Während die Forschungen auf dem Gebiet des hochautomatisierten Fahrens auf Autobahnen bereits relativ weit fortgeschritten ist, steckt das Thema des automatisierten Fahrens in komplexen Umweltsituationen immer noch „in den Kinderschuhen“.

Das Forschungsvorhaben InVerSiV fokussiert deshalb auf die besonderen Herausforderungen des assistierten, teilautomatisierten und hochautomatisierten Fahrens in der komplexen Umgebung von Megacities. Der Ansatz sieht vor, die (wachsende) Sensorik in Fahrzeugen mit der straßenseitigen Infrastruktur, die mit Sensoren zur Umfelderkennung ausgestattet ist, zu vernetzen. In Verbindung mit weiteren Informationen aus lokalen und globalen Zentralen kann so im Vergleich mit einer rein fahrzeugbasierten Sensorik ein deutlich umfassenderes Bild der Umgebung bzw. des Umfelds und der Fahrsituation entstehen.

Ziel des Projektes InVerSiV ist es, auf der einen Seite die Komplexität einer Megacity in Zukunft für automatisiertes Fahren beherrschbar zu machen, auf der anderen Seite sollen aber auch Gefahren für Verkehrsteilnehmer in der Megacity, die nicht mit eigener Sensorik ausgestattet sind (Kfz, Fußgänger und Fahrradfahrer), frühzeitig erkannt und angemessene Reaktionen abgeleitet werden. Dafür werden einschlägige Methoden zur Sicherheitsbewertung und -verifikation berücksichtigt und für das innovative Szenario „Automatisiertes Fahren in der Megacity“ weiterentwickelt.

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