Forschen, fördern und vernetzen

In den nächsten Jahren sollen in einigen Städten weltweit fahrerlose Pkw und Kleinbusse als Taxi eingesetzt werden. Diese Fahrzeuge sollen aus Umwelt- und Nachhaltigkeitsgesichtspunkten mit rein elektrischen Antriebssträngen ausgestattet werden. Für eine umfassende Automatisierung des Betriebs derartiger E-Taxis muss die Herausforderung der vollautomatischen Nachladung ohne manuellen Eingriff eines Bedieners bewältigt werden.

Im Projekt AULA sollten in den Kernbereichen automatische Fahrfunktionen, Schnellladesysteme und Automatisierung der Nachladung von Fahrzeugen signifikante technische Fortschritte erarbeitet werden, die nach Projektende zu zulassungsfähigen, seriennahen Produkten der beteiligten Projektpartner führen.

Gesamtziel des Projekts AULA ist die Entwicklung eines vollautomatisch agierenden, elektrisch angetriebenen Pkw, dessen funktional sichere, vollautomatische Schnellladung im teilöffentlichen Raum ohne Nutzereingriff sowie die Entwicklung seriennaher Soft- und Hardware-Komponenten des Fahrzeugs, des Kontaktsystems sowie der damit verbundenen Sicherheitssysteme.

Partner: Fraunhofer-Institut für Verkehrs- und Infrastruktursysteme, IAV GmbH
Gefördert von: SAB Sächsische AufbauBank
Laufzeit: 10/2016 bis 10/2019

Um den vielfältigen, wechselseitigen Störeinflüssen im urbanen Mischverkehr entgegenzuwirken, entstanden im Projekt HarmonizeDD neuartige Funktionen und Dienste für automatisierte und konventionelle Fahrzeuge.

Für flächendeckende Basisdienste diente eine Mobilfunk- und Edge-Cloud-Lösung. Für einen erweiterten Funktionsumfang auf bestimmten Korridoren kamen zusätzlich Cloud-Lösungen in Roadside Units zum Einsatz. Auf Fahrzeugseite entstanden Funktionen, die es erlauben, diese Dienste sowohl in den automatisierten Fahrprozess als auch in nichtautomatisierte Fahrzeuge über neue Interaktionsmechanismen einzubeziehen. Die Ansätze wurden im Digitalen Testfeld Dresden/Sachsen experimentell untersucht.

IAV entwickelte neue Fahrzeugfunktionen für das kooperative automatisierte Fahren im innerstädtischen Mischverkehr. Einen Schwerpunkt bildeten hierbei Entscheidungsmechanismen zur Interaktion mit Verkehrsteilnehmern unterschiedlicher Automatisierung und Konnektivität, die unter anderem auch die Mobile- und Roadside-Unit-Clouddienste einbezogen.

Die entstandenen Funktionsmuster wurden in Versuchsfahrzeuge integriert und gemeinsam mit den anderen Partnern bei Versuchsfahrten im realen Straßenverkehr getestet und evaluiert.

Das Projekt ist eingebettet in die sächsische Initiative „Synchrone Mobilität 2023 – Intelligente Verkehrssysteme in Sachsen“.

Partner: BMW AG, Fraunhofer-Gesellschaft e.V., IVM Institut für Vernetzte Mobilität gGmbH, MUGLER AG, Noritel Mobile Kommunikation GmbH, Preh Car Connect GmbH, Technische Universität Chemnitz, Technische Universität Dresden, Vodafone GmbH
Gefördert von: BMVI – Bundesministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur
Laufzeit: 04/2017 bis 10/2019

OPA3L konzentriert sich auf die Übertragung von Weltraum-Know-how in den Bereich des hochautomatisierten Fahrens und will dies für die Mobilität 4.0 in Deutschland nutzbar machen. Die Kerninhalte der autonomen Planung, Navigation sowie der Flugbahnoptimierung und -steuerung dienen als Grundlage für die Anwendung von autonomen Fahrzeugen.

Das Projekt baut auf dem bereits geförderten Projekt „AO-Car“ auf, bei dem IAV beteiligt war, und erweitert die Forschungsfragen durch Einbeziehung von Industriepartnern auf reale Anwendungsszenarien. Die hierzu erforderliche Navigation umfasst insbesondere die wichtigen Punkte der Lokalisation, der optimalen Routenbestimmung sowie der aktiven Steuerung.

Ziel des Projektes ist es, wiederkehrende Fahrten in bekannten Gebieten zu automatisieren und insbesondere Lösungsansätze für kooperative Manöver in solchen Gebieten zu präsentieren. Hierzu arbeiten die Projektpartner an der Umsetzung in einem anwendungsnahen Testfeld. Übergeordnete Ziele des Projektes, die insbesondere auf Realfahrzeugen umgesetzt werden sollen, sind:

• Schaffung von einheitlichen Softwareframeworks für die unterschiedlichen Anforderungen des hochautomatisierten Fahrens
• Transfer von Know-how und Algorithmen aus der Raumfahrt für das hochautomatisierte Fahren sowie Definition von Anforderungen an die moderne Satellitennavigation
• Entwicklung effizienter KI-Algorithmen für das hochautomatisierte Fahren

IAV ist im Projekt für die Themenbereiche Entscheidungsfindung, (modellbasierte) Bewegungsplanung und (modellbasierte) Fahrdynamikregelung verantwortlich.

Partner: Universität Bremen, Universität der Bundeswehr München, ANavS GmbH, IAV GmbH
Gefördert von: BMWi – Bundesministerium für Wirtschaft und Energie
Laufzeit: 03/2019 bis 05/2023

Es ist davon auszugehen, dass sich in naher Zukunft das Mobilitätsverhalten, die Mobilitätsorganisation und die Verkehrsorganisation signifikant verändern werden. Neue Geschäftsmodelle und Herausforderungen werden sich sowohl im Individual- als auch im Güterverkehr ergeben.

Das Forschungsprojekt PAVE (Potenziale automatisierter Verkehrssysteme) hat sich zum Ziel gesetzt, auf Basis des heutigen Mobilitätsverhaltens und von Transportaufgaben im urbanen Raum

• Visionen zukünftiger Verhaltens- und Organisationsformen durch autonom fahrende Fahrzeuge zu entwickeln,
• Anforderungen an Fahrzeuge abzuleiten,
• neue Organisations- und Dienstformen zu entdecken und
• ihre Wirkung auf das Verkehrssystem, Umwelt und Sicherheit abzuschätzen und zu bewerten.

Die Betrachtung erfolgt im Sinne eines Marktmodells, das analysiert, welche Leistungen durch ein System des Automatisierten-Vernetzten-Fahrens (AVF-System) möglich werden, welche Bedarfe und Nachfragen es geben wird und für welche Systemausprägungen, Dienste und Fahrzeuge eine hohe Akzeptanz zu erwarten ist.

Aufgabe von IAV im Projekt PAVE ist die inhaltliche und methodische Unterstützung bei der Erarbeitung von Zukunftsbildern zum automatisierten Fahren und die Begleitung der Entwicklung von Anforderungen an Fahrzeuge und Systeme.

Partner: INA – Internationale Akademie Berlin für innovative Pädagogik, Psychologie und Ökonomie gGmbH, Robert Bosch GmbH, Technische Universität Berlin, Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg
Gefördert von: BMVI – Bundesministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur
Laufzeit: 10/2018 bis 12/2020

Die Anforderungen auf den Gebieten Automotive, Verkehrstechnik, Informations- und Kommunikationstechnologie sowie Informatik sind komplex; die Entwicklungsaktivitäten vieler Akteure aus diesen Bereichen müssen zusammengeführt und Lösungen gemeinsam simuliert und erprobt werden.

Eine interdisziplinäre Zusammenführung darauf aufsetzender Entwicklungsaktivitäten, aber auch von Erprobungsmaßnahmen in Testkorridoren, erfordert eine adäquate Verknüpfung dieser Ressourcen. Das Projekt REMAS adressierte diese Herausforderung und legte hierfür die wissenschaftlich-technischen Grundlagen im Kontext hochautomatisierter urbaner Verkehre. Hierzu zählen Verfahren zur Integration derartiger Ressourcen über eine neue Simulations-Middleware, zur Unterstützung und Echtzeitkoordination von Fahrten und Fahrmanövern sowie zur Überwachung von kritischen Systemeigenschaften.

Ein neuartiges Informationsmodell ist Kern einer Kooperationsplattform mit einer Anbindung an das reale Verkehrssystem und die in den Entwicklungsprozess eingebundenen Werkzeuge, Fahrzeuge und Komponenten. Basierend auf durchgeführten Technologieanalysen zeigte sich, dass weitere Fortschritte vor allem auf dem Gebiet der intelligenten Verkehrssysteme nötig sind. Ein technologischer Vorteil ist somit vor allem durch ein Zusammenspiel von Ressourcenmanagementsystemen, Fahrerassistenzfunktionen und Systementwicklung zu erlangen.

Partner: Fraunhofer-Institut für Verkehrs- und Infrastruktursysteme IVI, NXP Semiconductors Germany GmbH, MUGLER AG, IVM Institut für Vernetzte Mobilität gGmbH, TechniSat Digital GmbH, dresden elektronik verkehrstechnik GmbH, FSD Fahrzeugsystemdaten GmbH, Technische Universität Chemnitz, Professur für Nachrichtentechnik, Technische Universität Dresden, Lehrstuhl für Fahrzeugmechatronik und Lehrstuhl für Verkehrsleitsysteme und -prozessautomatisierung, IAV GmbH
Gefördert von: SAB – Sächsische AufbauBank
Laufzeit: 09/2015 bis 08/2019

Zielsetzung des Projektes war die Entwicklung und praktische Erprobung des Zusammenspiels von automatisierten und vernetzten Fahrzeugen und kooperativer Infrastruktur. Es geht um hochpräzise und sich selbst aktualisierende digitale Karten, die von den Fahrzeugen und Smartphones gespeist werden.

Der zentrale Ansatz von SAFARI liegt in der Annahme, dass die meisten Fehler systematisch sind und von automatisierten und vernetzten Fahrzeugen erfahren, erlernt und vorhergesagt werden können. Änderungen im Straßenraum – etwa durch Baustellen oder auf der Fahrbahn parkende Autos – werden sofort erkannt und an alle vernetzten Fahrzeuge im Umkreis weitergeleitet. Dazu sollen die vernetzten Fahrzeuge auch Informationen über freie Parkplätze am Straßenrand liefern und bestimmte Objekte wie Laternen oder Straßenschilder erkennen und deren Position gegebenenfalls aktualisieren.

IAV war bei dem Projekt für die Kommunikation zwischen Fahrzeugen und Backend sowie für die Aktualisierung der Karten auf dem Backend verantwortlich. Weitere Arbeitsschwerpunkte von IAV waren die V2X-Kommunikation zum Austausch von Gefahrenwarnungen sowie die Infrastrukturkommunikation zwischen Fahrzeug und Ampel mittels 802.11p-Technologie (Wi-Fi).

Partner: Senatsverwaltung für Umwelt, Verkehr und Klimaschutz Berlin, Hella Aglaia Mobile Vision GmbH, IAV GmbH, Daimler Center for Automotive Information Technology Innovations (DCAITI), Fraunhofer-Insitut für Offene Kommunikationssysteme FOKUS, Freie Universität Berlin, Senatsverwaltung für Wirtschaft. Energie und Betriebe, Bezirksamt Reinickendorf, Deutsche Telekom
Gefördert von: BMVI – Bundesministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur
Laufzeit: 06/2017 bis 06/2019

Um autonomes Fahren zu ermöglichen, müssen innovative Fahrerassistenzsysteme mit allen dafür notwendigen Informationen ausgestattet werden. Mit der zunehmenden Vernetzung von Fahrzeugen und Infrastruktur entstehen neue Angriffsmöglichkeiten für nicht autorisierte Zugriffe auf Daten und Programme. Sicherheitslösungen stehen daher in einem permanenten Wettlauf mit Angriffstechnologien. Bei der Abwehr derartiger Angriffe geht es um den Schutz der Fahrzeuge und ihrer Systeme, der gesammelten Daten sowie auch um den Schutz aller Verkehrsteilnehmer.

Die Partner des Projektes SecVi haben sich zum Ziel gesetzt, eine robuste und niedrigkomplexe Netzwerkarchitektur zu entwickeln, die die Sicherheit der Nachrichtenflüsse in den Steuerungsbereichen des Fahrzeugs auf verschiedenen Ebenen überwacht und gegen Angriffe abschirmt. Die neue Netzwerkarchitektur soll mit den bestehenden Kommunikationstechnologien im Fahrzeug harmonieren.

Auch wenn die robuste Netzwerkarchitektur viele Angriffsmuster aushebelt, ist es notwendig, Angriffe und Bedrohungen möglichst früh zu erkennen und darauf mit entsprechenden Sicherheitsupdates kurzfristig zu reagieren. Um dies zu ermöglichen, werden neue Zusatzfunktionen entwickelt, die auf den vorhandenen fahrzeugspezifischen Komponenten aufbauen. Die neuen Funktionen werden zusätzlich durch die Cloud-Infrastruktur des Fahrzeugherstellers ergänzt, um auch kurzfristig Updates für eine Fahrzeugflotte einspielen zu können.

Auf der Basis realer Anwendungsdaten werden im Projekt Verfahren entwickelt und in einem Demonstrationsfahrzeug evaluiert, die das autonome Fahren deutlich sicherer machen sollen.

Partner: Hochschule für Angewandte Wissenschaften Hamburg, easycore GmbH, IAV GmbH
Gefördert von: BMBF – Bundesministerium für Bildung und Forschung
Laufzeit: 04/2018 bis 03/2021

Ziel des Vorhabens SYNCAR war es, neuartige Lösungen für ein vorausschauendes, automatisiertes Fahren unter kooperativer Abstimmung mit anderen Verkehrsteilnehmern und Lichtsignalanlagen zu entwickeln. Hierbei ist unter anderem auch eine neuartige Form der Optimierung des Verkehrsprozesses entstanden, indem gezielt konkrete Fahrempfehlungen (Manöverempfehlungen) für bestimmte Fahrzeuggruppen oder auch einzelne Fahrzeuge zur Verfügung gestellt wurden.

Neben der Leitung des Verbundprojektes entwickelte IAV im Projekt neue Funktionen für die hochautomatisierte Fahrzeugführung und bezog dabei Verfahren für ein vorausschauendes Fahren, eine kooperative Abstimmung des Fahrverhaltens mit der Umgebung sowie die Berücksichtigung von Fahrempfehlungen ein.

Partner: dresden elektronik verkehrstechnik gmbh, Fraunhofer-Institut für Verkehrs- und Infrastruktursysteme, FSD Fahrzeugsystemdaten GmbH, FusionSystems GmbH, Preh Car Connect GmbH, Technische Universität Chemnitz, Technische Universität Dresden, IAV GmbH
Gefördert von: SAB – Sächsische AufbauBank
Laufzeit: 09/2016 bis 12/2019