Safe and Intelligent Vehicles

Selected Projects

KI Delta Learning – Scalable AI for Autonomous Driving

Ziel des Vorhabens aus der VDA Leitinitiative Autonomes und Vernetztes Fahren "KI Delta Learning" ist die Entwicklung von Methoden und Werkzeugen zur effizienten Erweiterung und Transformation vorhandener KI-Module autonomer Fahrzeuge für die Herausforderungen neuer Domänen oder komplexerer Szenarien. Im Projekt werden Verfahren entwickelt, die es erlauben, das bereits erworbene Wissen optimal zu nutzen und nur die zusätzlichen Anforderungen – das Delta –  mit minimalem Aufwand neu zu lernen. Dabei wird ein Doppelziel verfolgt: Erstens soll die Reaktion auf neue Szenarien robuster werden, zweitens soll durch effizientere Datengenerierung der Einsatzbereich der Fahrzeuge erweitert werden.

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Drive2TheFuture

Im EU-Projekt Drive2theFuture untersucht das FZI maschinelle Lernverfahren zur Interaktions-Unterscheidung zwischen automatisierten und nicht automatisierten Fahrzeugen, Fußgängern und Radfahrern. Dazu wird sowohl das Testfeld Autonomes Fahren Baden-Württemberg (TAF BW) mit seiner Infrastruktur-Sensorik-Infrastruktur herangezogen als auch eine virtuelle Kopie von diesem genutzt, um die Interaktionen in einer Virtual-Reality-Umgebung zu untersuchen.

Contact: Marc Zofka

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EVA Shuttle Buses

In the project "EVA-Shuttle", interconnected and autonomously driving mini buses are being developed to connect the last mile from the bus stop to your front door. The project consortium tests a new offer in local public transport services in order to provide users with more possibilities and comfort in the future.

The aim of the research project is the development of a public transport mobility concept, which should be tested through a system-wide fleet testing under real life conditions on the Test Area Autonomous Driving Baden-Württemberg (TAF BW).

Contact: Dipl.-Math. techn. Florian Kuhnt

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SetLevel4To5 - Simulationsbasiertes Entwickeln und Testen von Level 4 und 5 Systemen

Die Automatisierung von Fahrzeugen in Kombination mit der Einführung vernetzter Fahrzeugfunktionen bietet ein hohes Potenzial zur Reduktion von Unfallzahlen und zur Erhöhung der Insassensicherheit. Zudem wird erwartet, dass u.a. durch die Möglichkeit Fahrstrategien besser umzusetzen und die Verkehrsinfrastrukturen verbessert auszunutzen, die Effizienz im Straßenverkehr gesteigert werden kann.

Contact: Stefan Otten

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VVMethoden - Verifikations- und Validierungsmethoden automatisierter Fahrzeuge Level 4 und 5

Bei der Einführung vollautomatisierter und autonomer Fahrfunktionen kommt dem Testen und Absichern von Fahrzeugsystemen eine Schlüsselrolle zu. Gefördert durch das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie entwickeln 23 namhafte Partner aus Industrie und Forschung über vier Jahre hinweg gemeinsam rechtssichere sowie zeit- und kosteneffiziente Verifikations- und Validierungsmethoden.

Contact: Stefan Otten

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regiomove

regiomove ist ein bis Ende 2020 laufendes Pilotprojekt. Das Ziel: Das bestehende Verkehrsangebot Karlsruhes mit dem des Umlandes und damit die ganze Region Mittlerer Oberrhein zu vernetzen. Egal ob Bahn, Bus, Leihfahrrad oder Carsharing. Egal ob ländlich oder urban. Sie alle werden in ein Netz integriert und können auch in intermodalen Routen (d.h. unter Verwendung mehrerer Verkehrsmittel) genutzt werden. Hierzu wird angestrebt die Mobilitätsanbieter auf einer gemeinsamen Plattform zusammenzuführen und so den gestiegenen Kundenbedürfnissen Rechnung zu tragen. Die Nutzung der unterschiedlichen Verkehrsmittel wird über eine mobile Anwendung möglich sein.

Das FZI legt den Schwerpunkt auf die Erforschung eines Präferenzdienstes, mit dem Nutzer die Möglichkeit erhalten persönliche mobilitätsbezogenen Präferenzen zu verwalten. Hierdurch soll der im Projekt angebundene Routingdienst in die Lage versetzt werden individuelle an den Präferenzen der Nutzer ausgerichtete Routen zu berechnen.

Contact: Dipl.-Wirt.Inform. (FH) Christoph Becker

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MobiPlan – Mobility- & Activity-based Planing assistant

Im Projekt MobiPlan soll die technische Machbarkeit einer integrierten Planung von Tagesaktivitäten und daraus hervorgehenden Mobilitätsbedarfen gezeigt werden. Die Auswahl und Kombination von Verkehrsmodalen soll anhand von Mobilitätsanforderungen und Präferenzen der Nutzenden erfolgen. MobiPlan verfolgt hiermit einen Paradigmenwechsel, indem Mobilitätsplanung im Kontext aller Aktivitäten eines Tages gedacht wird. Schwer realisierbare Mobilitätsbedarfe können potentiell durch Änderung der Anordnung von Aktivitäten gelöst werden. MobiPlan ermöglicht eine ganzheitliche, durch Präferenzen personalisierte, sichere Tagesmobilitätsplanung.

Contact: Dipl.-Wirt.Inform. (FH) Christoph Becker

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SEC-Bike – Smart, Electric City-Bike

Stetig wachsende Individualverkehre überlasten die Ballungsräume und führen zunehmend zu untragbaren ökologischen und volkswirtschaftlichen Folgen. Gleichzeitig erwachsen aus Sharing-Konzepten, Elektromobilität und automatisiertem Fahren Potenziale zur Lösung der genannten Probleme SEC-Bike kombiniert diese Ansätze zu einem ganzheitlichen urbanen Mobilitätskonzept: autonom anforderbare Lasten-Dreiräder, welche per App bestellt werden und auf dem Weg zum Ziel allen Komfort moderner Pedelecs bieten. Dank ihrer Lastentragefähigkeit können so bis zu 50% aller Autofahrten im Ballungsraum ersetzt werden.

Contact: Christoph Zimmermann

Test Area Autonomous Driving Baden-Württemberg (TAF BW)

In the Test Area Autonomous Driving Baden-Württemberg (TAF BW), companies and research institutes can test future-oriented technologies and services for networked and automated driving in everyday traffic, for example automated driving of cars, buses or commercial vehicles such as street cleaning or delivery services.

The conception, planning and development of the Test Area Autonomous Driving Baden-Württemberg is conducted by a consortium, led by the FZI. The operator of the test area is the Karlsruhe Transport Authority (KVV).

Contact: Dipl.-Math. oec. Christian Hubschneider

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SAFE – SAfe Automotive soFtware architEcture

Im ITEA2-Projekt SAFE untersucht das FZI gemeinsam mit 17 Partnern modellbasierte Methoden und darauf aufbauend Prozess- und Analyseansätze zur Integration von Anforderungen der funktionalen Sicherheit und des Standards ISO 26262 in die Entwicklung von Elektrik-/Elektronik-Systemen im Automobil.

Contact: Stefan Otten

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RobustSENSE

RobustSENSE's key goal is to deliver a robust and reliable environment sensing and situation prediction for ADAS and automated driving. Major improvements of the hardware for environment sensing allow for an increase of robustness during harsh weather conditions.

Contact: Dipl.-Math. techn. Florian Kuhnt

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