DigiT4TAF: Unterschied zwischen den Versionen
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| − | |Beschreibung DE=Hauptziel des Projekts ist die Schaffung eines digitalen Zwillings für TAF-BW, der als Grundlage für zukünftige Entwicklungen und Projekte im Bereich autonomer Fahrzeuge dient. Die Schwerpunkte liegen dabei auf der Homologation von autonomen Fahrzeugen (AVF), dem Aufbau einer Testumgebung für Verkehrsplanungsaspekte, sowie Skalierungsmöglichkeiten über die Anbindung weiterer Software und Erweiterung des digitalen Zwillings. Durch die Veröffentlichung per Open Source und Open Data wird der Zugang für kleine und mittlere Unternehmen (KMUs) so barrierefrei und leicht wie möglich gestaltet. | + | |Beschreibung DE=Hauptziel des Projekts ist die Schaffung eines digitalen Zwillings für TAF-BW, der als Grundlage für zukünftige Entwicklungen und Projekte im Bereich autonomer Fahrzeuge dient. Die Schwerpunkte liegen dabei auf der Homologation von autonomen Fahrzeugen (AVF), dem Aufbau einer Testumgebung für Verkehrsplanungsaspekte, sowie Skalierungsmöglichkeiten über die Anbindung weiterer Software und Erweiterung des digitalen Zwillings. Durch die Veröffentlichung per Open Source und Open Data wird der Zugang für kleine und mittlere Unternehmen (KMUs) so barrierefrei und leicht wie möglich gestaltet. <br> |
| − | Eine wesentliche Motivation ist die Beobachtung, dass die derzeitigen negativen Auswirkungen des Verkehrswesens auf die Umwelt können durch den Einsatz der Digitalisierung und künstlicher Intelligenz deutlich reduziert werden können – ohne dabei die Qualität der individuellen Mobilität zu beeinträchtigen. Mit der im Rahmen des Vorhabens entwickelten Plattform können neue Innovationspotenziale aufgedeckt, sowie nachhaltige Mobilitätskonzepte entwickelt und durch intelligente Systeme abgesichert werden. Die verschiedenen Mobilitätskonzepte werden einer Potenzialanalyse unterzogen, um sie aus verschiedenen Blickwinkeln zu bewerten und die notwendigen Handlungsempfehlungen abzuleiten. | + | Eine wesentliche Motivation ist die Beobachtung, dass die derzeitigen negativen Auswirkungen des Verkehrswesens auf die Umwelt können durch den Einsatz der Digitalisierung und künstlicher Intelligenz deutlich reduziert werden können – ohne dabei die Qualität der individuellen Mobilität zu beeinträchtigen. Mit der im Rahmen des Vorhabens entwickelten Plattform können neue Innovationspotenziale aufgedeckt, sowie nachhaltige Mobilitätskonzepte entwickelt und durch intelligente Systeme abgesichert werden. Die verschiedenen Mobilitätskonzepte werden einer Potenzialanalyse unterzogen, um sie aus verschiedenen Blickwinkeln zu bewerten und die notwendigen Handlungsempfehlungen abzuleiten. <br> |
| − | Ein zentraler Beitrag des AIFB ist die automatisierte Erstellung eines variantenreichen Datensatzes mithilfe der TAF Infrastruktur, sowie die vorangehende Konzeptionierung der hierfür benötigten Methodiken und Verfahren. Der resultierende Szenarienkatalog findet im darauffolgenden Schritt in Form von Trainingsdaten für die Entwicklung KI-basierter Verhaltensmodelle von Verkehrsteilnehmern Verwendung, um Szenarien möglichst detailliert nachbilden zu können. | + | Ein zentraler Beitrag des AIFB ist die automatisierte Erstellung eines variantenreichen Datensatzes mithilfe der TAF Infrastruktur, sowie die vorangehende Konzeptionierung der hierfür benötigten Methodiken und Verfahren. Der resultierende Szenarienkatalog findet im darauffolgenden Schritt in Form von Trainingsdaten für die Entwicklung KI-basierter Verhaltensmodelle von Verkehrsteilnehmern Verwendung, um Szenarien möglichst detailliert nachbilden zu können. <br> |
Darüber hinaus wird ein virtuelles Abbild des Testgebietes in einer Simulationsumgebung aufgebaut, sowie ein Framework entwickelt, das es ermöglicht, diesen digitalen Zwilling in Zukunft einfach zu erweitern und an neue Anforderungen anzupassen. Desweiteren werden Sicherheitsaspekte der Digitalisierung im Straßenverkehr untersucht. Insbesondere werden hierbei Bedrohungen für Verkehrsteilnehmer und Verkehrsinfrastruktur im Kontext der Cybersicherheit identifiziert und bewertet. | Darüber hinaus wird ein virtuelles Abbild des Testgebietes in einer Simulationsumgebung aufgebaut, sowie ein Framework entwickelt, das es ermöglicht, diesen digitalen Zwilling in Zukunft einfach zu erweitern und an neue Anforderungen anzupassen. Desweiteren werden Sicherheitsaspekte der Digitalisierung im Straßenverkehr untersucht. Insbesondere werden hierbei Bedrohungen für Verkehrsteilnehmer und Verkehrsinfrastruktur im Kontext der Cybersicherheit identifiziert und bewertet. | ||
| − | |Beschreibung EN=The main aim of the project is to create a digital twin for TAF-BW, which will serve as the basis for future developments and projects in the field of autonomous vehicles. The focus is on the homologation of autonomous vehicles (AVF), the development of a test environment for traffic planning aspects, as well as scaling options by connecting additional software and expanding the digital twin. By publishing via open source and open data, access for small and medium-sized enterprises (KMU) is made as barrier-free and easy as possible. | + | |Beschreibung EN=The main aim of the project is to create a digital twin for TAF-BW, which will serve as the basis for future developments and projects in the field of autonomous vehicles. The focus is on the homologation of autonomous vehicles (AVF), the development of a test environment for traffic planning aspects, as well as scaling options by connecting additional software and expanding the digital twin. By publishing via open source and open data, access for small and medium-sized enterprises (KMU) is made as barrier-free and easy as possible. <br> |
| − | A key motivation is the observation that the current negative impact of transport on the environment can be significantly reduced through the use of digitalisation and artificial intelligence - without compromising the quality of individual mobility. With the platform developed as part of the project, new innovation potential can be uncovered and sustainable mobility concepts can be developed and safeguarded by intelligent systems. The various mobility concepts will be analysed for their potential in order to evaluate them from different perspectives and derive the necessary recommendations for action. | + | A key motivation is the observation that the current negative impact of transport on the environment can be significantly reduced through the use of digitalisation and artificial intelligence - without compromising the quality of individual mobility. With the platform developed as part of the project, new innovation potential can be uncovered and sustainable mobility concepts can be developed and safeguarded by intelligent systems. The various mobility concepts will be analysed for their potential in order to evaluate them from different perspectives and derive the necessary recommendations for action. <br> |
| − | A central contribution of the ATKS is the automated creation of a variant-rich data set using the TAF infrastructure, as well as the prior conceptualisation of the methods and procedures required for this. In the subsequent step, the resulting scenario catalogue is used in the form of training data for the development of AI-based behaviour models of road users in order to be able to simulate scenarios in as much detail as possible. | + | A central contribution of the ATKS is the automated creation of a variant-rich data set using the TAF infrastructure, as well as the prior conceptualisation of the methods and procedures required for this. In the subsequent step, the resulting scenario catalogue is used in the form of training data for the development of AI-based behaviour models of road users in order to be able to simulate scenarios in as much detail as possible. <br> |
Aktuelle Version vom 17. April 2024, 18:15 Uhr
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DigiT4TAF |
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Hauptziel des Projekts ist die Schaffung eines digitalen Zwillings für TAF-BW, der als Grundlage für zukünftige Entwicklungen und Projekte im Bereich autonomer Fahrzeuge dient. Die Schwerpunkte liegen dabei auf der Homologation von autonomen Fahrzeugen (AVF), dem Aufbau einer Testumgebung für Verkehrsplanungsaspekte, sowie Skalierungsmöglichkeiten über die Anbindung weiterer Software und Erweiterung des digitalen Zwillings. Durch die Veröffentlichung per Open Source und Open Data wird der Zugang für kleine und mittlere Unternehmen (KMUs) so barrierefrei und leicht wie möglich gestaltet.
Eine wesentliche Motivation ist die Beobachtung, dass die derzeitigen negativen Auswirkungen des Verkehrswesens auf die Umwelt können durch den Einsatz der Digitalisierung und künstlicher Intelligenz deutlich reduziert werden können – ohne dabei die Qualität der individuellen Mobilität zu beeinträchtigen. Mit der im Rahmen des Vorhabens entwickelten Plattform können neue Innovationspotenziale aufgedeckt, sowie nachhaltige Mobilitätskonzepte entwickelt und durch intelligente Systeme abgesichert werden. Die verschiedenen Mobilitätskonzepte werden einer Potenzialanalyse unterzogen, um sie aus verschiedenen Blickwinkeln zu bewerten und die notwendigen Handlungsempfehlungen abzuleiten.
Ein zentraler Beitrag des AIFB ist die automatisierte Erstellung eines variantenreichen Datensatzes mithilfe der TAF Infrastruktur, sowie die vorangehende Konzeptionierung der hierfür benötigten Methodiken und Verfahren. Der resultierende Szenarienkatalog findet im darauffolgenden Schritt in Form von Trainingsdaten für die Entwicklung KI-basierter Verhaltensmodelle von Verkehrsteilnehmern Verwendung, um Szenarien möglichst detailliert nachbilden zu können.
Darüber hinaus wird ein virtuelles Abbild des Testgebietes in einer Simulationsumgebung aufgebaut, sowie ein Framework entwickelt, das es ermöglicht, diesen digitalen Zwilling in Zukunft einfach zu erweitern und an neue Anforderungen anzupassen. Desweiteren werden Sicherheitsaspekte der Digitalisierung im Straßenverkehr untersucht. Insbesondere werden hierbei Bedrohungen für Verkehrsteilnehmer und Verkehrsinfrastruktur im Kontext der Cybersicherheit identifiziert und bewertet.
von: 1 Januar 2024
bis: 15 Dezember 2024
Finanzierung: Ministerium für Verkehr Baden-Württemberg
FZI Forschungszentrum Informatik, Hochschule Heilbronn, SSP Consult
Angewandte Technisch-Kognitive Systeme
DigiT4TAF (Maschinelles Lernen, Deep Learning, Künstliche Intelligenz)