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Weitere Informationen zu unseren Projekten finden Sie auch unter: https://verkehrsforschung.dlr.de
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GAIA-X 4 KI
Das Projekt GAIA-X 4 KI forscht an dem Aufbau eines Daten- und Dienste-Ökosystems für das Trainieren und Validieren von Anwendungen der Künstlichen Intelligenz (KI). Es konzentriert sich auf zwei Anwendungsfälle aus der Automobilindustrie und zielt dabei darauf ab, das automatisierte und vernetzte Fahren sowie innovative vernetzte Produktionsverfahren voranzubringen.
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STADT:up - Solutions and Technologies for Automated Driving in Town: an urban mobility project
Im Projekt STADT:up werden auf die Nutzerbedürfnisse zugeschnittene Konzepte und Pilotapplikationen des durchgängigen automatisierten Fahrens im urbanen Raum entwickelt. Schwerpunkte liegen in der Umsetzung neuer, KI-basierter Methoden und deren Demonstration in automatisierten Fahrsystemen, insbesondere bei komplexen Verkehrssituationen. Spezielle Betrachtung finden verletzliche Verkehrsteilnehmende, komplexe Knotenpunkte sowie automatisiertes Einfädeln und Umfahren von Hindernissen.
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GAIA-X 4 AGEDA
Das Projekt GAIA-X 4 AGEDA hat sich zum Ziel gesetzt, eine Software-Architektur im Edge-Device Fahrzeug zu entwickeln, die sich die Konzepte der GAIA-X Initiative zunutze macht und „by-design“ datengetriebene Anwendungen und die dynamische Anpassung eines Fahrzeugs mit seinen Funktionen über den gesamten Lebenszyklus des Fahrzeugs ermöglicht.
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Koordinierung der Testfelder Autonome Mobilität in Deutschland
Digitale Testfelder für automatisierte und vernetzte Mobilität in Deutschland sind wesentliche Treiber der Entwicklung innovativer Produkte im Fahrzeug und in der Infrastruktur sowie generell im Mobilitätsbereich. Mit der Koordinierung der Testfelder Autonome Mobilität wird die Herstellung von Synergien aus den unterschiedlichen Entwicklungsschwerpunkten der Betreiber bzw. der zuständigen Bundesländer angestrebt.
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ReTraSON – Infrastrukturelle Transformation in SüdOstNiedersachsen
„Where there’s change, there’s opportunity.“ (Jack Welch) – Um dem Strukturwandel und weiteren aktuellen ökologischen und sozialen Herausforderungen zu begegnen, wird im Handlungsfeld „Infrastrukturelle Transformation“ eine Strategie entwickelt, durch die die regionale Transformation aktiv gestaltet werden soll.
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FASaN - Fahrerassistenzsysteme adaptive Nachhaltigkeit im Bahnbetrieb
Fahrerassistenzsysteme (FAS) im Bahnbetrieb können Triebfahrzeugführende in ihrer Arbeit unterstützen, ohne in die Fahrzeugsteuerung oder Sicherungstechnik einzugreifen. Im mFUND Projekt FASaN wird prototypisch ein vernetztes Fahrerassistenzsystem entwickelt und im Realbetrieb evaluiert. Das vernetzte FAS berücksichtigt die Fahrplanlage umgebender Züge, wodurch Zugkonflikte frühzeitig erkannt und der Betrieb optimiert werden kann.
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InTra - Infrastruktur und Transformation
Das Projekt InTra (kurz für Infrastruktur und Transformation) beschäftigt sich mit den vielfältigen Fragestellungen des sich abzeichnenden größeren Umbruchs bei den Bahninfrastrukturen als Rückgrat des Schienenverkehrs.
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TraCo - Train Control and Management
Flexibler und effizienter, sicherer und nachhaltiger Schienenverkehr ist ein bedeutender Bestandteil zukünftiger Mobilitätssicherung. Das Projekt TraCo entwickelt und analysiert technische sowie betriebliche Voraussetzungen für den hoch automatisierten, vernetzten, flexiblen und sicheren Bahnbetrieb der Zukunft.
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"Automatisiertes und vernetztes Fahren in der Logistik am Testfeld Friedrichshafen“, kurz: ALFRIED
Innerstädtischer Warentransport und Werkverkehr sind eine Herausforderung für das komplexe Verkehrssystem. Häufig wird gerade dieser Verkehr als Hemmnis oder gar Gefahr für andere Verkehrsteilnehmer wahrgenommen. Ein verbesserter Verkehrsfluss kann die Verkehrseffizienz zur Sicherheit aller Verkehrsteilnehmer erhöhen, Staus reduzieren sowie positive Umwelteffekte für betroffene Anrainer erzielen. Digitalisierung, Automatisierung und Vernetzung liefern hierfür Lösungen.
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KoKoVI – Verkehr als kooperatives und vernetztes System
Um die zukünftigen Mobilitätsbedürfnisse der Gesellschaft zu erfüllen und gleichzeitig den Straßenverkehr sicherer, effizienter und umweltfreundlicher zu gestalten, arbeitet das Programm Verkehr des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt (DLR) an Technologien zur Vernetzung der einzelnen Verkehrsteilnehmenden in zukünftigen Mobilitätssystemen.
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Das Projekt KoBoL – Unterstützung von Rettungseinsätzen aus der Luft
Schon längst beschränkt sich die Vernetzung von Verkehr nicht mehr nur auf Fahrzeuge auf der Straße. Auch die Kommunikation mit dem bodennahen Luftverkehr gewinnt eine immer größere Bedeutung, um die Sicherheit und Effizienz des Verkehrs zu erhöhen. Ein gutes Beispiel für die Vorteile einer domänenübergreifenden Vernetzung bildet die Rettungsmobilität, also die Unterstützung von Polizei, Feuerwehr und Rettungsdienst aus der Luft.
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5G Smart Country
Im Reallabor „Smart Country“ wird die Entwicklung und Erprobung konkreter 5G Anwendungen unter realen Bedingungen in den beiden Pionierregionen der Landkreise Wolfenbüttel und Helmstedt umgesetzt.
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GAIA-X4ROMS - Support und Remote-Operation automatisierter und vernetzter Mobility Services
GAIA-X 4 ROMS (Support und Remote-Operation automatisierter und vernetzter Mobility Services) ist ein Projekt der GAIA-X 4 Future Mobility Projektfamilie. Ziel des Projekts ist die Entwicklung eines auf GAIA-X basierenden Ökosystems aus Kooperationsstrukturen, Prozessen und Services zur Koordination und zum Management automatisierter und vernetzter Fahrzeugflotten.
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OnboardEU - mit KI Schäden am Gleis automatisch erkennen
Straßenbahnen sind stark frequentierte öffentliche Verkehrsmittel, die auch durch eng bewohnte Stadtbezirke fahren. Besonders störend empfinden Fahrgäste und Einwohner dabei meist Lärm und Erschütterungen, die durch Schäden an den Gleisen verursacht werden. Darüber hinaus bedeuten die Schäden höhere Kosten für die Fahrzeugbetreibenden. Hier setzt das Projekt OnboardEU an, in dem das Deutsche Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) gemeinsam mit dem AIT Austrian Institute of Technology GmbH, Wien, und der i4M technologies GmbH, Aachen, Lösungen für eine automatische Erkennung der Schäden mittels KI entwickelt.
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HALC: Entwicklung eines automatisierten LKWs mit Fahrerbeobachtungssystem
Das Ziel des Projekts ist die Entwicklung, Demonstration und Evaluation von Funktionen zur Automation großer Nutzfahrzeuge (LKWs), spezifisch von automatisierter Quer- und Längsführung für die Autobahn. In einem solchen System (Automationslevel 2 nach Klassifikation der SAE) müssen die Fahrerenden allerdings jederzeit aufmerksam sein und die Funktionstüchtigkeit der Automation überwachen um bei Systemfehlern oder -aussetzern entsprechend eingreifen zu können.
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Digitaler Atlas 2.0 – domänenübergreifende Softwareanwendungen und Geodateninfrastrukturen für die Prozessierung von Geodaten
Weltweit schreitet eine digitale Transformation voran. Treibende Faktoren sind die Erhöhung von Rechnerleistungen und -kapazitäten für die Ablagerung und Prozessierung von Daten mit neuen Methoden und Konzepten wie Künstlicher Intelligenz (KI) und Mixed Reality (MR). Zudem kommen neue Arbeitsmodelle im Arbeitsmarkt durch pandemische Lagen oder auch durch die Erhöhung der Mobilitätskosten hinzu. Auch der Austausch und die Integration von unterschiedlichen Datensätzen aus unterschiedlichen Domänen in der Gesellschaft nimmt neue Formen an.
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Das Projekt FuturePorts – für hochautomatisierte, digitalisierte und intermodal vernetzte Häfen
Das Projekt FuturePorts erforscht und entwickelt Technologien für die Häfen der Zukunft und gestaltet dadurch aktiv besonders wichtige Knoten- und Umschlagspunkte des globalen Handels und Verkehrs. Themen der Automatisierung, Digitalisierung, Vernetzung, Energie und Effizienz von Hafenprozessen werden für Verkehrsträger zu Wasser und auf Straße und Schiene bearbeitet. Somit werden unterstützende Beiträge für umfassende und notwendige Transformationsprozesse der Häfen sowie effiziente und resiliente Transportketten geleistet.
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V&V4NGC – Methoden, Prozesse und Werkzeugketten für die Validierung & Verifikation von Next Generation Car
Für die Inbetriebnahme und einen zuverlässigen Betrieb zukünftiger hoch- und vollautomatisierter Straßenfahrzeuge werden neue Methoden und Werkzeugketten für die Validierung und Verifikation benötigt. Hierbei sind vorrangig die Fragen zu beantworten, wie sich das automatisierte Fahrzeug in einer Vielzahl von bekannten und zum Teil noch unbekannten Verkehrssituationen zu verhalten hat und ob sich die Fahrfunktion im Feld entsprechend ihres zuvor spezifizierten Soll-Verhaltens befindet.
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KI-Familie
Ein zentraler Baustein für die Ausgestaltung intelligenter Mobilitätslösungen liegt im Themenbereich des automatisierten und vernetzten Fahrens. Hier setzen die Projekte aus der KI-Familie der VDA Leitinitiative „Autonomes und Vernetztes Fahren“ neue Impulse. Mit dem neuartigen Ansatz der KI-Projektfamilie nimmt sich die Leitinitiative den Herausforderungen der Verfügbarmachung der Schlüsseltechnologie KI für das automatisierte Fahren an.
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VVMethoden - Rechtssichere und effiziente Freigabe von autonomen Fahrzeugen
Bei der Einführung vollautomatisierter und autonomer Fahrfunktionen kommt dem Testen und Absichern von Fahrzeugsystemen eine Schlüsselrolle zu. Gemeinsam mit Partnern aus Industrie und Forschung entwickelt das DLR rechtssichere sowie zeit- und kosteneffiziente Verifikations- und Validierungsmethoden.
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Bewertung virtueller Absicherungsmethoden für autonome Fahrfunktionen mit Fokus auf Sensorik
Vernetztes und automatisiertes Fahren fordert das Testen der hochgradig voneinander abhängigen Fahr-, elektronischen Sensor- und Kommunikationsfunktionen heraus, allen voran Radar, Lidar und Kamera. Die stetig steigende Zahl an Sicherheitsanforderungen erfordert zuverlässige und effiziente Validierungsmethoden für das hochautomatisierte Fahren auf den Stufen 3 bis 5 (d. h. bedingte, hohe und vollständige Fahrautomatisierung).
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SAFIRA - Sicherheit und Abstand im ÖPNV durch Fahrgastlenkung
Der öffentliche Personennahverkehr (ÖPNV) ist besonders von der Corona-Pandemie betroffen. Während der Krise sind die Fahrgastzahlen stark zurückgegangen und die Mobilität der Menschen hat sich zeitlich und räumlich verändert. Gleichzeitig bestehen an den ÖPNV hohe Erwartungen bei der Erreichung der Verkehrswende. Gerade deshalb muss der ÖPNV Vertrauen zurückgewinnen und sich durch Dateninnovationen neu aufstellen, um seine künftigen Aufgaben wahrnehmen und neue Krisensituationen besser bewältigen zu können.
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RangierTerminal4.0
In Container-Terminals werden Container zwischen zwei Transportmitteln umgeschlagen, im JadeWeserPort beispielsweise vom Schiff auf einen LKW oder einen Zug und umgekehrt. Der Umschlag zwischen Zug und Schiff stellt dabei eine erhebliche Herausforderung dar, weil erstens eine Gruppe von Containern in der richtigen Reihenfolge vom Zug ent- und beladen werden muss und zweitens die Züge zum richtigen Zeitpunkt ins Terminal hinein und wieder hinaus rangiert werden müssen.
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Eddy - European Digital Dynamic Mapping
EDDY liefert die Grundlagen, damit Städte und Kommunen statische und dynamische Daten gemeinwohlorientiert und diskriminierungsfrei in einer Urban Dynamic Map bereitstellen können. Die datenbasierte Einflussnahme kommunaler Bedarfsträger auf das Verkehrsmanagement wird verbessert, und die Datensouveränität wird aufrechterhalten.
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HI-DRIVE
HI-DRIVE adressiert eine Reihe von Schlüsselherausforderungen, die derzeit den Fortschritt der Entwicklungen in der Fahrzeugautomatisierung behindern
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Projekt ATO-Cargo: Erprobung automatisierter Güterzüge
Das Projekt ATO-Cargo (Automatic Train Operation Technologies for Cargo) erforscht den hochautomatisierten Betrieb von Güterzügen. Das Deutsche Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) arbeitet in dem vom Bundesministerium für Digitales und Verkehr (BMDV) geförderten Projekt mit der DB Cargo AG als Koordinator, der Digitalen Schiene Deutschland (DSD) und dem niederländischen Infrastrukturunternehmen ProRail B.V. zusammen. Getestet wird dabei auf der Betuweroute, die den Hafen Rotterdam mit dem Ruhrgebiet verbindet und in den Niederlanden ausschließlich für Güterzüge zur Verfügung steht.
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Digitale Weiche 2 – Autonome und kontinuierliche Zustandsüberwachung
Die Digitalisierung und Automatisierung der Zustandserfassung und -prognose im Bereich der Bahninfrastruktur ist einer der entscheidenden Faktoren, um die Leistungsfähigkeit des Schienennetzes bei gleichzeitiger Reduzierung von Wartungs- und Instandhaltungskosten dauerhaft zu erhalten und auszubauen.
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MWK - Zukunftslabor Mobilität
Das Verkehrsaufkommen steigt nicht nur in Niedersachsen, sondern weltweit. Das führt zu Veränderungen der Mobilitätsbedarfe und mit ihnen zu Veränderungen die Anforderungen an Mobilitätslösungen, insbesondere im Hinblick auf Schnelligkeit, Sicherheit, Zuverlässigkeit, Wirtschaftlichkeit, Flexibilität, Energieeffizienz und Umweltverträglichkeit.
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X2Rail-5
The project aims to bring to conclusion the research and development of some key technologies to foster innovations in the field of railway signalling, automation, telecommunication, testing methodologies and Cyber-Security, as part of a longer term Shift2Rail IP2 strategy towards a flexible, real-time, intelligent traffic control management and decision support system.
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IMPACT-1 - The Railway of the Future
Shift2Rail has a vision of radically transformed mobility for the people, regions and business of Europe. This is necessary to face the challenges from the most important current societal trends e.g. climate change, urbanisation, territorial and social cohesion.
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ITSforAsia
Especially in south-east Asia the rapid urbanization causes more and more traffic problems which end in air pollution, noise and generally bad living conditions. DLR-TS is working over 10 years in the field of sustainable transport for (upcoming) Megacities and urban areas generally. Outgoing from China in 2002, several joint projects and EC-projects were conducted and led to an good network with reliable project participants in economy and politics.
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Die Projektliste befindet sich im Aufbau. Weitere Projektinformationen werden fortlaufend ergänzt.
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