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You can also find more information about our projects at: https://verkehrsforschung.dlr.de/en
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©DLR

ATO-Sense: Funktionale Anforderungen an Sensorik und Logik einer ATO-Einheit


Bei der Einführung des automatisierten Fahrens im Bahnbereich (Automatic Train Operation; ATO) muss festgelegt werden, wie leistungsfähig das technische System zur Steuerung des Zuges sein muss. Es stellt sich die Frage, wie diese Anforderungen an das technische System festgelegt werden können.
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©Alstom/Bernd Rosenthal

ARTE - Automatisiert fahrende Regionalzüge in Niedersachsen
Moderne, mit dem europäischen Zugbeeinflussungssystem ETCS ausgerüstete Strecken werden die Basis für den zukünftigen automatisierten Fahrbetrieb (Automated Train Operation (ATO) über ETCS) darstellen.
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©DLR Am Remote Supervision und Control Arbeitsplatz behält der Mensch den automatisierten Zug im Blick.

Projekt ATO-Cargo: Erprobung automatisierter Güterzüge


Das Projekt ATO-Cargo (Automatic Train Operation Technologies for Cargo) erforscht den hochautomatisierten Betrieb von Güterzügen.
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©DLR

Projekt MoCKiii – visualisierte Verkehrsmittelnutzung für die Stadt Köln
In diesem Projekt wird ein Dash-Board aufgebaut, mit dessen Hilfe die Stadt Köln relativ einfach nicht nur die aktuelle Verkehrslage, sondern auch Veränderungen im Mobilitätsverhalten und der Verkehrslage detektieren kann, um dann geeignete Gegenmaßnahmen einleiten zu können.
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©DLR

VRIEDRICH - Verkehrsbeobachtung und -analyse im ländlichen Raum im Kontext der Verkehrssicherheit


Bei der Gestaltung des Verkehrssystems der Zukunft spielt Verkehrssicherheit eine zentrale Rolle. Im Sinne der Vision Zero geht es darum Unfälle mit Getöteten und Schwerverletzten zu reduzieren – und im besten Fall ganz auszuschließen.
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©DLR

Teleoperation ATO
The automation of the railway system is a central component in the strategy of the German government for efficient and sustainable future rail transportation in Germany.
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oben ©Rockstar Games (aus GTA)(Playing for Data: Ground Truth from Computer Games (tu-darmstadt.de)), unten ©DLR

SynthBAD - Synthetische Batchdatenerzeugung für aktives Lernen und Domänenadaption


Die Erhebung umfangreicher Realdaten spielt eine wesentliche Rolle bei der Entwicklung von KI-Systemen und ist oft mit einem hohen zeitlichen und finanziellen und damit nicht mehr ökonomisch vertretbarem Aufwand verbunden.
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GAIA-X 4 PLC-AAD
Hauptziel dieses Forschungsprojektes im Rahmen der GAIA-X 4 Future Mobility Projektfamilie ist die Entwicklung eines offenen, dezentralen Datenökosystems, das die Produktentwicklung, die Fertigung sowie den After Sales auf Basis eines Digitalen Zwillings ermöglicht.
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©AdobeStock und Franz Andert Fahrzeuge kommunizieren mit Drohnen und der Verkehrsinfrastruktur und tauschen Echtzeitinformationen über die erfasste Umgebung aus.

INTAS - Intelligente Ad-Hoc Sensornetzwerke


Das programmübergreifende Projekt INTAS beschäftigt sich mit der Zusammenführung von Sensordaten, die von verschiedenen Plattformen aus erhoben werden und einem gemeinsamen Zweck dienen.
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©https://gaia-x4ki.eu/

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 Komplexe städtische Kreuzung

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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©Uni Oldenburg, Prof. Achim Rettberg

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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©INAVET

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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©DLR (CC BY-NC-ND 3.0)

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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©DLR

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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©DLR (CC BY-NC-ND 3.0)

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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©DLR

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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©https://5g-smart-country.de/

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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©BMWI

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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©DLR (CC BY-NC-ND 3.0)

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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©DLR

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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©DLR

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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@DLR SUMO-Simulation als Bestandteil eines digitalen Zwillings von landseitigen Fahrzeugbewegungen und Warenströmen in Häfen.

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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©DLR (CC-BY 3.0)

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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©DLR

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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©TU Ilmenau

Assessment of virtual validation methods for autonomous driving functions with a focus on sensors
Connected and automated driving challenges the testing of the highly interdependent operational driving, electronic sensing, and communication functions, foremost radar, lidar, and camera. The exploding number of safety requirements necessitates reliable and efficient validation methods for highly automated driving at levels 3 to 5 (i.e., conditional, high and full driving automation).
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©VBB Geplante Fahrgastlenkung basierend auf Auslastungsinformationen.

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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©Freie und Hansestadt Hamburg, Landesbetrieb Geoinformation und Vermessung

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 addresses a number of key challenges that currently hinder the progress of vehicle automation developments
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©DLR Erfassung des Weichenzustands mittels stationärer Vibrationsmessungen.

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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©Krasteva, TU Braunschweig Komplexität des Mobilitätssystems

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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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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The project list is currently under construction. Further project information will be added continuously.

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