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AO-Car – Autonome, optimale Fahrzeugnavigation und -steuerung im Fahrzeug-Fahrgast-Nahbereich für den städtischen Bereich

ArbeitsgruppeAG Optimierung und Optimale Steuerung
Leitung: Prof. Dr. Christof Büskens ((0421) 218-63861, E-Mail: bueskens@math.uni-bremen.de)
Dr.-Ing. Mitja Echim ((0421) 218-63865, E-Mail: mitja@math.uni-bremen.de)
Bearbeiter: Dr. Matthias Knauer ((0421) 218-63863, E-Mail: knauer@math.uni-bremen.de)
Laura Sommer ((0421) 218-64357, E-Mail: l.sommer@uni-bremen.de)
Dr.-Ing. Mitja Echim ((0421) 218-63865, E-Mail: mitja@math.uni-bremen.de)
Matthias Rick ((0421) 218-64356, E-Mail: mrick@math.uni-bremen.de)
Kai Wah Chan (E-Mail: kchan@math.uni-bremen.de)
Benjamin WagnerE-Mail:
Andreas Folkers (E-Mail: afolkers@uni-bremen.de)
Projektförderung: DLR, Raumfahrtmanagement, Bonn
Bundesministerium für Wirtschaft und Energie
Projektpartner: AG Kognitive Neuroinformatik, Universität Bremen
AG Computergrafik und Virtuelle Realität, Universität Bremen
LRT 9.3 Navigation, Universität BW München
LRT 9.1 Raumfahrttechnik, Universität BW München
Laufzeit: seit 01.09.2016
Webseite:http://www.math.uni-bremen.de/zetem/aocar

Bild des Projekts AO-Car – Autonome, optimale Fahrzeugnavigation und -steuerung im Fahrzeug-Fahrgast-Nahbereich für den städtischen Bereich

Ziel des Forschungsprojektes AO-Car ist die Entwicklung autonomer und sicherer Fahrmanöver für (Elektro-)Autos im Stadtverkehr. Dabei sollen unterschiedliche Manöver, die besonders im fahrgastspezifischen Assistenzbereich relevant sind, modelliert und auf einem realen Fahrzeug bestmöglich umgesetzt und getestet werden. Zu solchen Manövern gehören z.B. echtzeitfähige Brems- und Ausweichstrategien, automatisches Einparken, selbständige Parkplatzsuche (auch im Parkhaus), Engstellenassistenz, Brems- und Fahrspurassistenz und viele weitere Manöver. Ein konkretes Szenario ist die automatische Bereitstellung von Car-Sharing Fahrzeugen direkt beim Fahrgast, d.h. autonome Fahrzeuge können aus einem zentralen Car-Pool angefordert werden und finden ihren Weg sowie die Parklücke vor dem Haus des Nutzers selbständig.

Das im Projekt verwendete Hybridfahrzeug ermöglicht eine effektive und umweltfreundliche Wahl zwischen elektrischem und konventionellem Antrieb. Des Weiteren ist das Forschungsauto mit einer Vielzahl an Sensoren, wie Kameras, Radar, Ultraschall- und Laserscannern ausgestattet, um autonom agieren zu können. Mit diesen Sensordaten kann das Auto seine Umgebung erkennen. Ein im Computer erzeugtes Abbild des realen Testfahrzeugs und der erkannten Umgebung erlauben dann die Umsetzung optimaler, schneller, komfortabler, sicherer und kraftstoffsparender Fahrmanöver.

Das Projekt wird von der Arbeitsgruppe für Optimierung und Optimale Steuerung des Zentrums für Technomathematik koordiniert und in enger Kooperation mit der Arbeitsgruppe Kognitive Neuroinformatik durchgeführt.  Weitere Partner in dem Projekt sind die Arbeitsgruppe für Computergraphik und Virtuelle Realität der Universität Bremen und das Institut für Raumfahrttechnik und Weltraumnutzung an der Universität der Bundeswehr München.