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Forschung Datenaustausch für sichere Kreuzungen

Von Lena Sattler Lesedauer: 1 min

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Valeo GmbH
Continental AG

Einige Zulieferer und Hochschulen wollen innerstädtische Kreuzungen für alle Verkehrsteilnehmer sicherer machen. Die Basis bilden vernetzte Fahrzeuge. Aus den Daten erkennt eine KI unter anderem Bewegungsmuster.

Die Partner wollen mithilfe von künstlicher Intelligenz ein Vorhersagemodell für Kreuzungen entwickeln.
Die Partner wollen mithilfe von künstlicher Intelligenz ein Vorhersagemodell für Kreuzungen entwickeln.
(Bild: Continental)

Das Projekt „Dekor-X“ (Dezentraler Kommunikationsraum Kreuzung) will innerstädtische Kreuzungen durch die sogenannte dezentrale Kommunikation für alle Verkehrsteilnehmer sicherer machen, ohne dass dafür zusätzliche Infrastruktur gebaut werden muss. Intelligente, automatisierte Fahrzeuge sollen die Informationen aus ihrer Sensorik untereinander austauschen und ihr Sichtfeld erweitern. Somit könnten die Fahrzeuge zum Beispiel „um die Ecke blicken“ oder Informationen darüber erhalten, was vor anderen Autos geschieht.

Zudem sollen die gesammelten Informationen an eine Cloud gesendet werden, wo daraus über lange Zeit erlernte Bewegungsmuster entstehen sollen. Diese Modelle würden den vernetzten Fahrzeugen wieder zur Verfügung gestellt und könnten so vor möglichen Gefahren warnen sowie Fahrweise und Fahrkorridor anpassen. Im Projekt würden dazu Konzepte und Methoden zur Bewegungsmodellerzeugung, für Kommunikationskanäle und zur Informationsverarbeitung im Fahrzeug entwickelt.

Modell mit künstlicher Intelligenz entwickeln

Das Vorhaben ist Teil der Leitinitiative autonomes und vernetztes Fahren des Verbandes der Automobilindustrie (VDA) und wird vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz mit rund 7,5 Millionen Euro für drei Jahre gefördert. Forschungspartner sind neben dem Konsortialführer Valeo, Continental, Denso, die Hochschule Coburg sowie die Technische Universität Chemnitz.

Continental wolle mit den gesammelten Daten ein KI-basiertes Vorhersagemodell schaffen, das das Verhalten der Verkehrsteilnehmer an der Kreuzung vorhersagen könne. In kritischen Situationen könne diese Vorhersage dann dazu genutzt werden, Benutzer vor Gefahren zu warnen oder schützend in Fahrfunktionen einzugreifen, so Markus Fischer, Projektleiter bei Continental. Aufgabe der Technischen Universität Chemnitz sei eine verbesserte Fahrzeugumfeldwahrnehmung durch die Vernetzung mit anderen Fahrzeugen und der Verkehrsinfrastruktur.

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