Das Projekt "NRVP 2020 - Sicherheitsorientierte Fahrerassistenzsysteme für Elektrofahrräder (SIFAFE)" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Digitales und Verkehr. Es wird/wurde ausgeführt durch: Rheinland-Pfälzische Technische Universität Kaiserslautern-Landau, Lehrstuhl für Elektromobilität.Elektrofahrräder (insbesondere Pedelecs und S-Pedelecs) sind ein wesentlicher Baustein für nachhaltige Mobilitätskonzepte. Neue Nutzerkreise (z. B. Wiedereinsteiger und ältere Menschen), neue Nutzungsprofile (z. B. Überlandstrecken und Lastenverkehr) und erhöhte Geschwindigkeiten machen jedoch grundlegend neue Sicherheitskonzepte für Elektrofahrräder erforderlich. Passive Sicherheitseinrichtungen wie Helme wurden in vergangenen Jahren umfassend untersucht und sind weit verbreitet. Aktive Sicherheitseinrichtungen wie Fahrerassistenzsysteme wurden dagegen bislang kaum erforscht und sind nur vereinzelt verfügbar. Hier setzt das Projekt an. Ziele des Projekts sind die Potentialanalyse, Konzeption sowie exemplarische Realisierung und Evaluation von sicherheitsorientierten Fahrerassistenzsystemen (FAS) für Elektrofahrräder. Als Basis sollen FAS für PKW, LKW und Krafträder herangezogen werden. Für den Einsatz in Elektrofahrrädern müssen diese FAS jedoch hinsichtlich der Eignung evaluiert, adaptiert und weiterentwickelt werden. Beispielsweise sind besondere Anforderungen von Elektrofahrrädern (z. B. Anzeige- und Bedienelemente, Raum- und Energiebedarf, Gewicht, Witterungseinflüsse) sowie spezifische Unfallarten gezielt zu berücksichtigen. Auf Basis der Anforderungen werden ganzheitliche Konzepte für sicherheitsorientierte FAS entwickelt. Hierbei werden sowohl fahrzeugtechnische als auch verkehrswissenschaftliche Aspekte einbezogen. Mittels Nutzerbefragungen sollen die Konzepte hinsichtlich der typischen Unfallarten, des Nutzerbedarfs und der Nutzerakzeptanz komplementiert und validiert werden. Anhand exemplarischer Versuchsaufbauten sollen schließlich die Sicherheit (insbesondere hinsichtlich der Ablenkung), die Wirksamkeit und der Nutzen von sicherheitsorientierten FAS im Fahrversuch evaluiert werden. Hierzu sollen telematik- und videobasierte Beobachtungsverfahren mit Fokus auf das Fahrrad und die Radfahrenden im Wechselspiel mit Konfliktsituationen eingesetzt werden. Geplante Ergebnisverwertung: Zentrale Projektergebnisse sind Potentialanalysen, Konzepte sowie exemplarische Realisierungen und Evaluationen zu sicherheitsorientierten FAS für Elektrofahrräder. Die Projektergebnisse sollen während der Projektlaufzeit auf Fachkonferenzen und in Workshops vorgestellt, in Fachzeitschriften publiziert, auf Fachmessen vorgeführt und auf einer Projekthomepage präsentiert und auf diese Weise wirksam und nachhaltig in den relevanten Zielgruppen verbreitet werden. Hierdurch wird zusätzlich ein ständiger Austausch mit Fachleuten gewährleistet, deren Anregungen wiederum auf unterschiedlichen Stufen ins Projekt zurückfließen und zur Ergebnisoptimierung beitragen können. (Text gekürzt) Das Projekt wird gefördert vom Bundesministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur (BMVI) aus Mitteln zur Umsetzung des Nationalen Radverkehrsplans 2020.
Das Projekt "eJIT - JIT-Logistiksystem auf elektromobiler Basis, Teilvorhaben: Fahrerunterstützende Fahrszenarien bis hin zum hochautomatisierten Fahren" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz. Es wird/wurde ausgeführt durch: Sachsentrans Spedition und Logistik GmbH.
Das Projekt "Kombinierte Logik für Energieeffiziente Elektromobilität - KLEE^Teilvorhaben: Entwicklung und Simulation eines Fahrzeugmodells für Energieeffiziente Elektromobilität, Teilvorhaben: Energieeffiziente Prädiktive Antriebsregelung und Kühlungssteuerung (ecoControl)" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung. Es wird/wurde ausgeführt durch: Technische Universität Dresden, Elektrotechnisches Institut, Professur für Elektrische Maschinen und Antriebe.Durch den zunehmenden Einsatz von Sensoren zur Umgebungsbeobachtung, die für die Funktionen des autonomen Fahrens als Assistenzsysteme in modernen Fahrzeugen benötigt werden, ist eine Vorhersage des zukünftigen Fahrzustandes möglich. So sagen die Assistenzsysteme des autonomen Fahrens die zukünftige Geschwindigkeit des Fahrzeugs voraus. Zusammen mit den Daten aus 3D-Karten kann daraus das Lastprofil des elektrischen Fahrzeugantriebes abgeleitet werden. Die energieeffiziente Antriebsregelung benutzt die Vorhersage des Lastprofils um optimale Sollwerttrajektorien der Drehmomentregelung des elektrischen Antriebs abzuleiten und durch gezielte Anpassung der Kühlleistung den Energiebedarf der Antriebskühlung zu reduzieren. Damit verbunden sind die Erhöhung der Energieeffizienz und eine verbesserte Ausnutzung des Doppelschichtkondensators zur Energiezwischenspeicherung bei Entlastung der Traktionsbatterie. Im Mittelpunkt des Projektes KLEE steht die Verknüpfung von Fahrerassistenzsystemen des autonomen Fahrens mit Konzepten der energieoptimalen, prädiktiven Antriebsregelung. Dabei wird in zwei Zeithorizonten unterschieden. Im Mikrohorizont werden ein prädiktives Energiemanagement und die energieeffiziente Antriebsregelung unter Beachtung der direkten Fahrzeugumgebung untersucht. Der Makrohorizont verwendet die Daten der Routenplanung für eine prädiktive Kühlleistungssteuerung. Zu Beginn des Projektes liefern grundlegende Untersuchungen die benötigten Vorausschaudaten und Schnittstellenparameter. Anschließend werden die Teilsysteme der prädiktiven Antriebsregelung (energieoptimale Sollwerttrajektorie, prädiktives Energiemanagement, Kühlleistungssteuerung) im Rahmen des jeweiligen Prädiktionshorizonts untersucht und in Simulationsumgebungen sowie am Prüfstand mit realen Daten der Vorausschau getestet. Abschließende Untersuchungen gewährleisten das reibungslose Zusammenwirken der einzelnen Systeme.
Das Projekt "Teilvorhaben: Energieeffiziente Prädiktive Antriebsregelung und Kühlungssteuerung (ecoControl)^Kombinierte Logik für Energieeffiziente Elektromobilität - KLEE^Teilvorhaben: Vorausschauende Pfadplanung für energieeffiziente Assistenzsysteme^Teilvorhaben: Ampelerkennung mittels Stereo-Kameras in Echtzeit^Teilvorhaben: Entwicklung und Simulation eines Fahrzeugmodells für Energieeffiziente Elektromobilität, Teilvorhaben: Umfelderkennung und Situationsprädiktion" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung. Es wird/wurde ausgeführt durch: Ibeo Automotive Systems GmbH.
Das Projekt "Kombinierte Logik für Energieeffiziente Elektromobilität - KLEE, Teilvorhaben: Entwicklung und Simulation eines Fahrzeugmodells für Energieeffiziente Elektromobilität" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung. Es wird/wurde ausgeführt durch: IAV GmbH Ingenieurgesellschaft Auto und Verkehr.
Das Projekt "Teilvorhaben: Energieeffiziente Prädiktive Antriebsregelung und Kühlungssteuerung (ecoControl)^Kombinierte Logik für Energieeffiziente Elektromobilität - KLEE^Teilvorhaben: Vorausschauende Pfadplanung für energieeffiziente Assistenzsysteme^Teilvorhaben: Entwicklung und Simulation eines Fahrzeugmodells für Energieeffiziente Elektromobilität, Teilvorhaben: Ampelerkennung mittels Stereo-Kameras in Echtzeit" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung. Es wird/wurde ausgeführt durch: Autonomos GmbH.
Das Projekt "Fahr umweltbewusst!: Energieeinsparung bei kleineren und mittleren Unternehmen auf der Schiene durch den Einsatz von Fahrerassistenzsystemen" wird/wurde gefördert durch: Deutsche Bundesstiftung Umwelt. Es wird/wurde ausgeführt durch: Allianz pro Schiene e.V..
Das Projekt "Zuverlässigkeit und Sicherheit von Elektrofahrzeugen - ZuSE, Teilvorhaben: Kollisionsvermeidung und Fahrstabilisierung von Elektrofahrzeugen durch Fahrerassistenzsysteme" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung. Es wird/wurde ausgeführt durch: Universität Stuttgart, Institut für Verbrennungsmotoren und Kraftfahrwesen.Gegenstand des Vorhabens ist die Bereitstellung einer Methode zur Konzeption, Erforschung und funktionalen Absicherung von sicherheitsrelevanten Systemen für die gesamte Bandbreite von Elektrofahrzeugen. Insbesondere bei Elektrofahrzeugen der kleinen und kompakten Klassen eröffnen sich dadurch Chancen für eine Erhöhung der Sicherheit sowohl für die Insassen als auch für andere Verkehrsteilnehmer auf ein Niveau, das bei konventionellen Fahrzeugen nur in gehobenen Segmenten erreichbar ist. Der Sicherheitsgewinn, der durch die spezifischen technischen Eigenschaften solcher Elektrofahrzeuge mit vergleichsweise geringen Zusatzkosten erreicht werden kann, stellt ein wichtiges Kaufargument für Elektrofahrzeuge dar und trägt damit zur Erreichung der Ziele bei, welche die Bundesregierung zur Umsetzung der Elektromobilität im Inland formuliert hat. Das Vorhaben gliedert sich in 3 Projektphasen: 1. Analyse der Nutzung von E-Fahrzeugen anhand von repräsentativen Probandenstudien im Realverkehr, 2. Synthese von relevanten Situationen, erforderlichen Systemmodellen und Untersuchungsmethoden auf Basis der Analyse. Sowie Entwicklung von Sicherheitsfunktionen. 3. Beispielhafte Umsetzung und Test der Systeme und Untersuchungsmethoden in simulationsgestützten Entwicklungsumgebungen (z.B. Stuttgarter Fahrsimulator). Die Phasen unterteilen sich in 6 operative Arbeitspakete an denen die Universität Stuttgart beteiligt ist (Details vgl. TVB Uni Stuttgart).
Das Projekt "ViFa - Virtueller Fahrtrainer - Entwicklung eines virtuellen Fahrtrainers zur Unterstützung einer verbrauchs- und verschleißoptimierten Fahrweise, Teilvorhaben: Technische Universität München - Simulatorstudien und Bewertung" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Wirtschaft und Technologie. Es wird/wurde ausgeführt durch: Technische Universität München, Institut für Maschinentechnik und Fahrzeugtechnik, Lehrstuhl für Fahrzeugtechnik.Motivation: Obwohl auf Grund von umweltpolitischen Zielen in Hinsicht auf CO2-Emissionen und die Schonung der Ressourcen eine stetige Reduzierung des Kraftstoffverbrauchs gefordert wird, sind für Fuhr- und Transportunternehmen in erster Linie ökonomische Betrachtungen die treibende Kraft: Technische Neuerungen und Verbesserungen finden nur dann Einzug in den Speditionsalltag, wenn diese dem Unternehmen finanzielle Vorteile verschaffen. Gerade bei fahrzeugseitigen Maßnahmen sind die Potentiale jedoch weitestgehend ausgeschöpft. Technische Maßnahmen sind zwar möglich, jedoch stehen diesen hohe Kosten in der Entwicklung gegenüber, so dass die Neuerung den Speditionen häufig nicht zu einem wirtschaftlich sinnvollen Preis angeboten werden können. Neben Fahrzeug und Umwelt beeinflusst der Fahrer in erheblichem Maße den Kraftstoffverbrauch. Um dieses Einsparpotential auszunutzen, wird bisher fast ausschließlich auf Fahrerschulungen zurückgegriffen. So führen Schulungen durchaus zu erheblichen Reduktion des Kraftstoffverbrauchs, allerdings wirken diese häufig nicht nachhaltig - die Fahrer verfallen wieder in ihre alten Gewohnheiten zurück. Zielsetzung: Das Ziel des Verbundprojektes 'ViFa - Virtueller Fahrtrainer' ist die Entwicklung eines Fahrerassistenzsystems, das die Fahrweise von Nutzfahrzeugfahrern kontinuierlich und nachhaltig verbessert. Dadurch wird sowohl eine Reduktion des Kraftstoffverbrauchs als auch des Komponentenverschleiß angestrebt.
Das Projekt "Erdgas-Hybrid - Antriebskonzept mit Erdgas-Hybrid-Technologie, Teilvorhaben Uni Stuttgart: Simulation des Erdgasmotors und Entwicklung einer adaptiven Fahrstrategie" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Wirtschaft und Technologie. Es wird/wurde ausgeführt durch: Universität Stuttgart, Institut für Verbrennungsmotoren und Kraftfahrwesen.Ziele des Verbundprojektes sind die Entwicklung und der Aufbau eines fahrbereiten Hybrid-Prototyp-Fahzeuges mit einem innovativen Antriebskonzept, das folgende Hauptmerkmale aufweist: 1) kleinvolumiger, aufgeladener und lastpunktverschobener (Downsizing) Erdgasmotor, 2) Minimierung gesetzlich limitierter Schadstoffe und CO2-Emissionen, 3) Integration einer Betriebsstrategie. Der Prototyp basiert auf einem Astra CNG der Fa. Opel und ist wie folgt ausgestattet: 1) 1-Liter 3-Zylinder-Erdgasmotor, 2) automatisiertes Schaltgetriebe, 3) E-Maschine, 4) elektrischer Speicher. Aufgabe des Teilprojekts sind der Aufbau und die Kalibrierung eines Simulationsmodells für den Erdgasmotor. Die Auslegung des Abgasturboladers und der Niederdruckabgasrückführung erfolgen anhand dieses Modells. Parallel dazu werden der Entwurf und die Simulation der adaptiven Fahrstrategie mit anschließender Echtzeitumsetzung durchgeführt sowie anschließend die Fahrzeugimplementierung und die Tests im Fahrversuch. Das Ergebnis ist ein Ausbau der Kompetenz für erdgasbetriebene Verbrennungsmotoren. Die Entwicklung der adaptiven Fahrstrategie bildet die Basis für weitere Forschungsaktivitäten auf dem Gebiet der vorausschauenden Fahrerassistenzsysteme. Die Ergebnisse fließen in die Lehre ein und werden veröffentlicht.
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