Kooperative, vernetzte, automatisierte Mobilität
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
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.
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:
Car-2-Car Kommunikation
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.