Eine Vision, vier Teilbereiche

Unser Projekt MORE besteht aus vier Teilbereichen.
In diesem Video stellen wir Ihnen den 3. Teilbereich vor:
Vernetzung & Autonomie
Konzepte für das autonome Fahren, sowie die Vernetzung auf dem MORE-Campus

Autonomie

Im Forschungsfeld Vernetzung & Autonomie werden neue Konzepte für das autonome Fahren sowie die Vernetzung von Fahrzeugen (autonom und bemannt), Verkehrssensorik und Infrastruktur erforscht und innovative Lösungen für eine gesamtheitliche Mobilität entwickelt.

Die Schwerpunkte:

  • Beschaffung von Shuttle-Fahrzeugen für den Personen- und Warentransport. Ausrüstung der Fahrzeuge mit Sensorik, Rechnerkapazität, Aktorik und Kommunikationshardware für Car2X und Telemetrie.
  • Entwicklung von Softwaremodulen zur maschinellen Wahrnehmung der Umgebung auf dem Testgelände und dem MORE Campus. Erkennung von befahrbaren Straßen/Wegen, Erkennung von Hindernissen, Tracking von bewegten Objekten.
  • Fusion von Daten aus fahrzeuggebundener Sensorik mit Daten aus stationärer Campus-Sensorik und anderen Fahrzeugen (Car2X-Kommunikation) zur Verbesserung der Robustheit und des Sichtfeldes.
  • Entwicklung von Lokalisierungsverfahren zur Reduktion der Abhängigkeit von hochgenauen und zeitaufwendig zu erstellenden Karten und von störanfälligem GNSS, auch zur Erhöhung der Einsatzflexibilität. Präzise Lokalisierung mithilfe fahrzeuggebundener Sensorik in a-priori erstellter hochgenauer Karte als Referenz zur Evaluierung.
  • Trajektorienplanung und -regelung unter Berücksichtigung von Unsicherheiten in Lokalisierung und wahrgenommenem Umfeld, ermöglicht das autonome Fahren.

Vernetzung und Smart City

Die Schwerpunkte:

  • Aufbau einer multimodalen Vernetzung des MORE-Campus mit seinen zahlreichen Sensoren, sowohl in der stationären Infrastruktur als auch auf bewegten Versuchsträgern. Hier sollen Funkverfahren mit dem Anwendungszweck angepasster Bandbreite und Latenz zum Einsatz kommen - von LoRaWAN bis hin zu 5G.
  • Aggregation und Visualisierung von Mobilitäts- und Energiedaten und Entwicklung von Methoden zur Wissensgenerierung aus diesen Daten.
  • Realisierung eines virtuellen Zwillings, inklusive der graphischen Ausprägung von virtuellen 3D-Testszenarien.