Fahrerlos auf dem Unicampus

  • Geschrieben von Daniel
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In naher Zukunft werden Autos selbst im dichten Stadtverkehr vollständig autonom fahren – und die Mathematik und Informatik fahren mit! Assistenzsysteme wie Tempomat, Einparkhilfen oder Stauassistent sind bereits jetzt in modernen Autos üblich. Bis zum vollautonomen Fahren ist es allerdings noch ein weiter Weg. Jetzt wurde an der Universität Bremen ein Serienfahrzeug, ein sogenannter Plug-In-Hybrid, in Empfang genommen. Ab sofort können Bremer Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler aus der Mathematik und Informatik ihre Forschungsarbeiten aufnehmen. Sie werden neue autonome Fahrmanöver entwickeln und testen mit dem Fokus auf Autos im Stadt- und Landverkehr und in der Fahrgast-Assistenz. Das Projekt mit dem Namen „AO-Car - Autonome, optimale Fahrzeugnavigation und -steuerung im Fahrzeug-Fahrgast-Nahbereich für den städtischen Bereich“ ist bereits im September 2016 gestartet. Es wird vom Deutschen Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) in Bonn gefördert.

Die Bremer Forschungsmethoden sind anders

Parkplatzsuche, automatisches Einparken, Fahrspurassistenz oder Brems- und Ausweichstrategien zur Unfallvermeidung sind nur wenige der vielen Herausforderungen, die vom Fahrzeug selbstständig und individuell angepasst gemeistert werden müssen. Im Allgemeinen wird hierbei für jede Fahrsituation eine eigene Technik erstellt. Der Ansatz der Bremer Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler ist anders – denn gerade die abstrakte Denkweise der Mathematik erweist sich hier als Schlüssel zum Erfolg: Alle diese Fahrsituationen lassen sich auf ein und dieselbe mathematische Fragestellung des Auffindens von optimalen Bahnen zurückführen. Mit dieser Forschungsrichtung beschäftigt sich bereits seit vielen Jahren die Arbeitsgruppe für Optimierung und Optimale Steuerung unter Leitung von Professor Christof Büskens. Dagegen ist der Bereich rechnergestützte Entscheidungen zu finden die Kernkompetenz der Arbeitsgruppe für Kognitive Neuroinformatik unter Leitung von Professorin Kerstin Schill. Diese Entscheidungsfindung basiert hier auf Hintergrundwissen und multisensorischen Informationen, wie etwa „nur Bremsen“ oder doch „besser Ausweichen“. Auch hier helfen allgemein anwendbare Methoden der Informatik.

Quelle: Universität Bremen

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