Die angewandte Forschung der b-plus beschäftigt sich mit der Technologievorentwicklung und engagiert sich kontinuierlich in Verbundforschungsvorhaben. Der Fokus liegt dabei auf Technologien, die das hochautomatisierte, vollautomatisierte und autonome Fahren voranbringen. b-plus leistet somit einen großen Beitrag zur Entwicklung neuer Technologien für das Fahrzeug von morgen.
Dabei stehen unter anderem folgende Themen im Zentrum:
Projektpartner: Continental Automotive Technologies GmbH, Mercedes-Benz AG, Valeo Schalter und Sensoren GmbH, AVL Software and Functions GmbH, AVL Deutschland, FZI Forschungszentrum Informatik, Luxoft GmbH, Technische Hochschule Deggendorf
Die Kernidee des Projekts just better DATA ist die Entwicklung und Implementierung KI-basierter Methoden und Werkzeuge, um Daten effizient und in hoher Genauigkeit zu sammeln und an der Edge aufzubereiten, anstatt unnötig große Datenmengen zu erzeugen.
In der dreijährigen Projektlaufzeit wird ein Prozess entwickelt und prototypisch implementiert, mit dem in Zukunft „bessere Daten“ für das Training von KI-Modellen für das autonome Fahren zur Verfügung stehen.
Laufzeit: 07/2023 – 06/2026
Gefördert vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz.
Gefördert durch das Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz aufgrund eines Beschlusses des Deutschen Bundestages.
Projektpartner: Infineon Technologies AG, ZF Friedrichshafen AG, samoconsult GmbH, RWTH Aachen, Universität zu Lübeck
Ziel: Cloud-unabhängiges, echtzeitfähiges embedded KI-Fahrdynamiksystem, das die klassische Regelung der Aktuatoren im Fahrzeug um die Vorteile der KI erweitert. Auf dieser Basisfunktionalität, die bewusst OEM-offen ist, setzen künftige autonome Fahr- und Assistenzsysteme auf.
Laufzeit: 09/2021–08/2024
Projektpartner: Technische Hochschule Deggendorf (THD)
Im Förderprojekt INSTATE werden mithilfe intelligenter Edge Devices bereits im Fahrzeug Metadaten erzeugt. Diese sind mit Sensoren eines Fahrzeugs verbunden. Die dabei generierten Metadaten können von einer Big Data Plattform verwendet werden, um das aktuelle Szenario zu verstehen. Zudem werden Daten, inklusive der Metadaten, nur bedarfsbezogen aufzuzeichnen.
Laufzeit: 07/2021–12/2024
Gefördert durch das Bayerische Staatsministerium für Wirtschaft, Landesentwicklung und Energie.
Gefördert vom Bundesministerium für Digitales und Verkehr aufgrund eines Beschlusses des Deutschen Bundestages.
Projektpartner: Gemeinde Spiegelau, THD, DB Regio AG, IQ MEDWORKS GmbH, rBITech GmbH, Elektra Solar GmbH, 3D Reality Maps GmbH, Spekter GmbH
Das Projekt „5G in der Nationalparkregion” befasst sich mit der Anwendung von 5G für verschiedene Einsatzszenarien in der ländlichen und zugleich sehr waldreichen Mittelgebirgsregion rund um den Nationalpark Bayerischer Wald mit touristisch geprägten Gemeinden. Das Projektkonzept sieht für die Nutzung einer 5G-Infrastruktur - bestehend aus mobilen und fliegenden 5G-Relaisstationen sowie Campusnetzen Anwendungen in den vier Handlungsfeldern Tourismus (Mobilität und Verkehr), Forstwirtschaft, Rettungswesen und Smarte kommunale Infrastrukturen vor.
Laufzeit: 01/2022–12/2024
Projektpartner: AVL, Carl Zeiss, ProtectEM, TH Deggendorf, TU München, Universität Bremen
Die Kernidee des Projekts SKINET ist die Anwendung von Methoden und Funktionen der KI zur fortwährenden Steigerung der Qualität von Anomalieerkennung und geeigneter Reaktion sowie zur Verbesserung von Sicherheit und Verfügbarkeit im Fall eines Incidents zu nutzen.
Laufzeit: 10/2020–03/2024
Gefördert vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF).
Projektpartner: AVL, Easycore , Fraunhofer SIT, HWR Berlin, Technische Hochschule Deggendorf, TU München
Assoziierte Partner: Infineon, ZF
Laufzeit: 01/2019–03/2022
Gefördert vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF).
Gefördert durch das Bayerische Staatsministerium für Wirtschaft, Landesentwicklung und Energie.
Projektpartner: BMW group Dingolfing, Technische Hochschule Deggendorf
Laufzeit: 03/2019–02/2022
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