Angewandte Forschung im Überblick

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:

  • Ethernet Netzwerke und Switches
  • Zeitsynchronisation
  • Time-Sensitive Networking (TSN)
  • Hochbandbreitige Datenübertragung und Verarbeitung
  • Maschine Learning und künstliche Intelligenz (KI)
  • Anomalieerkennung
  • Standardisierung

 

 

Forschungsvorhaben SKINET


Thema: Proaktive Sicherheit durch Künstliche Intelligenz in automobilen und industriellen IT-Netzwerken

 

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.

  • Effiziente Erkennung von Cybersicherheitsvorfällen mittels Künstlicher Intelligenz (KI)
  • Anwendungsszenario Vernetzte IT-Systeme in Automobilen mit Backendanbindung
  • Verteilte, KI-gestützte Sensoren in Fahrzeugen
  • KI-Engine im Backend
     

Laufzeit: 10/2020–09/2023

Link zum Forschungsvorhaben

Gefördert durch das Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz aufgrund eines Beschlusses des Deutschen Bundestages.

Forschungsvorhaben EEmotion


Thema: Embedded Excellence - Fahrdynamik mit KI

 

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.

  • Entwicklung geeigneter Edge Machine Learning Methoden zum (inkrementellen) Lernen
  • Entwicklung einer offline (Batch Learning) und online (Incremental Learning) Trainingsumgebung
  • Virtualisierung von Hardwarekomponenten
  • Fusion der realen und simulierten Daten
  • Identifikation von Anomalien in der Kommunikation im Edge AI-Subsystem eines Steuergeräteverbunds
  • Cloud-unabhängiges, echtzeitfähiges embedded KI-Fahrdynamiksystem implementieren und evaluieren
     

Laufzeit: 09/2021–08/2024

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Forschungsvorhaben INSTATE


Thema: In-Vehicle Big Data Analytics System zur Entwicklung datenbasierten Algorithmen mit Hilfe von intelligenten Edge-Knoten

 

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.

  • Datengetriebene Algorithmen für das autonome Fahren mithilfe intelligenter Edge-Knoten
  • Metadaten-Erzeugung direkt im Fahrzeug
  • Umwandlung der Sensordaten in komprimierte Streams
  • Backend-Anbindung über 5G Gateway
     

Laufzeit: 07/2021–06/2024

 

Gefördert vom Bundesministerium für Digitales und Verkehr aufgrund eines Beschlusses des Deutschen Bundestages.

Forschungsvorhaben 5GNPR - 5G in der Nationalparkregion


Thema: 5G in der Nationalparkregion

 

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.

  • Anbindung der Sensoren sowie der Messtechnik eines autonomen Busses mittels 5G in die Cloud-Entwicklung einer offline (Batch Learning) und online (Incremental Learning) Trainingsumgebung
  • Der autonome Bus wird um einen intelligenten, über 5G gesteuerten, Datenlogger erweitert.
  • Algorithmen zur Auswertung der Daten
     

Laufzeit: 01/2022–12/2024

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Übersicht der abgeschlossenen Projekte

Forschungsvorhaben VITAF


Thema: Vertrauenswürdige IT für autonomes Fahren

 

Projektpartner: AVL, Easycore , Fraunhofer SIT, HWR Berlin, Technische Hochschule Deggendorf, TU München

Assoziierte Partner: Infineon, ZF

  • Sichere In-Vehicle Kommunikation für Autonomes Fahren
  • Vertrauenswürdige Controller im Fahrzeug
  • Vertrauenswürdige Datenübertragung, Zeitsynchronisation und Speicherung
  • Standardisiertes / automatisiertes Testen
     

Laufzeit: 01/2019–03/2022

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Forschungsvorhaben iAATG


Thema: Innovative Absicherungskonzepte für die Anlauftauglichkeit Gesamtfahrzeug

 

Projektpartner: BMW group Dingolfing, Technische Hochschule Deggendorf

  • Single Event Analyse - Erkennen spezifischer Ereignisse aufgrund hoher Funktions-/Systemkomplexität mit Methoden der künstlichen Intelligenz
  • Absicherung automatisierter Fahrfunktionen - induktive Teststrategien für „Vehicle integrated Testing“ (Vitbox)
  • Backendinteraktion bezüglich automatisierter Fahrfunktionen absichern und validieren
     

Laufzeit: 03/2019–02/2022

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