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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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"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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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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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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CoMove - Erfassung und Modellierung des Kooperationsverhaltens von Autofahrenden
Im Straßenverkehr bewegen wir uns selten isoliert, sondern interagieren mit anderen Verkehrsteilnehmenden, zum Beispiel an Zebrastreifen, an Kreuzungen oder an Autobahnauffahrten. In den meisten Fällen geben uns Verkehrsregeln vor, wie wir uns zu verhalten haben.
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Multikuppelbarkeit (MKB) bei SPNV-Triebzügen – Herausforderungen und Potenziale
Das DLR-Institut für Verkehrssystemtechnik sowie die Professur für Schienenfahrzeugtechnik, Universität Stuttgart haben im DZSF-Projekt „Kuppelbarkeit von Nahverkehrstriebwagen und -zügen“ die Multikuppelbarkeit (MKB) von Nahverkehrstriebzügen hinsichtlich einer technischen und betrieblichen Machbarkeit untersucht.
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Spurplan-4
Gegenstand des Projekts ist die Weiterentwicklung der SUMO-Bahnsimulation im Kontext des DB Projekts „KI Dispo“. Hierbei werden Geo-Trajektorien realer Zugfahrten benutzt, um die Simulationsgenauigkeit zu validieren und ggf. zu steigern. Gegenstand der Untersuchung sind dabei auch Blockadezustände (deadlocks), die in der Simulation des gestörten Betriebes sowie nach KI-gesteuerten dispositiven Eingriffen auftreten können.
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Projekt TRIPS: Nicht über uns, ohne uns
Im Jahr 2018 gaben fast 18 Prozent der EU-Bürger/innen an, mit teilweisen, langjährigen Beeinträchtigungen und 7 Prozent sogar unter schweren langjährigen Beeinträchtigungen zu leben, also eine Behinderung besitzen. Das Ziel des Horizon2020-Projekts TRIPS besteht darin, diese Menschen zu befähigen, durch partizipative Verfahren selbst eine zentrale Rolle bei der Gestaltung integrativer digitaler Mobilitätslösungen einzunehmen.
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eUVM – Reduktion von Luftschadstoffen in Berlin durch optimiertes Verkehrsmanagement
Das Projekt ist Teil eines größeren Vorhabens der Senatsverwaltung für Umwelt, Mobilität, Verbraucher- und Klimaschutz (SenUMVK), bei dem es darum geht, geeignete Maßnahmen zu einer Reduktion der verkehrsbedingten Emissionen zu untersuchen und auch umzusetzen. Im Rahmen dieses (Teil-) Projektes analysieren die TraffGo Road GmbH, das DLR-Institut für Verkehrssystemtechnik und die DTV Verkehrsconsult GmbH verschiedenste Datenquellen darauf, inwieweit sie weitere Einsichten über den Verkehrsablauf im Berliner Stadtgebiet und die Ursachen für Mobilität erlauben.
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KI-DeltaLearning
Das Projekt KI-DeltaLearning betrachtet im Kontext des automatisierten Fahrens selbstlernende Methoden zur automatisierten Verarbeitung von Umgebungssensordaten (z.B. Objekterkennung aus Bilddaten). Hierzu werden Verfahren der Künstlichen Intelligenz (z.B. Neuronale Netze) eingesetzt, mit denen die erforderlichen Parameter zur Mustererkennung und -klassifikation anhand von Trainingsdaten automatisiert bestimmt werden sollen.
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Local Traffic Safety Analyzer (LTSA)
Der Local Traffic Safety Analyzer (LTSA) erkennt und analysiert infrastrukturseitig im Straßenraum sowohl die Fahrbahn als auch den Seitenraum und stellt Bewegungslinien (Trajektorien) sowie Meldungen zur Situationsbeschreibung für die Verkehrsteilnehmer:innen bereit. Das Produkt besteht aus einer Sensor- und einer Datenverarbeitungskomponente.
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HALI_Berlin – Grüne Welle für Einsatzfahrzeuge mit GALILEO-PRS
Das Projekt HALI_Berlin ist ein im Rahmen des Nationalen Programmes zur Förderung von GALILEO-PRS des BMDV finanziertes Forschungs- und Demonstrationsprojekt. Der Begriff „HALI“ leitet sich aus der Abkürzung des Finnischen „HälytysAjoneuvojen LIikennevaloetuudet“ ab, was übertragen „Ampelsteuerung für Einsatzfahrzeuge“ bedeutet. Das Hauptziel des Projektes HALI_Berlin besteht in der Erprobung und Demonstration des Navigationsdienstes GALILEO-PRS in einer Anwendung für Behörden und Organisationen mit Sicherheitsaufgaben.
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VM50kCity - Automatisierung und Digitalisierung der Verkehrssteuerung auf Hauptverkehrsstraßen in Städten kleiner und mittlerer Größenordnung
Im Auftrag der Bundesanstalt für Straßenwesen (BASt) bearbeitet das Institut für Verkehrssystemtechnik des DLR mit seinem Partner PRISMA solutions Deutschland GmbH das Projekt „Automatisierung und Digitalisierung der Verkehrssteuerung auf Hauptverkehrsstraßen in Städten kleiner und mittlerer Größenordnung" (VM50kCity).
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DIGEST: Digitaler Zwilling des Verkehrssystems Straße
Die Einführung des automatisierten und vernetzten Fahrens (CCAM - Cooperative Connected Automated Mobility) verspricht eine maßgebliche Verbesserung von Sicherheit, Effizienz und Effektivität des Straßenverkehrs. Die sichere und effiziente Einführung dieser Technologie stellt Straßenbetreiber und Automobilhersteller jedoch gleichzeitig vor große Herausforderungen.
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Japanisch-deutsche Forschungskooperation untersucht vernetztes und automatisiertes Fahren
Die gemeinsamen Forschungsaktivitäten zu einem hochrelevanten Aspekt des Stadtverkehrs, dem automatisierten Fahren, befassen sich mit drei grundlegenden Aspekten. Kommunikation mit dem umgebenden Verkehr, die Interaktion zwischen dem Benutzer und der Automatisierung und Fragen, wie zukünftige Benutzer informiert, geschult und ausgebildet werden sollen. Um auch komplizierte Verkehrssituationen zu meistern, muss die Kommunikation zwischen Mensch und Maschine schnell und sicher funktionieren. Die menschliche Interaktion mit automatisierten Fahrzeugen über Schnittstellen, sogenannte Human-Machine-Interfaces (HMIs), steht deshalb im Fokus des Projekts „CADJapanGermany: Human Factors“.
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Kooperative Mobilität im Testfeld Düsseldorf II
Der Fokus der Arbeiten in KoMoDnext liegt auf der Erprobung von automatisierten Fahrzeugen auf verschiedenen Netzabschnitten des Testfelds Düsseldorf. Hierfür werden die Netzabschnitte für die Nutzung durch automatisierte Fahrzeuge vorbereitet und technisch erweitert um relevante Unterstützungsdaten an die Fahrzeuge kommunizieren zu können. Fragestellungen der Forschung und des operativen Betriebs werden hierbei betrachtet und Lösungen im interdisziplinären Konsortium erarbeitet.
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KI-Systeme: KI-Verfahren für sicherheitskritische Bahnanwendungen
Bahntechnische Innovationen in sicherheitskritischen Anwendungen müssen zugelassen werden. Im Bereich des Schienenverkehrs wird dieser Prozess vor allem aufgrund des Schweregrads von Unfällen besonders streng gehandhabt und ist daher auch besonders aufwändig. Viele Innovationen im Feld des intelligenten Schienenverkehrs werden zudem in Zukunft Methoden der künstlichen Intelligenz (KI) nutzen, weil entweder mit „herkömmlichen“ Verfahren keine effiziente Lösungsstrategie möglich ist oder keine klare technische Spezifikation für die zu lösende Aufgabe formuliert werden kann.
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Künstliche Intelligenz für die Verkehrssicherheitsarbeit – KI4Safety
In KI4Safety werden Methoden der künstlichen Intelligenz auf Big Data eingesetzt, um die Evidenz bezüglich der Wirkung von Merkmalen der Verkehrsführung auf das Unfallgeschehen zu verbessern.
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HEAT
Ziel des Projekts HEAT (Hamburg Electric Autonomous Transportation) ist es, ein öffentliches Verkehrsangebot mit einem autonom fahrenden elektrischen Kleinbus zu entwickeln und bis 2021 stufenweise einen Probebetrieb in der HafenCity in Hamburg umzusetzen.
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ViVre - Virtuelle Haltestellen für den automatisierten Verkehr der Zukunft
Das Projekt ViVre vernetzt virtualisierte Verkehrsinfrastrukturen und automatisierte Fahrfunktionen für nachhaltige Mobilitätslösungen.
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RealLabHH: Hamburg erprobt die digitale Mobilität von Morgen
Im Reallabor Hamburg (RealLabHH) soll die Mobilität von morgen im Hier und Jetzt einer Metropole erprobt werden und darauf aufbauend eine Blaupause für die digitale Mobilität der Zukunft entstehen. Die gesellschaftliche Debatte zu digitalen Mobilitätsservices steht dabei im Zentrum, um wichtige Erkenntnisse darüber zu liefern, welche Ansätze sich in der Praxis bewähren.
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Der direkte "Draht" nach oben: Air2X
Für ein automatisiertes und vernetztes Verkehrssystem ist die Kommunikation von Fahrzeugen untereinander sowie mit der Infrastruktur von zentraler Bedeutung. Das DLR geht jetzt einen Schritt weiter und bindet auch den bodennahen Luftverkehr in einen gemeinsamen Verkehrsraum ein.
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Institutsübergreifende, modulare Urban Mobility Simulationsinfrastruktur
Generische Simulationsmodelle sind essenziell für die Bewertung neuer Konzepte, Verfahren und Methoden im Bereich Luftfahrt und Verkehr und stellen somit einen wesentlichen Bestandteil unserer Forschung dar. Die DLR-Institute für Flugführung, Verkehrssystemtechnik und Softwaretechnologie verfügen jeweils über fundierte Kenntnisse und Expertisen hinsichtlich verschiedener Simulationstechnologien und -möglichkeiten.
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NGT BIT Slip Coaching und Virtual Coupling Demonstrator
Der Fokus beim NGT BIT Slip Coaching und Virtual Coupling Demonstrator liegt zunächst auf der Konstruktion eines doppelstöckigen Hochgeschwindigkeitszugs für den Personenfernverkehr. Darauf aufbauend wird ein Zubringerzug entwickelt, der mit geringeren Geschwindigkeiten verkehrt und Regionen abseits der Hauptstrecken an das NGT HST-Netz anbindet.
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I4Port – Häfen werden zu intelligenten und informativen Knotenpunkten
Häfen verbinden den Transport auf dem Seeweg mit dem Transport im Hinterland, der sich auf der Straße, Schiene und Binnenwasserstraßen verteilt. Durch die Diversität ihrer Verkehrsinfrastruktur können Häfen mikroskopisch als kleinräumig agierende Verkehrs- und Transportsysteme mit regionaler und globaler Vernetzung betrachtet werden. Bereits auf dem Hafengelände sind intermodale Transport- und Umschlagsketten aufgebaut, die der Betreiber effizient nutzen und steuern muss.
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HavenZuG - Hafenbetriebsoptimierung durch vorrausschauende eingebettete Zustandsüberwachung der Gleisinfrastruktur
Ziel des Projekts HavenZuG ist die prototypische Implementierung, Erprobung und Weiterentwicklung der eingebetteten Zustandsüberwachung für Hafenbahnen im operativen Rangierbetrieb.
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VITAL – Verkehrsabhängig Intelligente Steuerung von Lichtsignalanlagen
Intelligente Steuerungsverfahren für Lichtsignalanlagen (LSA) stellen ein wichtiges Element zur Verkehrsbeeinflussung dar. Vor diesem Hintergrund wurden im DLR zwei neuartige LSA-Steuerungsverfahren entwickelt, die zu einer verbesserten Abwicklung des Verkehrs beitragen.
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L3Pilot – Analyse von Fahrmustern von Verkehrsteilnehmern für digitale „Voraussagemodelle“
In dem von der EU geförderten Projekt L3Pilot wird untersucht, wie das automatisierte Fahren als sichere und effiziente Transportlösung in Zukunft umgesetzt werden kann.
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RelAiS - Reallabor Altmarkkreis Salzwedel
Reallabor Altmarkkreis Salzwedel – ein digitaler Rufbus für flexible Mobilität im ländlichen Raum
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F-RELACS - Frustration am Steuer erkennen und gegensteuern
Das Projekt F-RELACS widmet sich der Gestaltung sogenannter emotionssensitiver Systeme, die den aktuellen Grad der Frustration von Fahrzeuginsassen erkennen und darauf basierend eine nutzerzentrierte Assistenz anbieten.
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HUB CHAIN
Das Projekt HUB CHAIN hat es sich zum Ziel gesetzt, On-Demand-Busse und Busse im Taktverkehr zu verknüpfen. Menschen in ländlichen und suburbanen Räumen erhalten damit die Möglichkeit, mit garantiertem Umstieg in nahegelegene Zentren zu gelangen.
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AutoAkzept - Erhöhung der Akzeptanz automatisierten und vernetzten Fahrens
Ein hohes Maß an Unsicherheit bei der Interaktion zwischen dem Menschen und automatisierten Systemen kann zu einer verringerten Akzeptanz und damit zu einer geringeren Nutzung führen. In dem Projekt AutoAkzept werden Konzepte entwickelt, die dem Menschen mehr Sicherheit im Umgang mit automatisierten Fahrzeugen geben sollen.
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SIRENE - Damit Einsatzkräfte künftig schneller ans Ziel kommen
Das Ziel von SIRENE ist es, digitale Lösungen zu entwickeln, damit Einsatzkräfte künftig sicherer und schneller an ihr Ziel gelangen.
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SMARAGD - Mit Drohnen Schäden an Bahnoberleitungen frühzeitig erkennen
Im Projekt SMARAGD arbeiten die Forscher an Methoden, mit denen künftig Drohnen zur automatisierten Zustandsüberwachung kritischer Eisenbahninfrastrukturen eingesetzt werden können.
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Rail2X Kommunikation: Züge kommunizieren mit Infrastruktur und Autos
Intelligente Autos der Zukunft werden untereinander und mit der (sie) umgebenden Infrastruktur kommunizieren. Möglich macht dies die so genannte Car2X-Technologie, die durch Weitergabe von Informationen zu mehr Effizienz, Komfort und Sicherheit beitragen kann. Das DLR setzt Car2X nun auch verkehrsträgerübergreifend ein und stellt die Kommunikation zwischen Straße und Schiene her.
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Rail2X-Smart Services - Anwendungen der Car2X-Technologie im Bahnverkehr
Im Projekt Rail2X-Smart Services wird die Car2X-Technologie auf Anwendungen im Zugverkehr übertragen. Hierbei spezifizieren die Forscher drei Anwendungsfälle und testen diese großflächig bei der Erzgebirgsbahn Sachsen.
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interACT – Interaktion von automatisierten Fahrzeugen mit menschlichen Verkehrsteilnehmern
Automatisierte Fahrzeuge müssen nicht nur schnell und verständlich mit ihrem Fahrer kommunizieren, sondern auch mit den anderen Verkehrsteilnehmern. Das EU-Projekt interACT erforscht daher Interaktionsmöglichkeiten, um eine sinnvolle intuitive Einbettung automatisierten Fahrens in den bestehenden Verkehr entwickeln zu können.
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ProTrain - Komfort- und Wirtschaftlichkeitssteigerung im Bahn-Regionalverkehr durch verknüpfte Prognosedaten
Ziel des Projekts ProTrain ist eine effektive Fahrgastlenkung zur besseren Nutzung vorhandener Kapazitäten im Bahnverkehr. Mithilfe von Prognosen und aktuellen Belegungsinformationen sollen Reisende in die Lage versetzt werden, alternative Verbindungen zu wählen oder auf weniger belegte Abteile mit freien Sitzplätzen auszuweichen.
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AUTOPILOT – IoT für die Verbesserung des automatisierten Fahrens
Das Projekt AUTOPILOT - Automated driving Progressed by Internet of Things (IoT) bringt das sogenannte Internet der Dinge mit der Automobilwelt zusammen. Das Ziel: Die Untersuchung des Potenzials von IoT für die Verbesserung des automatisierten Fahrens.
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MERMAID
Das DLR entwickelt im Projekt MERMAID ein Verfahren zur automatisierten Berechnung von plausiblen Schiffsrouten. Diese sollen unter anderem eine verbesserte Ankunftszeitprognose ermöglichen, um Logistikprozesse rund um den Seetransport zu optimieren.
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PEGASUS – generell akzeptiertes Vorgehen für Test und Freigabe von hochautomatisiertem Fahren
Was muss ein automatisiertes Fahrzeug leisten? Und wie können wir nachweisen, dass es seine Aufgaben auch zuverlässig erfüllt? 17 Partner erarbeiten zentrale und allgemeingültige Kriterien, Maße und Bausteine einer Werkzeugkette zur Absicherung und Freigabe automatisierter Fahrzeuge.
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Digitaler Knoten 4.0 – Verkehr intelligent vernetzen
Ein automatisiertes Fahrzeug trifft an einer Kreuzung auf Fußgänger, Radfahrer und andere nicht automatisierte Fahrzeuge. Aber wie kann es mit diesen Verkehrsteilnehmern kommunizieren und wie kann das sichere Überqueren der Kreuzung ablaufen? Diesen Fragen stellt sich das DLR mit seinen Forschungspartnern im Projekt Digitaler Knoten 4.0.
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MOVEMENT - Mobilität im öffentlichen Verkehr der Zukunft mit menschenfreundlichen Transportsystemen
Mobilität ist eine zentrale Grundlage für individuelle Freiheit, ein Indikator für den gesellschaftlichen Wohlstand und wichtig für wirtschaftliches Wachstum in Deutschland. Mobilität ist stetig im Wandel. Mobilitätskonzepte von heute werden die Bedürfnisse in Zukunft nicht mehr ausreichend bedienen können.
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Reallabor Schorndorf – bedarfsorientierter ÖPNV
Für einen bedarfsorientierten öffentlichen Personennahverkehr (ÖPNV) werden die Hauptverkehrsverbindungen von Bus und Bahn ergänzt durch individuell abrufbare Quartiersbusse für schwächer nachgefragte Bereiche und Zeiten. Dazu verzichtet der Quartiersbus auf feste Haltestellen, Linien und Fahrpläne.
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VABENE++ Verkehrsmanagement bei Großereignissen und Katastrophen
Um bei Großereignissen und Katastrophen die Mobilität zu erhalten und Einsatzkräfte zum Einsatzort zu bringen, entwickelt das DLR mit VABENE++ leistungsfähige Unterstützungswerkzeuge für Behörden und Organisationen mit Sicherheitsaufgaben sowie Verkehrsbehörden.
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Next Generation Railway System
Ein wichtiger Schlüssel für die Erhöhung der Wettbewerbsfähigkeit des Verkehrsträgers Schiene ist eine wirtschaftliche und leistungsfähige Leit- und Sicherungstechnik. Mit innovativen Technologien, Methoden und Konzepten trägt das DLR zur betrieblichen, technischen und wirtschaftlichen Weiterentwicklung des Systems Bahn bei – für einen sicheren, effizienten und wettbewerbsfähigen Schienenverkehr.
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XCYCLE – Reduzierung von Radfahrunfällen an urbanen Knotenpunkten
Mehr Sicherheit und Komfort von Radfahrern durch kooperative Assistenz ist Ziel des EU-Projektes XCYCLE. Der Fokus liegt auf dem Kollisionsszenario von rechtsabbiegendem (Schwerlast-)Verkehr mit bevorrechtigten Radfahrern an einem komplexen innerstädtischen Knotenpunkt.
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TrackScan – Erkennung von Fehlern im Gleisoberbau für eine zustandsorientierte Instandhaltung
Wo sind Fehler am Gleis? Muss ein Fehler sofort repariert werden? Wo kann man präventiv schon vor einer Beeinträchtigung aktiv werden? In TrackScan arbeitet das DLR an der Überwachung des Zustands des Gleisoberbaus und leitet daraus Verfahren für eine zustandsorientierte Instandhaltung ab.
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Verkehrsentwicklung und Umwelt II – Urbane Mobilität
In der Simulation komplexer Zukunftsszenarien werden Fragen bewertet wie:
Wie hängen Verkehr und Umwelt zusammen?
Welche Maßnahmen wirken wie?
Und wie kann man das messen?
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UDRIVE – Beobachtung naturalistischen Fahrverhaltens (Naturalistic Driving Study)
Einzelne Autofahrer werden über einen Zeitraum von mehreren Monaten bei ihren täglichen Fahrten beobachtet, um Erkenntnisse über ihr naturalistisches Fahrverhalten zu gewinnen. Im eigenen Fahrzeug installierte Sensoren erfassen Informationen zur Fahrzeugbewegung, zum Fahrer und zur unmittelbaren Umgebung.
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STREAMLINE – Optimierung der ETCS-Fahrzeugzulassung in Europa
Streamline zeigt die Engpässe bei der Fahrzeugzulassung im grenzüberschreitenden ETCS-Bahnverkehr auf. Mit Empfehlungen und Tools soll der Zulassungsprozess verschlankt und damit die Kapazität erhöht werden können – für eine schnellere Verbreitung von ETCS.
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Road2Simulation
Ein Leitfaden für die standardisierte Erhebung von Straßen- und Oberflächendaten ermöglicht eine vereinfachte Vermessung durch Dienstleister sowie eine automatisierte Datentransformation durch den Endanwender. Solche digitalen und hochgenauen Kartendaten werden als Input in der Simulation für Akzeptanz-und Sicherheitstests genutzt sowie als Zusatzwissen an Bord der Fahrzeuge. Der Leitfaden ist frei verfügbar.
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Qualität für Streckenbeeinflussungsanlagen im Modell
Mit einem mathematischen Qualitätsmodell wurden Ursachen und Auswirkungen von Fehlern auf Streckenbeeinflussungsanlagen untersucht. Betrachtet wurden alle wichtigen Lebenszyklusphasen, wie Planung, Bau und Betrieb.
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aim4it – barrierefreier ÖPNV für Fahrgäste mit eingeschränkter Mobilität
Für mobilitätseingeschränkte Reisende (Rollstuhlfahrer, Gehbehinderte, Gehörlose, Blinde) hat aim4it eine Mobilitätsassistenz entwickelt. Dazu gehören z.B. Fahrtwunschanmeldungen, Störungsmeldungen in Gebärdensprache und Re-Routing bei Störungen. aim4it wurde in Wien praktisch erprobt.
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