Sichere, autonome und KI-basierte Systeme
Sichere, autonome und KI-basierte Systeme
Die digitale Transformation und der Ausbau cyber-physischer Systeme erfordern zunehmend kollaborative Lösungen und Mensch-Maschine-Interaktion. Cognitive Computing erhöht zugleich die Autonomie der Systeme (zum Beispiel autonome Fahrzeuge und Flugobjekte). Damit verbunden sind auch die Herausforderungen der Kommunikation und Schnittstellengestaltung zwischen den Komponenten und Systemen, die Datenerfassung und -analyse mittels Künstlicher Intelligenz (u.a. Big Data, Maschinelles Lernen) sowie die IT-Sicherheit.
Geforscht wird hierzu vor allem am Affective and Cognitive Institute (ACI), am Institute for Machine Learning and Analytics (IMLA), am Institute for Unmanned Aerial Systems (IUAS) und am Institut für verlässliche Embedded Systems und Kommunikationselektronik (ivESK).
| Titel | Interaktives, intelligentes System für autonome fernüberwachte Kleintransporter in der Paketlogistik (VanAssist) |
| Kurzname | VanAssist |
| Kurzbeschreibung | Um das hohe Aufkommen an Paketlieferungen bewältigen zu können, ist bei den Paketdiensten besonders in der Paketsortierung ein hoher Automatisierungsgrad feststellbar. Für die eigentliche Paketzustellung– die sogenannte letzte Meile – besteht aber noch großes Potenzial zur Effizienzsteigerung, das angesichts der sich gleichzeitig verschärfenden Rahmenbedingungen (immer größere Paketmenge, voranschreitende Urbanisierung etc.) unbedingt erschlossen werden muss. Hervorragende Ansätze dazu bietet das automatisierte Fahren (SAE-Level 4 und 5) mit elektrisch angetriebenen Fahrzeugen (Geräuscharmut, Emissionsfreiheit, Eignung für Fahrten mit vielen Starts und Stopps). Diese Kombination steht im Mittelpunkt des Vorhabens. Hauptziel dieses Projekts ist die Entwicklung einer integrierten Fahrzeug- und Systemtechnologie, die eine weitgehend emissionsfreie und automatisierte Zustellung von Gütern in urbanen Zentren ermöglicht. |
| Jahr der Einwerbung | 2018 |
| Laufzeit Beginn | 01.10.2018 |
| Laufzeit Ende | 30.06.2021 |
| Projektleitung | Sikora, Axel, Prof. Dr. |
| Fakultät | EMI |
| Institut | ivESK |