Projekte

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.
 

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.

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.

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.

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.

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.

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.

euroFOT ist ein umfassender Betriebstest für Fahrerassistenzsysteme in Europa. Das Projekt koordiniert einen Praxistest intelligenter Fahrzeugsysteme, um die Qualität des europäischen Straßenverkehrs zu erhöhen. euroFOT erstellt dafür einen Testplan mit entsprechend geeigneten Fahrszenarien. Endnutzer werden aktiv einbezogen und Datensammler in ihren privaten Fahrzeugen installiert. Die Effektivität des Systems und dessen Leistung im Hinblick auf die angedachten Ziele werden auf realen Straßen bewertet.

Die Vision von interactIVe ist unfallfreier Verkehr durch bezahlbare Fahrerassistenzsysteme, die sich in allen Fahrzeugklassen wiederfinden und damit die Sicherheit im Straßenverkehr erhöhen. Das Projekt entwickelt Fahrerassistenzsysteme für sicheres und effizienteres Fahren. Dabei setzte interactIVe Sicherheitssysteme ein, die automatisiert steuern und bremsen.

RobustSENSE entwickelt ein robustes und zuverlässiges Sensorsystem, das automatisiertes Fahren unter schwierigen Umweltbedingungen ermöglicht.
Die Plattform kombiniert Informationen aus verschiedenen Subsystemen zu einer integrierten Gesamtlösung eines selbst-korrigierenden Systems. Mit dieser verbesserten Sensorik leistet das Projekt einen essentiellen Beitrag zur Sicherheit automatisierten Fahrens.

Ziel von UP-Drive ist es, einen automatisierten Parkservice für städtische Umgebungen zu entwickeln, der von der Suche nach einem Parkplatz in Innenstädten entlasten soll. Stattdessen navigiert das vollautomatisierte Auto eigenständig durch Stadtviertel, findet einen Parkplatz und kehrt bei Bedarf zurück.

IMAGinE erforscht und entwickelt die Grundlagen für kooperative Manöverplanung zwischen Fahrzeugen auf der Basis kollektiver Perzeption.
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.

In enger Kooperation zwischen Industrie und Wissenschaft werden im Tech Center i-protect Themen rund um die integrale Fahrzeugsicherheit für die Mobilität der Zukunft untersucht. Im Zusammenspiel der Industriepartner mit führenden Wissenschaftspartnern auf dem Gebiet der passiven Sicherheit werden durch zukunftsweisende bi- und multilaterale Projekte Forschungstrends gesetzt.

Coherent erforscht, entwickelt und validiert einen neuen Steuerungsrahmen für zukünftige Mobilfunknetze. Damit begegnet das Projekt dem exponentiellen Wachstum mobilen Datenverkehrs und zunehmender Netzwerkkomplexität. Die wichtigste Innovation ist die Entwicklung eines einheitlichen und programmierbaren Kontrollrahmens zur Koordination der zugrunde liegenden heterogenen mobilen Netzwerke.

DRIVE C2X vernetzt sieben nationale Testgelände zu einer vereinheitlichten Testumgebung auf Grundlage des neu entwickelten DRIVE-C2X-Referenzsystems.
Die Resultate steigern nicht nur den öffentlichen Bekanntheitsgrad der C2X-Technologie, sondern setzen auch neue Standards und den Anstoß für neue öffentlich-private Unternehmungen zur Umsetzung des vernetzten Fahrens.

Das sim^TD-Projekt ist der größte deutsche Feldversuch für Fahrzeug-zu-X-Kommunikation und untersucht den Beitrag intelligenter Kommunikationssysteme zur Verbesserung der Verkehrssicherheit und Mobilität.  Dazu werden realitätsnahe Verkehrsszenarien in einer großflächigen Testfeld-Infrastruktur rund um die hessische Metropole Frankfurt am Main adressiert und die politischen, wirtschaftlichen und technologischen Rahmenbedingungen für eine erfolgreiche Einführung der Fahrzeug-zu-Fahrzeug- und Fahrzeug-zu-Infrastruktur-Vernetzung vorbereitet.

TEAM verbessert Fahrzeug-zu-Fahrzeug-Kommunikationstechnologien durch die Integration von LTE und einem Cloud-Dienst, der dezentrale Verkehrsapplikationen unterstützt. Zur Verbesserung des Transportnetzwerks werden unter Berücksichtigung dieser Technologien proaktive Algorithmen entwickelt, die zu einem veränderten Verhalten der Verkehrsteilnehmer führen können.

Unify entwickelt ein offenes Innovationsumfeld für Telekommunikationsdienste und berücksichtigt dabei sowohl Netzwerk- als auch Cloud-Ressourcen. Das Projekt bietet Nutzern und Serviceanbietern eine Plattform, um umfangreiche eigene und miteinander vernetzte Dienste zu entwickeln und zu betreiben.

Das übergeordnete Ziel der Zukunftsstudie ist die Erforschung technisch-ökonomischer und gesellschaftlichen Veränderungen durch Digitalisierung. Sie umfasst Experten- und Nutzerbefragungen und arbeitet interdisziplinär und sektorenübergreifend. Die Ergebnisse adressieren Entscheider in Politik und Wirtschaft.

Sie können die Zukunftsstudien im Download- Bereich der EICT Website herunter laden.

Das Ziel von AI2Ynet ist der Aufbau und der Betrieb einer Plattform, die es kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) ermöglicht, Methoden der künstlichen Intelligenz anzuwenden. In der ersten Phase bis August 2019 wird mit dem Input verschiedener Verbände und Stakeholdergruppen das Konzept für den Aufbau und den Betrieb dieser Plattform erstellt.

Durch branchenübergreifende Vernetzung und Vermittlung von Akteuren und Technologien sollen KMU beim Auffinden und der Anwendung passender KI-Technologien unterstützt werden. Die Plattform soll es KMU ermöglichen, KI-Komponenten wie Daten und Verfahren des maschinellen Lernens direkt einzusetzen und weitere Geschäftsmodelle und Verwertungsmöglichkeiten zu erschließen.

Industrie und Wissenschaft forschen und arbeiten gemeinsam an zentralen Fragen der Energiewende und an zukünftigen Mobilitätslösungen. Mobility2Grid wird auf dem EUREF-Campus in Berlin als das Stadtquartier und Testfeld der Zukunft umgesetzt. Im Themenfeld Digitale Räume können interne und externe Partner neue Lösungen erproben.

Das eCo-FEV-Projekt entwickelt eine gemeinsame Architektur für die Integration von Elektroautos in kooperative Infrastruktursysteme sowie neue Lösungen für das nutzerfreundliche Laden von Fahrzeugen. Es werden exakte Telematik- und Lademanagementdienste für Elektrofahrzeuge ermöglicht, die präzise sind sowie auf zuverlässigen Echtzeitinformationen basieren.