Multimodales Sensor-Lichtsystem zum Schutz von verletzlichen Verkehrsteilnehmern

01.10.2020 - 31.12.2022
Forschungsförderungsprojekt

Die sichere maschinelle Erkennung von verletzlichen Teilnehmern im Straßenverkehr (Fußgänger, Zweiradfahrer) ist ein wichtiges gesellschaftliches Ziel sowie eine anspruchsvolle technische Herausforderung, welche derzeit besonders bei schlechten Sichtbedingungen (Nacht, Nebel), auf weite Distanz (>100m) sowie bei Annäherung von der Seite (Kreuzungssituationen) noch unzureichend gelöst ist. Das Projekt SmartProtect widmet sich dieser Aufgabenstellung durch einen gesamtheitlichen, integrativen Ansatz, der Software, Kombination aus bildgebender und distanzerfassender Sensorik und Komponentendesign mit interaktiver Modularchitektur umfasst. Wesentliche Charakteristik des neuartigen automotiven Wahrnehmungssystems sind fusionierte Sensordaten mit Vorhersagefunktion und automatisierte, problemspezifische Ansteuerung von Scheinwerfern und Infrarot Beleuchtung, unterstützt durch reaktive Kamera - und LIDAR Systeme, die im selben Komponentengehäuse eingebaut sind und verschiedene Erfassungswinkel abdecken. Die angestrebten Multimodalsysteme werden in Realfahrten und in repräsentativen, reproduzierbaren Testszenarien evaluiert.

Dieses Projekt wird im Rahmen des FTI-Programms Mobilität der Zukunft durch das Bundesministerium für Klimaschutz und von der Österreichischen Forschungsförderungsgesellschaft gefördert bzw. finanziert.

Personen

Projektleiter_in

Subprojektmanager_innen

Projektmitarbeiter_innen

Institut

Förderungsmittel

  • FFG - Österr. Forschungsförderungs- gesellschaft mbH (National) Programm Mobilität der Zukunft Bereich Thematisches Programm Österreichische Forschungsförderungsgesellschaft mbH (FFG) Ausschreibungskennung Mobilität der Zukunft 14. Ausschreibung (2019) Spezifisches Programm Mobilität der Zukunft

Forschungsschwerpunkte

  • Information and Communication Technology

Schlagwörter

DeutschEnglisch
Fußgängerdetektionpedestrian detection
Sensorfusionsensor fusion
maschinelles Lernenmachine learning
IR SensoringIR sensing
Computer Visioncomputer vision
LIDARLIDAR

Externe Partner_innen

  • emotion3D GmbH
  • ZKW Lichtsysteme GesmbH

Publikationen