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Die digitale Vernetzung von Personen, Infrastruktur und Mobilitätsträgern ermöglicht innovative Lösungen, welche die herkömmliche Mobilität nachhaltig verändern. Durch intelligente Vernetzung und Big-Data-Analytics können Mobilitätsparameter der Verkehrsteilnehmer und -systeme, aber auch der Mobilitätsumgebung als Ganzes, optimiert werden. Autonom fahrende Autos erfordern ein echtzeitkritisches Umfeldverständnis, die Anpassungsfähigkeit an unterschiedlichste Bedingungen und den Austausch von Informationen über Verkehrsteilnehmer hinweg.

Projekte

BLINKER - Localization and Navigation With a 360°-Camera

Collaboration between L3S and Goetting KG, a company which is specialized on driverless transportation systems

CHORUS

Eine massiv parallele und skalierbare Vektorprozessorplattform für hochautomatisierte Fahrerassistenzsysteme

 

COVMAP - Comprehensive Conjoint GPS and Video Data Analysis for Smart Maps

Combined GPS, gyroscope and video data to analyze road and track situations for cyclists and pedestrians

Data4UrbanMobility

Entwicklung von Werkzeugen für einen ereignisbasierten Überblick über Mobilitätsinformationen und die effiziente Planung, Entwicklung, Durchführung und Nutzung von innovativen Mobilitätsdienstleistungen

Ganzheitliche Szenenanalyse

Graduiertenkolleg SocialCars

Verbesserung der Stadtverträglichkeit des zukünftigen Straßenverkehrs durch kooperative Ansätze

ifuse

Intelligente Fusion von Radar- und Videosensoren für anspruchsvolle, hochautomatisierte Fahrsituationen

Simple-ML

Verbesserung der Benutzbarkeit von ML-Verfahren für einen breiten Anwenderkreis

topikos

Kollaborative topologisch-thematisch-soziale Indoor-Kartierungen

UMA - Urban Mobility Assist

Smart cities need data-driven concepts for effective and sustainable management of everyday tasks