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Forschungsprojekt SAVe erreicht ersten Berichtsmeilenstein

Im Februar hat das Forschungsprojekt SAVe den ersten Berichtsmeilenstein erreicht. Dazu gab es im Projekthaus im Makerspace des Brigk eine Veranstaltung, zu der alle Stakeholder und das VDI/VDE/Innovation + Technik GmbH, als Vertreter des Fördergebers, eingeladen wurden.

 

Fördergeber ist das Bundesministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur, die das Vorhaben mit 3,97 Mio. Euro unterstützen. Das Gesamtprojektvolumen beläuft sich auf 5,96 Mio. Euro.

Eröffnet hat das VDI/VDE mit einer Präsentation, gefolgt von Lutz Morich (AUDI AG) als Gesamtprojektleiter, der einen Überblick über den Projektstand des Gesamtvorhabens gab. Im Anschluss haben die einzelnen Teilprojektleiter aus ihren Teilprojekten berichtet. Resümee: Trotz eines unverhofften und dadurch etwas holprigen Starts sind die gesetzten Meilensteine erreicht worden. Weiterhin gilt es Fallstricke, die  im Datenaustausch zwischen den Verbundpartnern aufgrund der DSGVO bestehen, zeitnah zu meistern.

Die EFS ist mit Stefan Holz und Jörg Sichermann, der zum 1.12.2018 bei der EFS angefangen hat, in Vollzeit an diesem Projekt beteiligt. Jörg übernimmt die Schnittstelle zwischen den Verbundpartnern im Forschungsprojekt und der EFS. So bringt er die Use-Cases der EFS mittels durchgeführten Interviews in das Projekt mit ein. Im Forschungsprojekt SAVe (Funktions- und Verkehrssicherheit im automatisierten und vernetzten Fahren) werden Methoden für die virtuelle Auslegung und Erprobung im automatisierten und vernetzten Fahren entwickelt. Dabei werden  neben technischen auch wichtige gesellschaftliche Fragestellungen beantwortet.

Ziel des Verbundprojektes ist schließlich die Erstellung eines Virtuellen Regionalmodells, das als Basis für unterschiedlichste Simulationen dienen soll. Im Falle der EFS als Basis um die Entwicklung und Absicherung des autonomen Fahrens voran zu treiben. Dabei sollen im Projekt SAVe vor allem Prozesse, Methoden und Tools evaluiert und entwickelt werden, um die Erstellung eines komplexen Regionalmodells möglichst effizient und automatisiert vornehmen zu können.

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