Erhebung von Forschungsdaten für das automatisierte Fahren

[Bild: Foto von Passat]

Die fka GmbH erforscht und entwickelt als innovativer Partner der Automobilindustrie die Mobilität von morgen. In diesem Rahmen erhebt die fka mit unterschiedlichen Messverfahren Verkehrsdaten im Straßenverkehr. Diese Daten sind für die Entwicklung und Bewertung von automatisierten und vernetzen Fahrzeugen von großer Bedeutung.

[Foto: Spraytruck]
Fahrerassistenz & automatisches Fahren | Dr.-Ing. Adrian Zlocki

Bewertung von Fahrerassistenzsensoren und -funktionen - der Spraytruck

fka verfügt über ein umfassendes Methodenwissen und Werkzeuge zur Bewertung und Validierung von automatisierten Fahrfunktionen, Fahrerassistenzsystemen und deren Komponenten.


Fahrerassistenz & automatisches Fahren | Dr.-Ing. Adrian Zlocki

Das Projekt PEGASUS

Im Rahmen des Projekts wurde ein einheitliches Vorgehen beim Testen und Erproben automatisierter Fahrzeugsysteme in der Simulation, auf Prüfständen und in realen Bedingungen definiert.

[Foto: Versuchsfahrzeug]Fahrerassistenz & automatisches Fahren | Dr.-Ing. Adrian Zlocki

Erprobungsfahrzeuge: Fahrfunktionen auf die Straße bringen

Die fka verfügt über die notwendigen Methoden, Technologien und Erfahrung, um prototypische Entwicklungen von Funktionen im fka-Erprobungsfahrzeug zu testen und erlebbar zu machen.


Fahrerassistenz & automatisches Fahren | Dr.-Ing. Adrian Zlocki

Evidenzorientierte Ableitung von Grundszenarien für die Fahrdomäne Bundesautobahn

Evidenzorientierte Ableitung von Grundszenarien für die Fahrdomäne Bundesautobahn

[Foto: Versuchsfahrzeug]
Automatisiertes Fahren | Dr.-Ing. Adrian Zlocki

Fahrzeug lernt Hören

Als neues Sensorkonzept erforscht die fka seit über 2 Jahren die Entwicklung von Automotive-tauglichen Schallsensoren und darauf basierenden Funktionen.

[Foto: automatisiertes Einparkmanöver]Fahrerassistenz & automatisches Fahren | Dr.-Ing. Adrian Zlocki

Fahrzeugautomatisierung: Valet Parking

 

[Symbolbild Konzept zu statistisch repräsentativen Verkehrsbeobachtungen]Fahrerassistenz & automatisches Fahren | Dr.-Ing. Adrian Zlocki

Konzept zu statistisch repräsentativen Verkehrsbeobachtungen

Ziel des BASt-Projekts ist es, ein Konzept zur repräsentativen Erhebung von Szenarien in Verkehrsräumen wie der Bundesautobahn, Innerorts oder Überland zu entwickeln.

[Bild: Fahrzeugsicht]Fahrerassistenz & automatisches Fahren | Dr.-Ing. Adrian Zlocki

Maschinelles Lernen - Beispiel: Erkennung von Fahrbahnmarkierungen

Die Umfeld- und Objekterkennung ist eine der großen Herausforderungen auf dem Weg zum automatisierten Fahren.