networked car on the road

Applikationen

Kooperative, vernetzte, automatisierte Mobilität

An selbst-fahrenden Autos wird intensiv geforscht, aber sind Autofahrer überhaupt bereit mitzufahren?

Bei VIRTUAL VEHICLE forschen wir seit mehr als 12 Jahren an bahnbrechenden Technologien, wie Lidar-Sensoren, Car-2-Car-Kommunikation und Datenaustauschplattformen.

 

Wussten Sie, dass wir bei VIRTUAL VEHICLE bereits 2015 das erste selbst-fahrende Auto in Österreich entwickelt haben?

Mit über 20 laufenden EU-Projekten zum Thema automatisiertes Fahren hat unser Forschungszentrum eine internationale Spitzenposition erlangt.

Zentrale Forschungsthemen

 

  • Entwicklung von selbst-fahrenden Fahrzeugen (Stufe 3 und höher)
  • Unterstützung des vorausschauenden Fahrverhaltens durch Fahrerassistenten
  • Erforschung hemmender Faktoren von Fahrern und wie diese reduziert werden können

Wie wir unsere Kunden unterstützen

Automated Drive Demonstrator

Leistungstests und Validierung auf öffentlichen Straßen und Teststrecken

 

Definition von Anwendungsfällen und Testplänen

 

Verkehrssimulationen

 

Konnektivität über Mobilfunk und V2X

Offene Fahrzeug-
entwicklungsplattform

Integration und Bewertung von Funktionen (Wahrnehmung, Planung, Steuerung, Lokalisierung usw.)

 

Bereitstellung von automatisierten Fahrfunktionen

 

Digitaler Zwilling des Fahrzeugs für verschiedene Simulationsumgebungen

 

CI/CD-Pipeline für effiziente Entwicklung

AD Sensor Integration

Bereitstellung von Sensor- und Fahrzeugdaten

 

Entwicklung von Algorithmen

 

Sensor-Fusion

 

Referenzmesssensoren

 

CI/CD-Pipeline für effiziente Entwicklung

Österreichs erstes selbst-fahrendes Auto

Automated Drive Demonstrator

Mit unserem Testfahrzeug, dem Automated Drive Demonstrator, erforschen wir verschiedene Methoden des autonomen Fahrens. Dabei kommt modernste Sensortechnik zum Einsatz, die einen 360-Grad-Blick ermöglicht.

Zusätzlich haben wir Algorithmen und “Embedded Intelligence” entwickelt, um verschiedene Funktionen des autonomen Fahrens zu testen.

 

Vertrauen in automatisiertes Fahren
Neben der technischen Machbarkeit spielt auch der Faktor Mensch eine wichtige Rolle. Wir untersuchen, warum Fahrer zögern könnten, die Kontrolle über ihr Fahrzeug abzugeben, und berücksichtigen dies in unserer Forschung.

ADD Fusion

Lidar-Sensor-Technologie

Lidar, die Abkürzung für Light Detection and Ranging, ist eine Fernerkundungstechnologie, die Laserlicht zur Messung von Entfernungen und zur Erstellung detaillierter dreidimensionaler Karten der Umgebung verwendet.

Zu den Anwendungen im Bereich autonomes Fahren gehören:

 

  • Objekterkennung: Lidar hilft bei der Identifizierung und Klassifizierung von Objekten wie Fußgängern, Fahrzeugen und Hindernissen.

 

  • Kartierung und Lokalisierung: Lidar erstellt hochauflösende Karten und unterstützt die präzise Lokalisierung von Fahrzeugen in ihrer Umgebung.

 

  • Hindernisvermeidung: Lidar-Daten werden verwendet, um Hindernisse auf dem Weg des Fahrzeugs zu erkennen und in Echtzeit Entscheidungen für eine sichere Navigation zu treffen.

 

  • Fahrbahnplanung: Lidar-Informationen sind entscheidend für die Planung des Fahrzeugpfads durch dynamische und komplexe Umgebungen.
Lidar Sensor

V2X

Car-2-Car Kommunikation

Selbstfahrende Fahrzeuge müssen miteinander kommunizieren, um im Verkehr effektiv arbeiten zu können.

 

Wir testen diese sogenannte Car-2-Car-Kommunikation mit unseren autonomen Testfahrzeugen. Bei “Car2Car” informieren sich die Fahrzeuge gegenseitig über ihre Fahrtroute, um Kollisionen zu vermeiden und ihre eigene Route zu optimieren. Außerdem warnen sie sich gegenseitig vor einem Verkehrs-Stau und Gefahren wie Glatteis.

Car-2-Car communication

V2X

Vehicle-to-Infrastructure Kommunikation

Vehicle-to-Infrastructure (V2I)-Kommunikation bezieht sich auf den Austausch von Informationen zwischen Fahrzeugen und umgebenden Infrastrukturelementen wie Ampeln, Straßenschildern und anderen Verkehrssystemen.

 

V2I-Kommunikation ist für autonome Fahrzeuge von entscheidender Bedeutung, da sie Echtzeitinformationen über den Straßenzustand, den Verkehr und den Status der Infrastruktur liefert.

 

Dies hilft autonomen Fahrzeugen, sicher und effizient durch komplexe Umgebungen zu navigieren.

Vehicle-to-Infrastructure Communication

Associate Partner:

Dr. Andreas Eustacchio LL.M. (London, LSE), Rechtsanwalt

www.eustacchio.com

Wir bedanken uns bei der APIS Informationstechnologien GmbH für die freundliche Unterstützung und für die kostenlose Bereitstellung der FMEA-Software APIS IQ-Software für Forschung und Lehre!

Wir bedanken uns bei der APIS Informationstechnologien GmbH für die freundliche Unterstützung und die kostenlose Bereitstellung der FMEA-Software APIS IQ-Software für Forschung und Lehre!

Referenzen

Aktuelle
Projekte

UT4AD

Das übergeordnete Ziel ist es, Erkenntnisse über Aspekte wie Benutzerfreundlichkeit, Vertrauen und Akzeptanz zu gewinnen und so zu einem umfassenden Verständnis der Projektergebnisse und -auswirkungen beizutragen.

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iLIDS4SAM

The research project will develop novel LiDAR-based systems for predictive hazard assessment with VRUs in urban areas. Achieving a substantial enhancement in both field of view and resolution necessitates innovations across all components of a LiDAR sensor.

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