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Beim automatisierten Fahren muss die sichere Fahrzeugführung in jeder Situation gewährleistet sein. Das wird vor allem schwierig, wenn das Fahrzeug die Steuerung wieder an den Menschen zurückgibt. Das bedeutet, dass kritische Situationen frühzeitig und zuverlässig erkannt bzw. vorhergesagt werden müssen. Hier setzt das Projekt an mit dem Ziel, dass das Fahrzeug mit einer Vorhersage der weiteren Entwicklung der Verkehrssituation eine vorausschauende Manöverplanung vornehmen kann.
Projektakronym | KISSaF | |
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Projektpartner | ZF Automotive Germany GmbH, INGgreen GmbH, TU Dortmund | |
Beginn | 01.01.2020 | |
Ende | 31.06.2023 | |
Projektlaufzeit | 42 | |
Projektvolumen [Mio. €] | 4,01 | |
Kernthemen | Automatisierung | |
Untersuchungsgegenstände | Zunächst wird eine Umfeldrepräsentation erarbeitet, die alle wichtigen Aspekte der Verkehrsszene beinhaltet: alle statischen und dynamischen Objekte und die Infrastruktur im Wahrnehmungsbereich des Fahrzeugs. Die Beschreibung des Umfelds ist Ausgangspunkt der Vorhersage: Aus den zeitlich akkumulierten Messungen des Beobachtungszeitraums wird mit Künstlicher Intelligenz ein Modell trainiert, das in die Zukunft schaut. Die möglichen zukünftigen Situationsverläufe werden dann für die Entscheidungsalgorithmen verwendet, um die Manöverplanung des Fahrzeugs zu unterstützen und zu verbessern. Zur Evaluierung der Vorhersagen unter realen Bedingungen wird im Projekt ein Testfahrzeug entwickelt und genutzt. | |
Forschungsschwerpunkt 1 | Automatisiertes Fahren | |
Forschungsschwerpunkt 2 | Fahrzeugseite | |
C2X-Services | Andere | |
Forschungsziel | Standardisierung,Weiterentwicklung | |
Funktionskategorie | Sicherheit,Grundlagen,Unterstuetzend | |
Verkehrswegkategorie | Autobahn,Landstraße,Stadtstraße | |
Standort 1 | [51.49032300144294, 7.409828998398542] |