Simulation von Fahrzeuginnenräumen für die effiziente Entwicklung von Driver/Occupant Monitoring Systemen

01.03.2021 - 31.08.2023
Forschungsförderungsprojekt

Das Ziel des Projekts ist ein kosten- und zeiteffizienter Simulations-Workflow für die Entwicklung von Anwendungen zur Umfeldanalyse für den Fahrzeuginnenraum. Unser innovativer Ansatz simuliert komplexe dynamische Fahrzeuginnenraumszenarien (z.B. Erzeugung und Animation von 3DPersonenmodellen, Materialien und Oberflächen, passende Sensorkonfigurationen, usw.) und ermöglicht insbesondere die Herstellung synthetischer Daten zu Trainings-, Validierungs- und Testzwecken. Dadurch werden kostenintensive Datenakquise und händische Annotation vermieden und die Nachbildung einer Vielfalt von Szenarien, Umgebungsbedingungen und Sensormodalitäten ermöglicht. Im Gegensatz zu realen (d. h. nicht-simulierten) Datenbeständen können durch den geplanten Simulations-Workflow auch seltene oder potenziell gefährliche Szenarien (z. B. Situationen während eines Aufpralls oder bei Sekundenschlaf) erfasst werden. Neben Anwendungen im Automobilbereich sehen wir auch Operator-Safety im Transport- (z. B. Bus, Bahn) und Nutzfahrzeugbereich (z. B. LKWs, Baumaschinen) als vielversprechende Anwendungsgebiete für den vorgeschlagenen Simulations-Workflow.

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)

Forschungsschwerpunkte

  • Information and Communication Technology

Schlagwörter

DeutschEnglisch
Fahrzeuginnenraummonitoringvehicle interior monitoring
3D Umfeldsimulation3D environment simulation
synthetische Datengenerierungsynthetic data generation
Maschinelles LernenMachine Learning

Externe Partner_innen

  • emotion3D GmbH
  • Rechenraum e.U.
  • Becom - Burgenländische Elektronik und Kommunikationssysteme GmbH.

Publikationen