Das Projekt "Fahr umweltbewusst!: Energieeinsparung bei kleineren und mittleren Unternehmen auf der Schiene durch den Einsatz von Fahrerassistenzsystemen" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Allianz pro Schiene e.V. durchgeführt.
Das Projekt "Teilvorhaben: Ampelerkennung mittels Stereo-Kameras in Echtzeit" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Autonomos GmbH durchgeführt. Das KLEE Vorhaben hat sich zum Ziel gesetzt, mit Hilfe einer vorrausschauenden Fahrweise moderne Elektromotoren so anzusteuern, dass dadurch Energie eingespart werden kann und die Lebensdauer der Motoren und der Batterie deutlich verlängert werden kann. Durch Kenntnis des Höhenprofils der bevorstehenden Route (Makrohorizont) kann die Kühlstrategie des Motors entsprechend angepasst werden. Durch Kenntnis der unmittelbaren Verkehrslage (Mikrohorizont), können Bremsmanöver innerhalb der nächsten 5 sek. gezielt genutzt werden um Energie einzusparen. In die Berechnung des Mikrohorizonts fließen Informationen über umliegende Verkehrsteilnehmer und Ampelzustände ein. Im hier beschriebenen Teilvorhaben wird von Autonomus eine bildbasierte Ampelerkennung entwickelt. Im Teilbereich 'Anforderungen' sollen zunächst die gemeinsamen Anforderungen sowie die technischen Schnittstellen zu den Projektpartnern definiert werden. Vorbereitend für das Gesamtvorhaben muss die existierende Autonomos Kameraplattform noch an das PKW Umfeld angepasst werden. Der wesentliche Beitrag befindet sich in dem Themenblock 'Mikro Horizont'. Dabei sollen insbesondere neue Methoden der 2D- und 3D-Bilddatenverarbeitung zur Ampelerkennung unter dem Aspekt der Echtzeitfähigkeit konzipiert werden und auf die Anforderungen der zu demonstrierenden Anwendungsgebiete hin entwickelt und getestet werden. Im Themenblock 'Zusammenführung' werden die Resultate der eigenen Ampelerkennung mit denen der Objekterkennung (Ibeo) zu einem Mikro Horizont (FUB) zusammengeführt. Die entstandenen Ansätze sollen anschließend im Themenblock 'Ergebnisse' sowohl in funktionaler Hinsicht evaluiert als auch demonstriert werden. Am Testträger der FUB wird die generelle Berechnung des Mikro Horizonts bei einer Innenstadtfahrt demonstriert werden. Gemeinsam mit den Konsortialpartnern soll abschließend eine Strategie zur Verwertung des Gesamtsystems (sowie einzelner dabei entstandener Teilkomponenten) entwickelt werden.
Das Projekt "Teilvorhaben: Umfelderkennung und Situationsprädiktion" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Ibeo Automotive Systems GmbH durchgeführt. Im Rahmen von KLEE wird Ibeo bestehende Algorithmen zur Objekterkennung in Echtzeit erweitern und optimieren. Neben dem Objekttracking in Echtzeit soll zusätzliche statische Information in Form von hochpräzisen digitalen Karten abgebildet werden. Hierbei kann ebenfalls auf bestehende Algorithmen zurückgegriffen werden, die zurzeit für den Einsatz im Autobahnverkehr entwickelt wurden. Darüber hinaus wird sich Ibeo unterstützend bei der Entwicklung einer vorausschauenden Bahnplanung einbringen. Arbeitsplan Die Arbeit von Ibeo im Projekt KLEE erstreckt sich über 36 Monate und ist unterteilt in 6 Arbeitspakete. 1. AP37: Entwurf Sensorkonfiguration (4PM) 2. AP38: Schnittstellendefinition Objekterkennung (6PM) 3. AP39: Lidar-basierte Landmarken (6PM) 4. AP40: Situationsprädiktion (10PM) 5. AP41: Kartenbasierte Situationsprädiktion (6PM) 6. AP42: Evaluierung Situationsprädiktion (6PM).
Das Projekt "Teilvorhaben: Entwicklung und Simulation eines Fahrzeugmodells für Energieeffiziente Elektromobilität" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von IAV GmbH Ingenieurgesellschaft Auto und Verkehr durchgeführt. Zur Steigerung der Kundenakzeptanz von Elektrofahrzeugen sind die Verlängerung der Reichweite und die Erhöhung der Batterielebensdauer wichtige Ziele angewandter Forschung. Mit einer vorausschauenden Regelung soll die Reichweite des Fahrzeugs weiter verlängert und die Belastung der Batterie verringert werden. Elektrische Antriebsregelung basiert derzeit auf Feldorientierter Regelung. Durch Variation der Sollwertvorgaben lassen sich die Eigenschaften der Regelung optimieren. So kann durch Vorgabe der Ströme und der Rotorflussverkettung eine Wirkungsgradsteigerung erreicht werden. Da jedoch im Fahrzeug das zukünftige Lastprofil nicht bekannt ist, kann nur eine statische arbeitspunktbezogene Optimierung erfolgen. Da die Antriebskühlung die Verlustleistung des Antriebs abtransportieren muss, ist gerade in diesem Bereich eine erhebliche Steigerung der Energieeffizienz zu erwarten. Die IAV GMBH plant sechs Arbeitspakete: 1. Spezifikation der Komponenten und Schnittstellen Spezifikation der Anforderungen an die zu erstellende Fahr- und Energieverhalten im urbanen Verkehr, Definition der Schnittstellen für den Datenaustausch, Festlegung der grundlegenden Systemarchitektur 2. Erstellung eines Systemkonzeptes zum effizienten Fahren mit Hilfe der IAV SceneSuite werden typische urbane Verkehrssituationen nachgestellt. Ein synthetisches Sensormodell und die Ausgaben aller Sensoren werden erstellt. 3. Entwicklung und Simulation des Fahrzeugmodells In Matlab/Simulink wird ein Fahrzeugmodell implementiert. 4. Überführung des ecoHorizons in Lastprofil Mit Hilfe des Fahrzeugmodells wird ein konkretes fahrzeugabhängiges Lastprofil erstellt. Der Einfluss auf Kühlung und Antriebsregelung wird untersucht. 5. Evaluierung des Fahrzeugmodells Das Potential der Energieverbrauchsreduzierung wird erarbeitet und mit den Partnern abgestimmt. 6. Aufbereiten der Ergebnisse Gemeinsam wird eine Roadmap zur Verwertung des ganzheitlichen Ansatzes sowie einzelner relevanter Technologien erstellt.
Das Projekt "Teilvorhaben: Kollisionsvermeidung und Fahrstabilisierung von Elektrofahrzeugen durch Fahrerassistenzsysteme" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Universität Stuttgart, Institut für Verbrennungsmotoren und Kraftfahrwesen durchgeführt. Gegenstand des Vorhabens ist die Bereitstellung einer Methode zur Konzeption, Erforschung und funktionalen Absicherung von sicherheitsrelevanten Systemen für die gesamte Bandbreite von Elektrofahrzeugen. Insbesondere bei Elektrofahrzeugen der kleinen und kompakten Klassen eröffnen sich dadurch Chancen für eine Erhöhung der Sicherheit sowohl für die Insassen als auch für andere Verkehrsteilnehmer auf ein Niveau, das bei konventionellen Fahrzeugen nur in gehobenen Segmenten erreichbar ist. Der Sicherheitsgewinn, der durch die spezifischen technischen Eigenschaften solcher Elektrofahrzeuge mit vergleichsweise geringen Zusatzkosten erreicht werden kann, stellt ein wichtiges Kaufargument für Elektrofahrzeuge dar und trägt damit zur Erreichung der Ziele bei, welche die Bundesregierung zur Umsetzung der Elektromobilität im Inland formuliert hat. Das Vorhaben gliedert sich in 3 Projektphasen: 1. Analyse der Nutzung von E-Fahrzeugen anhand von repräsentativen Probandenstudien im Realverkehr, 2. Synthese von relevanten Situationen, erforderlichen Systemmodellen und Untersuchungsmethoden auf Basis der Analyse. Sowie Entwicklung von Sicherheitsfunktionen. 3. Beispielhafte Umsetzung und Test der Systeme und Untersuchungsmethoden in simulationsgestützten Entwicklungsumgebungen (z.B. Stuttgarter Fahrsimulator). Die Phasen unterteilen sich in 6 operative Arbeitspakete an denen die Universität Stuttgart beteiligt ist (Details vgl. TVB Uni Stuttgart).
Das Projekt "Teilvorhaben: Fahrerunterstützende Fahrszenarien bis hin zum hochautomatisierten Fahren" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Sachsentrans Spedition und Logistik GmbH durchgeführt. Ziel des Projektes ist der Einsatz einer auf emissionsfreien Elektroantrieb umgerüsteten Sattelzugmaschine im JIT/JIS Verkehr zwischen dem Sachsentrans Logistikzentrum in Zwickau und dem Volkswagenwerk in Zwickau/Mosel und gleichzeitiger Entwicklung /Umsetzung von Logistik- und Transportprozessen im Rahmen des internen Programmes 'Green Logistic'. Hierbei wird auf Standardtechnik zurückgegriffen, die dementsprechend umgerüstet und ausgestattet wird, da zur Zeit noch keine dementsprechend einsetzbaren Fahrzeuge zur Verfügung stehen. Das Projektfahrzeug wird ohne Einschränkungen auf einer Rundlaufstrecke von 24 Kilometern 6 Tage in der Woche im 24h Einsatz stehen und die gleiche Leistung wie jedes der bisher schon eingesetzten 40 konventionell angetriebenen Fahrzeuge erbringen. Mittelfristig steht die Zielstellung, Transportkonzepte im Nah- und Verteilerverkehrsbereich auf Basis von vollelektrisch betriebenen Sattelzügen zu realisieren. Es ist vorgesehen, einen elektrisch betriebenen Sattelzug mit integrierten Assistenzsystemen zu entwickeln, der die Kompetenzen der Projektbeteiligten aus Forschung/Entwicklung sowie der Wirtschaft in den Bereichen E-Mobilität und automatisiertes Fahren kombinieren wird. Besonders der Einsatz im urbanen Bereich und die damit einhergehende Emissionsreduzierung sieht Sachsentrans Zwickau als große Chance, unsere Unternehmensziele in Bezug auf ökologisch nachhaltige Transportlogistik zu erreichen. Der Arbeitsplan von Sachsentrans Zwickau in der beiliegenden TVB detailliert beschrieben. Die Arbeitsstrukturplanung von Sachsentrans wurde in 3 Phasen aufgeteilt: Analyse, Konzeptionierung und Validierung. Für die einzelnen Phasen wurden dementsprechend einzelne Arbeitspakete definiert und aufgestellt.
Das Projekt "Teilvorhaben: Technische Universität München - Simulatorstudien und Bewertung" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Technische Universität München, Institut für Maschinentechnik und Fahrzeugtechnik, Lehrstuhl für Fahrzeugtechnik durchgeführt. Motivation: Obwohl auf Grund von umweltpolitischen Zielen in Hinsicht auf CO2-Emissionen und die Schonung der Ressourcen eine stetige Reduzierung des Kraftstoffverbrauchs gefordert wird, sind für Fuhr- und Transportunternehmen in erster Linie ökonomische Betrachtungen die treibende Kraft: Technische Neuerungen und Verbesserungen finden nur dann Einzug in den Speditionsalltag, wenn diese dem Unternehmen finanzielle Vorteile verschaffen. Gerade bei fahrzeugseitigen Maßnahmen sind die Potentiale jedoch weitestgehend ausgeschöpft. Technische Maßnahmen sind zwar möglich, jedoch stehen diesen hohe Kosten in der Entwicklung gegenüber, so dass die Neuerung den Speditionen häufig nicht zu einem wirtschaftlich sinnvollen Preis angeboten werden können. Neben Fahrzeug und Umwelt beeinflusst der Fahrer in erheblichem Maße den Kraftstoffverbrauch. Um dieses Einsparpotential auszunutzen, wird bisher fast ausschließlich auf Fahrerschulungen zurückgegriffen. So führen Schulungen durchaus zu erheblichen Reduktion des Kraftstoffverbrauchs, allerdings wirken diese häufig nicht nachhaltig - die Fahrer verfallen wieder in ihre alten Gewohnheiten zurück. Zielsetzung: Das Ziel des Verbundprojektes 'ViFa - Virtueller Fahrtrainer' ist die Entwicklung eines Fahrerassistenzsystems, das die Fahrweise von Nutzfahrzeugfahrern kontinuierlich und nachhaltig verbessert. Dadurch wird sowohl eine Reduktion des Kraftstoffverbrauchs als auch des Komponentenverschleiß angestrebt.
Das Projekt "NRVP 2020 - Sicherheitsorientierte Fahrerassistenzsysteme für Elektrofahrräder (SIFAFE)" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Rheinland-Pfälzische Technische Universität Kaiserslautern-Landau, Lehrstuhl für Elektromobilität durchgeführt. Elektrofahrräder (insbesondere Pedelecs und S-Pedelecs) sind ein wesentlicher Baustein für nachhaltige Mobilitätskonzepte. Neue Nutzerkreise (z. B. Wiedereinsteiger und ältere Menschen), neue Nutzungsprofile (z. B. Überlandstrecken und Lastenverkehr) und erhöhte Geschwindigkeiten machen jedoch grundlegend neue Sicherheitskonzepte für Elektrofahrräder erforderlich. Passive Sicherheitseinrichtungen wie Helme wurden in vergangenen Jahren umfassend untersucht und sind weit verbreitet. Aktive Sicherheitseinrichtungen wie Fahrerassistenzsysteme wurden dagegen bislang kaum erforscht und sind nur vereinzelt verfügbar. Hier setzt das Projekt an. Ziele des Projekts sind die Potentialanalyse, Konzeption sowie exemplarische Realisierung und Evaluation von sicherheitsorientierten Fahrerassistenzsystemen (FAS) für Elektrofahrräder. Als Basis sollen FAS für PKW, LKW und Krafträder herangezogen werden. Für den Einsatz in Elektrofahrrädern müssen diese FAS jedoch hinsichtlich der Eignung evaluiert, adaptiert und weiterentwickelt werden. Beispielsweise sind besondere Anforderungen von Elektrofahrrädern (z. B. Anzeige- und Bedienelemente, Raum- und Energiebedarf, Gewicht, Witterungseinflüsse) sowie spezifische Unfallarten gezielt zu berücksichtigen. Auf Basis der Anforderungen werden ganzheitliche Konzepte für sicherheitsorientierte FAS entwickelt. Hierbei werden sowohl fahrzeugtechnische als auch verkehrswissenschaftliche Aspekte einbezogen. Mittels Nutzerbefragungen sollen die Konzepte hinsichtlich der typischen Unfallarten, des Nutzerbedarfs und der Nutzerakzeptanz komplementiert und validiert werden. Anhand exemplarischer Versuchsaufbauten sollen schließlich die Sicherheit (insbesondere hinsichtlich der Ablenkung), die Wirksamkeit und der Nutzen von sicherheitsorientierten FAS im Fahrversuch evaluiert werden. Hierzu sollen telematik- und videobasierte Beobachtungsverfahren mit Fokus auf das Fahrrad und die Radfahrenden im Wechselspiel mit Konfliktsituationen eingesetzt werden. Geplante Ergebnisverwertung: Zentrale Projektergebnisse sind Potentialanalysen, Konzepte sowie exemplarische Realisierungen und Evaluationen zu sicherheitsorientierten FAS für Elektrofahrräder. Die Projektergebnisse sollen während der Projektlaufzeit auf Fachkonferenzen und in Workshops vorgestellt, in Fachzeitschriften publiziert, auf Fachmessen vorgeführt und auf einer Projekthomepage präsentiert und auf diese Weise wirksam und nachhaltig in den relevanten Zielgruppen verbreitet werden. Hierdurch wird zusätzlich ein ständiger Austausch mit Fachleuten gewährleistet, deren Anregungen wiederum auf unterschiedlichen Stufen ins Projekt zurückfließen und zur Ergebnisoptimierung beitragen können. (Text gekürzt) Das Projekt wird gefördert vom Bundesministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur (BMVI) aus Mitteln zur Umsetzung des Nationalen Radverkehrsplans 2020.
Das Projekt "Teilvorhaben: Energieeffiziente Prädiktive Antriebsregelung und Kühlungssteuerung (ecoControl)" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Technische Universität Dresden, Elektrotechnisches Institut, Professur für Elektrische Maschinen und Antriebe durchgeführt. Durch den zunehmenden Einsatz von Sensoren zur Umgebungsbeobachtung, die für die Funktionen des autonomen Fahrens als Assistenzsysteme in modernen Fahrzeugen benötigt werden, ist eine Vorhersage des zukünftigen Fahrzustandes möglich. So sagen die Assistenzsysteme des autonomen Fahrens die zukünftige Geschwindigkeit des Fahrzeugs voraus. Zusammen mit den Daten aus 3D-Karten kann daraus das Lastprofil des elektrischen Fahrzeugantriebes abgeleitet werden. Die energieeffiziente Antriebsregelung benutzt die Vorhersage des Lastprofils um optimale Sollwerttrajektorien der Drehmomentregelung des elektrischen Antriebs abzuleiten und durch gezielte Anpassung der Kühlleistung den Energiebedarf der Antriebskühlung zu reduzieren. Damit verbunden sind die Erhöhung der Energieeffizienz und eine verbesserte Ausnutzung des Doppelschichtkondensators zur Energiezwischenspeicherung bei Entlastung der Traktionsbatterie. Im Mittelpunkt des Projektes KLEE steht die Verknüpfung von Fahrerassistenzsystemen des autonomen Fahrens mit Konzepten der energieoptimalen, prädiktiven Antriebsregelung. Dabei wird in zwei Zeithorizonten unterschieden. Im Mikrohorizont werden ein prädiktives Energiemanagement und die energieeffiziente Antriebsregelung unter Beachtung der direkten Fahrzeugumgebung untersucht. Der Makrohorizont verwendet die Daten der Routenplanung für eine prädiktive Kühlleistungssteuerung. Zu Beginn des Projektes liefern grundlegende Untersuchungen die benötigten Vorausschaudaten und Schnittstellenparameter. Anschließend werden die Teilsysteme der prädiktiven Antriebsregelung (energieoptimale Sollwerttrajektorie, prädiktives Energiemanagement, Kühlleistungssteuerung) im Rahmen des jeweiligen Prädiktionshorizonts untersucht und in Simulationsumgebungen sowie am Prüfstand mit realen Daten der Vorausschau getestet. Abschließende Untersuchungen gewährleisten das reibungslose Zusammenwirken der einzelnen Systeme.
Das Projekt "Teilvorhaben Uni Stuttgart: Simulation des Erdgasmotors und Entwicklung einer adaptiven Fahrstrategie" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Universität Stuttgart, Institut für Verbrennungsmotoren und Kraftfahrwesen durchgeführt. Ziele des Verbundprojektes sind die Entwicklung und der Aufbau eines fahrbereiten Hybrid-Prototyp-Fahzeuges mit einem innovativen Antriebskonzept, das folgende Hauptmerkmale aufweist: 1) kleinvolumiger, aufgeladener und lastpunktverschobener (Downsizing) Erdgasmotor, 2) Minimierung gesetzlich limitierter Schadstoffe und CO2-Emissionen, 3) Integration einer Betriebsstrategie. Der Prototyp basiert auf einem Astra CNG der Fa. Opel und ist wie folgt ausgestattet: 1) 1-Liter 3-Zylinder-Erdgasmotor, 2) automatisiertes Schaltgetriebe, 3) E-Maschine, 4) elektrischer Speicher. Aufgabe des Teilprojekts sind der Aufbau und die Kalibrierung eines Simulationsmodells für den Erdgasmotor. Die Auslegung des Abgasturboladers und der Niederdruckabgasrückführung erfolgen anhand dieses Modells. Parallel dazu werden der Entwurf und die Simulation der adaptiven Fahrstrategie mit anschließender Echtzeitumsetzung durchgeführt sowie anschließend die Fahrzeugimplementierung und die Tests im Fahrversuch. Das Ergebnis ist ein Ausbau der Kompetenz für erdgasbetriebene Verbrennungsmotoren. Die Entwicklung der adaptiven Fahrstrategie bildet die Basis für weitere Forschungsaktivitäten auf dem Gebiet der vorausschauenden Fahrerassistenzsysteme. Die Ergebnisse fließen in die Lehre ein und werden veröffentlicht.
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| Förderprogramm | 10 |
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