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Forschung und Projekte

AUTBUS - Entwicklung eines autonomen Kleinbusses für den ländlichen Raum

Die Bevölkerung im ländlichen Raum ist für die Erfüllung von Grundbedürfnissen, wie Einkaufen, Arzt- und Schulbesuche etc. auf das eigene Fahrzeug angewiesen. Die Zielsetzung des Projektes ist es, ein zusätzliches Mobilitätsangebot auch für die zu schaffen, die nicht selber fahren können. Dazu sollen Techniken entwickelt werden, die einen kostengünstige autonomen Fahrbetrieb in ländlicher Umgebung ermöglichen. Welche Sensorik, welche Kontrolltechnik ist minimal erforderlich? Wie können in Serienfahrzeugen bereits jetzt verfügbare Sensoren (Abstands-Radar, Kameras für die Erkennung von Fahrspuren) genutzt werden? Wie können Straßen, Ampeln, Kreuzungen angepasst werden, um autonome Fahrzeuge mit kostengünstiger, einfacherer Technik die Orientierung zu erleichtern? Komplexe Szenarien und hohe Geschwindigkeiten sollen eher vermieden werden, um das Projektziel der Umsetzbarkeit mit überschaubaren Kosten nicht zu gefährden. Wichtigstes Projektergebnis wird ein fahrbereiter Demonstrator sein.

PowerizeD - Digitalization by Intelligence for Power electronic within Value Chains

Das übergreifende Ziel von PowerizeD ist die Entwicklung bahnbrechender Technologien für digitalisierte und intelligente Leistungselektronik, die eine nachhaltige und resiliente Energieerzeugung, -übertragung und -anwendung ermöglicht. PowerizeD erhöht den Grad der mechanischen und elektrischen Integration der Steuer-, Treiber- und Schaltfunktionalität in einer Komponente und ermöglicht zum ersten Mal eine gemeinsame Optimierung aller Leistungsschalterfunktionalitäten.


Die Verwendung von neuen Schaltungsmodellen, fortschrittlichen Steuerungsstrategien und künstlicher Intelligenz ermöglicht die Integration von Teilen des Regelkreises, was einen robusten und zuverlässigen Betrieb ermöglicht. Um die gemeinsame Nutzung von Daten entlang der Wertschöpfungskette zu erleichtern, setzt PowerizeD auf den neuartigen Ansatz des Federated Learning. Diese kollaborative Optimierung von spezifischen kompakten Modellen und neuronalen Netzen bietet einen methodischen Ansatz für eine verschlüsselte Übertragung vertraulicher und geschützter Daten

VRUIDFUL - Vulnerable Road User Intention Detection for Urban Locations

Mit dem Vorhaben VRUIDFUL soll ein klarer Schwerpunkt auf die Erweiterung der bisherigen Forschungsarbeiten der OTH Amberg-Weiden im Bereich Mobilität auf intelligente Infrastruktur (z.B. Sensorik, erweiterte Ampelanlagen) gelegt werden.

Konkret soll deren Aufbau in einem realen urbanen Testfeld und deren Einbindung in ein integrales Sicherheitssystem für ungeschützte Verkehrsteilnehmer (VRU) in mehreren Phasen erforscht werden: Im Rahmen dieses Antrags soll ein besonders stark von ungeschützten Verkehrsteilnehmern (VRU) frequentiertes Areal (um Hochschule, KiTa und Kindergarten) in Amberg mit intelligenten Infrastruktureinheiten (IISE) ausgestattet werden. Mit diesen sollen umfangreiche Daten gesammelt und ausgewertet werden.

Die Sensorik in den IISE basiert auf Radar, Lidar, Wärmebild- und Stereokamera, die Intelligenz in den Einheiten zielt auf die Erkennung und Klassifikation von Objekten, insbesondere VRU und Gruppen von VRU.Die gewonnenen abstrahierten Daten (3D Cubes) werden mittels Mobilfunks, ITS-G5 (und z.T. LoRA) an einen zentralen Server übertragen, gespeichert und können für die weitere Auswertung verwendet werden.

KI-ASIC - KI-Prozessorarchitekturen für Radarmodule im autonomen Fahrzeug

Autonomes Fahren muss sicher und zuverlässig sein. Hierfür brauchen wir vertrauenswürdige, neue Elektronikkomponenten, die bei hoher Leistungsfähigkeit sehr energieeffizient sind und auch im Fehlerfall noch eine Basisfunktionalität gewährleisten. In Verbindung mit Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) schaffen sie die technologische Grundlage, die das Fahrzeug angemessen auf alle Fahrsituationen reagieren lässt. Am Ende kann das autonome Fahren den Verkehr so sicherer und effizienter machen und auch Menschen, die der Fahraufgabe selbst nicht nachkommen können oder wollen, neue Mobilitätsperspektiven eröffnen.

AI4CSM - Automotive Intelligence 4 Connected Shared Mobility

Im Dezember 2019 legte die Europäische Kommission einen Fahrplan vor, um die Wirtschaft der EU nachhaltig zu gestalten, Klima- und Umweltherausforderungen in allen Politikbereichen in Chancen umzuwandeln und den Übergang für alle gerecht und inklusiv zu gestalten. AI4CSM legt seine Grundlagen im European Green Deal und trägt somit direkt zu Clean, Connected und Shared Mobility bei.

Die wachsende Urbanisierung erfordert neuartige Mobilitätskonzepte, die durch digitale Technologien, die Verkehr und Ressourcen durch hohe Autonomie und Automatisierung von Fahrzeugen verbinden, erreicht werden können. Solche neuen Mobilitätsplattformen erfordern alternative Paradigmen für Ressourceneffizienz und nachhaltige Produktivität, die das Wirtschaftswachstum von der Ausbeutung von Ressourcen entkoppeln und sich in Richtung einer nachhaltigen Kreislaufwirtschaft transformieren.

ADACORSA - Airborne data collection on resilient system architectures

ADACORSA adressiert den nächsten Schritt um deutsche und europäische Partner für die Anwendungen mit teilautomatisierten bzw. vollautonomen Drohnen im Betrieb außerhalb der Sichtweite (Beyond Visual Line Of Sight, kurz BVLOS) vorzubereiten, um in Zukunft auch diesen Markt mit neuen Geschäftsmodellen gestalten zu können.

Um diese Vision zu verwirklichen, wird ADACORSA die technischen Komponenten (Hardware, Software, Kompetenzen und Verfahren) liefern, die erforderlich sind, um halbautonome Drohnen BVLOS sowohl im unkontrollierten Very Low Level Luftraum als auch im kontrollierten Luftraum zu betreiben und dass unter einer bisher nicht dagewesenen Preispolitik.

AI4DI - Artificial Intelligence for Digitizing Industry

Aufgrund des derzeitigen Rückstandes der europäischen Industrie im Vergleich zur anderen Teilen der Welt bei der Integration von künstlicher Intelligenz, legt AI4DI (ArtificialIntelligenceforDigitizingIndustry) den Fokus darauf, konkrete Anwendungsfälle von KI für die Digitalisierung im Industriebereich herauszuarbeiten und einzubringen. Ein Schwerpunkt liegt hierbei in dem Transfer von Machine Learning Ansätzen aus der Cloud, hin zum Anwendungsfeld (Edge), welche Herstellungsprozesse, Mobilität und Robotik beinhaltet.

Die Aufgaben werden unter der Leitung von Infineon im Konsortium bearbeitet, welches die deutsche Teilnehmer, wie u.a. Audi, AVL und die Technische Universitäten München und Dresden, umfasst.

1000kmPlus - E-Mobilität auf langen Strecken

E-Mobilität auf langen Strecken – diesem Forschungsthema widmet sich das Projekt 1000kmPLUS. Passend zum Namen stellt sich das Konsortium hierbei den Herausforderungen verschiedenster E-Anwendungsfällen, angefangen von der 1000 km langen Geschäftsreise, über die 2000 km lange Urlaubsanfahrt, bis zum EU-Rundtrip von 4500 km.

Unter der Leitung von Infineon untersuchen die mitteleuropäischen Partner, darunter AVL, Daimler und die Technische Universität Dresden, die verschiedenen Disziplinen, welche notwendig sind, um das Vorhaben erfolgreich abzuschließen.

Als Resultat des Projekts soll ein elektrifiziertes Demofahrzeug von Mercedes-Benz in der Lage sein, allen Herausforderungen standzuhalten.

PRYSTINE - Programmierbare Systeme für Intelligenz in Automobilen

Die Automatisierung von Fahrzeugen zielt langfristig auf das voll autonome Fahren. PRYSTINE (Programmierbare Systeme für Intelligenz in Automobilen) verfolgt das dabei das Ziel, für die Automatisierungsstufen 3-5 eine fehlertolerante Rundumwahrnehmung im urbanen, wie auch ländlichen Umfeld, zu realisieren, welche auf robuster Radar und LiDAR Sensorfusion basiert.

Das Konsortium, geleitet von Infineon, umfasst u.a. die Friedrich-Alexander Universität Erlangen, sowie BMW und Bosch als industrielle Partner.

AutoDrive - ECSEL JU Projekt

Das ECSEL JU Projekt AutoDrive beschäftigt sich mit der angewandten Forschung an der Verbesserung elektrischer Komponenten, Systeme und Architekturen im Umfeld des autonomen Fahrens im Bereich der Fehlererkennung, Fehlersicherheit und Fehlerbeseitigung.  Ziel ist die Mobilität durch die Ergebnisse sicherer, preisgünstiger und benutzerfreundlich zu gestalten.

Das Konsortium besteht aus 58 Teilnehmer aus Industrie und Lehre aus dem europäischen Raum und wird durch den Industriepartner Infinion geleitet. Unter den deutschen Partnern befinden sich Automobilhersteller wie Daimler, als auch Zulieferer wie Bosch und AVL. Aus der Lehre sind Universitäten und Hochschulen wie die Technische Universität Dresden, die Technische Universität Dortmund und die Ostbaryrische Technische Hochschule Amberg-Weiden vertreten.

Integrated Components for Complexity Control in affordable electrified cars

Serverbasierte über Mobilfunk realisierte Dienste zur Reichweitenoptimierung von E-Fahrzeug

Am 01.06.2015 startete das EU-Projekt 3Ccar. Die OTH-AW arbeite bei dem von der Europäischen Kommission geförderten Projekt zusammen mit fast 50 Projektpartner und der Leitung von Infineon. Ziel des Projekts ist es, Elektromobilität auf ein neues technisches Niveau zu heben und die Relevanz der Fahrzeuge im Markt zu erhöhen. Zu den Projektpartnern gehören u.a. Siemens, BMW, Daimler, AVL, TNO und NXP ...

Urbaner Raum: Benutzergerechte Assistenzsysteme und Netzmanagement

Durch den ständigen Zuwachs an Fahrzeugen weltweit nimmt die Verkehrsdichte auf Straßen und Autobahnen ständig zu. Wurden im Jahr 1998 weltweit ca. 38 Mio. Personenkraftwagen hergestellt, hat sich die Zahl 2014 auf fast 68 Mio. annähernd verdoppelt. Damit verbunden sind steigende Anforderungen, die an das Konzentrations- und Reaktionsvermögen der Verkehrsteilnehmer gestellt werden. Viele Fahrzeugführer ...

eDAS - Ganzheitliches Energie Management für Elektrofahrzeuge der dritten und vierten Generation

eDAS steht für efficiency powered by smart Design meaningful Architecture connected Systems. Im Rahmen einer Kooperation mit den Projekten "iCompose" und "Incobat" soll im Projekt "eDAS" eine technische Lösung zur Reichweitensteigerung und zuverlässigen Restreichweitenvorhersage von Elektrofahrzeugen der dritten und vierten Generation erforscht werden. Das Projekt "eDAS" ...

Kontakt

Prof. Dr.-Ing. Alfred Höß