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Forschungslabor Autonomes Fahren

Inhalt des Forschungslabors sind Analysen und Machbarkeitsstudien im Rahmen folgender Themen

► Einführung moderner Automatisierungsmethoden (adaptive, selbstoptimierende und prädiktive Algorithmen) inkl. Realisierung dieser komplexen Methoden/Algorithmen auf industriellen Steuerungsgeräten

► Einsatz von Softsensoren, Digitaler Zwilling, Predictive Analytics und Quality Methoden als Health-Monitor für Sicherheitsfunktionen

► Nutzbarmachung von neuartigen Automatisierungsansätzen aus dem Automated Driving (AD)-Bereich für I4.0-Anwendungen mit dem Ziel des Methodentransfers

Intelligente Entscheidungsfindung und optimale Bewegungsplanung (Pfadplanungs-MPC)

KI Methoden als Wegbereiter selbstadaptierender/selbstoptimierender AD Systeme in Anwendung bringen

  • Entwicklung Key-Performance-Indicator (KPI) inkl. intelligentem Kennzahlenmanagement
  • Einfach applizierbare, robuste Regleransätze (min. Inbetriebnahme- und Applikationszeit + max. Komfort und Akzeptanz)
  • Steigerung der Energieeffizienz von Automatisierungslösungen durch intelligente Regleroptimierung -> GLOSA

► Kooperative Fahrfunktionen (Kreuzung, Spurwechsel, Pulk, GLOSA)

  • Einzelne Fahrzeuge als vernetztes, kognitives Gesamtsystemen gestalten
  • Einzel-Agenten können teilautonom agieren, lernen und Entscheidungen treffen

Illustrationen: Frank Schrödel, Stephanie Brittnacher & Melanie Freund


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