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Providentia++ Basis der digitalisierten Autobahn der Zukunft: Highway Real-Time Digital Twin

Quelle: fortiss GmbH

Problemstellung

Hochautomatisierte Fahrzeuge und intelligent gesteuerte Verkehrsanwendungen der Zukunft brauchen ein umfassendes und zuverlässiges Abbild des Verkehrsgeschehens weit über die lokal eingeschränkten Sichtbereiche einzelner Fahrzeuge hinaus, um die für die Akzeptanz dieser Fahrzeuge notwendige Sicherheits- und Effizienzsteigerung im Verkehr zu erreichen. Die zuverlässige Erfassung und Verarbeitung solcher Daten sowie die lückenlose Bereitstellung der daraus gewonnenen Mehrwertdienste an den Verkehrsteilnehmer in Echtzeit erfordern ein intelligentes, zuverlässiges und skalierbares Infrastruktursystem. Weiterhin stellt die Kombination komplexer Bewegungsprofile und hochvariabler Verkehrsdichten über urbane Räume und Autobahnen hinweg neue Herausforderungen dar.

Projektziel

Im Rahmen des Projekts Providentia++ werden das Zusammenspiel von Informationsflüssen in hochautomatisierten Fahrzeugen mit der Infrastruktur ebenso erforscht und erprobt, wie die Erstellung präziser Echtzeitzwillinge des Verkehrs und den damit verbundenen gesellschaftlichen Mehrwert. Die in Providentia aufgebaute Teststrecke wird dafür im Sinne folgender Punkte erweitert: (a) Über-alles-Fusion, (b) Fahrzeug-Globalsteuerung, (c) Hochverfügbarkeit und (d) Skalierbarkeit-Mehrwertdienste.

Durchführung

Das Projekt wird unter der Leitung der TUM von einem Konsortium aus Forschungsinstituten und führenden Industriepartnern aus den Bereichen Robotik, KI, Software-Technik, Automobil-, Kommunikations- und Halbleitertechnologien durchgeführt. Aufbauend auf den bestehenden Grundlagenuntersuchungen wird die mit Sensoren und Rechnern ausgestattete Testfeldinfrastruktur, im Sinne der genannten Punkte (a) – (d), weiter ausgebaut. Dabei wird auch der urbane Raum erschlossen, wodurch ein einzigartiges, zusammenhängendes System entsteht, welches nicht nur unterschiedliche Gebiete abdeckt, sondern diese auch darüber hinaus miteinander verbindet.


VerbundkoordinatorTechnische Universität München (TUM)
Projektvolumen9,16 Mio.
(davon 5,22 Mio. € Förderanteil durch BMVI)
Projektlaufzeit01.01.2020 – 31.12.2022
Projektpartner
  • Cognition Factory GmbH
  • Elektrobit Automotive GmbH
  • Valeo Schalter und Sensoren GmbH
  • fortiss GmbH
  • Intel Deutschland GmbH
  • Huawei Technologies Deutschland GmbH (assoziierter Partner)
  • IBM Deutschland GmbH (assoziierter Partner)
  • Autonomous Intelligent Driving GmbH (assoziierter Partner)
AnsprechpartnerProf. Dr.-Ing Alois Knoll
E-Mail: knoll@in.tum.de