CCAD - Cooperative, Connected and Automated Driving

Inhaltsverzeichnis

1. 1. SivaS
      1. Zielsetzung
      2. Methodik und Datenerhebung
      3. Ergebnisse und Ausblick
      4. Über den mFUND des BMDV
   2. SivaS im Smart Mobility Lab (SML)
      1. Forschungsschwerpunkte
      2. Zielsetzung im SML

SivaS

Zielsetzung

Das Projekt SivaS (Sicherheit im vernetzten und automatisierten Straßenverkehr) hat zum Ziel, technische und methodische Grundlagen zu schaffen, um die Sicherheit automatisierter Fahrfunktionen systematisch zu bewerten. Aktuell fehlen europaweit harmonisierte Prüf- und Bewertungskriterien für automatisierte Fahrfunktionen wie den Autobahnassistenten.

Methodik und Datenerhebung

Um verlässliche Daten über das reale Verkehrsverhalten und kritische Verkehrssituationen zu gewinnen, setzt das Projekt verschiedene Beobachtungsmethoden ein:

• Kameradrohnen, die das Verkehrsgeschehen aus der Vogelperspektive erfassen.
• stationäre Kameras, die dauerhaft an bestimmten Stellen installiert sind, z. B. auf Straßen in Hoyerswerda.
• mobile Verkehrsbeobachtung aus Messfahrzeugen mit Kamera, Radar und LiDAR, um das Verhalten aus Teilnehmersicht zu analysieren.
• Simulation im Fahrsimulator der TU Dresden: ausgewählte Szenarien aus realem Verkehr werden aufbereitet und variiert.

Ergebnisse und Ausblick

• Es entsteht ein Datensatz mit Beobachtungsdaten zum Verkehr, der öffentlich zugänglich gemacht werden soll.
• Auf Basis der analysierten Verkehrsmuster sollen später Prüfkataloge oder Kriterienkataloge für automatisierte Fahrfunktionen entwickelt werden.
• Die Projektergebnisse können für die zukünftige Regulierung automatisierter Fahrzeuge, z. B. im Rahmen europäischer Zulassungsverfahren, genutzt werden.

Über den mFUND des BMDV

Im Rahmen der Innovationsinitiative mFUND fördert das BMDV seit 2016 datenbasierte Forschungs- und Entwicklungsprojekte für die digitale und vernetzte Mobilität der Zukunft. Die Projektförderung wird ergänzt durch eine aktive fachliche Vernetzung zwischen Akteuren aus Politik, Wirtschaft, Verwaltung und Forschung und durch die Bereitstellung von offenen Daten auf der Mobilithek.

Weitere Informationen finden Sie unter www.mFUND.de.

SivaS im Smart Mobility Lab (SML)

Das Smart Mobility Lab (SML) der Technischen Universität Dresden ist eine hochmoderne Forschungsumgebung zur Entwicklung und Erprobung zukünftiger Mobilitätslösungen. Hier werden Fahrsimulation, reale Fahrzeugtests und umfangreiche Szenarien des automatisierten und vernetzten Fahrens miteinander kombiniert, um Mobilität sicherer, effizienter und intuitiver zu gestalten.

Forschungsschwerpunkte

Im Zentrum des Labors steht ein freibeweglicher Fahrsimulator – Dresden Driving Simulator (DDS). Der hochimmersive Fahrsimulator erweitert diese Möglichkeiten durch eine bewegliche Plattform, die realistische Beschleunigungen, Kurvenfahrten und komplexe Manöver erzeugt. Er kann sowohl stationär als auch auf einer großen, speziell ausgerüsteten Fahrfläche betrieben werden. Probanden durchlaufen dabei einen strukturierten Prozess aus Vorbereitung, Testfahrt und Nachbefragung, der durch geschultes Personal begleitet und sicherheitsüberwacht wird.

Zielsetzung im SML

Das Smart Mobility Lab verbindet virtuelle und reale Erprobung in einzigartiger Weise und schafft damit eine Forschungsinfrastruktur, die weit über klassische Fahrsimulation hinausgeht. Ziel ist es, innovative Fahrzeugtechnologien und automatisierte Fahrfunktionen unter hochrealistischen Bedingungen zu testen und so einen bedeutenden Beitrag zur Mobilität der Zukunft zu leisten.