel Automobile GmbH
Anzahl Partner: 12
Partner:
Opel Automobile GmbH, BMW Group, Daimler AG, MAN Truck & Bus AG, Volkswagen AG, Robert Bosch GmbH, Continental Teves AG & Co. OHG, IPG Automotive GmbH, Nordsys GmbH, WIVW – Würzburger Institut für Verkehrswissenschaften GmbH, Technische Universität München, Hessen Mobil – Straßen- und Verkehrsmanagement
Projekt abgeschlossen
Tech Center i-protect
Kompetenz Fahrzeugsicherheit
Tech Center i-protect
Kompetenz Fahrzeugsicherheit
Kompetenzen
Technische Koordination, Projektmanagement und Kommunikation
Kontakt
Dr. Thorsten Mahler, thorsten.mahler(at)eict.de
Dauer: 36 Monate | Jun 1, 2016 – Dez 31, 2020 (Phase 1) | 56 Monate | Mai 1, 2021 – Dez 31, 2025 (Phase 2)
Koordinator: Paul Dick, Mercedes-Benz AG
Anzahl Partner: 8
Partner:
Daimler AG, Robert Bosch GmbH, Fraunhofer EMI, Fraunhofer IWM, Klinikum Stuttgart, Technische Universität Dresden, Technische Universität Graz, Exzellenzcluster SimTech – Universität Stuttgart