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.
C
COVMAP2
Das COVMAP2-Projekt zielt darauf ab, GPS-, Sensor- und Videodaten zu kombinieren, um Straßen- und Verkehrssituationen für Radfahrer und Fußgänger für die nächste Generation von intelligenten Karten zu analysieren.
D
DAISEC
Der European Digital Innovation Hub for AI and Cybersecurity (DAISEC) unterstützt Unternehmen aus den Bereichen Produktion, Mobilität und Handwerk sowie den öffentlichen Sektor bei der Anwendung und Entwicklung von Künstlicher Intelligenz und Cybersecurity.
L
Leibniz AI Academy
Entwicklung und Etablierung eines transcurricularen, fächerübergreifenden Mikrostudiengangs "Leibniz AI Academy" an der Leibniz Universität Hannover (LUH).
M
Model predictive control for reactive traffic control
Untersuchung geeigneter MPC-Ansätze, um eine reaktive Umgebung für AVs zu emulieren und verschiedene Szenarien zu testen.
Z
ZUSE-KI-mobil
Das Projekt ZUSE-KI-mobil zielt auf die Entwicklung eines KI-Beschleunigers mit einer flexiblen, erweiterbaren und skalierbaren System-on-Chip (SoC)-Architektur.
Zukunftslabor “Mobilität” (Future Lab “Mobility”)
Im Zukunftslabor Mobilität erforscht das L3S die kommunikationsbasierte Fusion von Sensordaten verschiedener Fahrzeuge zu einer kollektiven Wahrnehmung.
