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EFFEKT (Elektrische Fahrrad-Flotten Ergänzt durch Technologie)

EFFEKT entwickelt Lösungen für intelligente e-Fahrradflotten. Es ist ein Projekt im Rahmen des Software Campus initiiert durch eine Kooperation zwischen der DFKI GmbH und der Bosch Software-Innovation GmbH. EFFEKT hat das Ziel, eine flexible Fahrradflotte bestehend aus instrumentierten Fahrrädern aufzubauen, die Teil von vernetzten Städten sind. Der Ansatz beinhaltet mit Sensoren ausgestattete Fahrräder, kombiniert mit Lerntechnologien, die Informationen über das Nutzungsverhalten der Benutzer sammeln und damit einen verbesserten Dienst für zukünftige Nutzer bereitstellen.

Zu diesem Zweck baut EFFEKT eine eigene Fahrradflotte auf, die auf dem Campus der Universität des Saarlandes zur Verfügung stehen wird. Sechs Lastenelektrofahrräder werden für die Studenten und Mitarbeiter der Universität kostenlos zur Nutzung bereitgestellt.

GPS, Gyro Beschleunigung, Umgebungslicht, Thermometer, Wettersensor, Distanzsensor, Kamera, Berührungs- und Drucksensor werden Teil der On-Board Unit, die den Kontext des Radfahrers ermitteln wird

Projektziele

  • Flottenmanagementsystem für Fahrräder
  • Automatische Community-basierte Generierung von Radwegen
  • Personalisierte Navigationsunterstützung für Fahrräder in Echtzeit
  • Multimodales Transportsystem auf dem Campus

 

MOBIDA|AD

In Rahmen des Software-Campus-Projektes MOBIDA|AD wird eine wiederverwendbare Test- und Evaluationsumgebung für einen Forschungsprototyp EyeVIUS (Intelligent Vehicles in Intelligent Urban Spaces) entwickelt, der vom Herrn Mohammad Mehdi Moniri im Rahmen seiner Dissertation entworfen und realisiert wird.

 

 

SEMA – Entscheidungen von Autofahrern in Bezug auf semiautonome Manöver: Unterstützung natürlicher Lernprozesse

In diesem zweijährigen Forschungsvorhaben werden die Entscheidungen von Autofahrern analysiert und unterstützt, die moderne Automobile fahren, die zunehmend in der Lage sind, verhältnismäßig komplexe Manöver semiautonom durchzuführen. Das Gesamtziel besteht darin, die Benutzerschnittstelle zur Steuerung solcher Manöver so zu gestalten, dass sich für den Fahrer eine bessere natürliche Lernumgebung ergibt, die wiederum die Sicherheit und die Zweckmäßigkeit der Durchführung solche Manöver erhöht.

Die Neuigkeit des Ansatzes, der diesem Forschungsvorhaben zu Grunde liegt, besteht in seiner Anwendung des theoretischen Rahmens Choosability Engineering, der während der letzten Jahre durch Prof. Anthony Jameson entwickelt wurde. Ich gehe insbesondere auf das Ziel ein, günstige natürliche Lernumgebungen zu schaffen. Das Unterstützen natürlicher Lernprozesse ist ein verhältnismäßig wenig erforschter Ansatz zur Entscheidungsunterstützung. Sie geht von der Feststellung aus, dass ein Großteil alltäglicher Entscheidungen auf unbewussten Regeln beruht, die auf Grund vergangener Erfahrungen schrittweise erlernt wurden – im Gegensatz zur gründlichen Verarbeitung von Informationen, die zum Zeitpunkt des Entscheidens zur Verfügung gestellt werden.

 

C2X PADE (2011 – 2014)

Im Rahmen dieses Software Campus Projekts wurde eine Entwicklungs- und Evaluationsplattform für neuartige Car2X-Anwendungen geschaffen (C2X PADE – Car2X Platform for Application Development and Evaluation). Diese neuartigen Anwendungen weisen einen hohen Interaktionsgrad auf weshalb ein Fokus auf den bisher vernachlässigten Faktor Mensch gelegt wurde. Gleichzeitig sind aber auch die Anforderungen und Einschränkungen der darunter liegenden Funkkommunikation betrachtet worden, die derzeit hauptsächlich auf Sicherheitsanwendungen ausgerichtet sind.

 

Die Plattform unterstützt den Entwickler neuartige, interaktive Anwendungen für C2X Netzwerke zu implementieren und diese sowohl im Labor als auch im Versuchsträger unter Realbedingungen zu testen und zu evaluieren. Gleichzeitig können aber auch bereits im Fahrzeug vorhandene Systeme integriert werden. Die entwickelte Plattform nimmt hier dann die Rolle eines Koordinators ein um die unabhängig agierenden Anwendungen im Fahrzeug optimal zu präsentieren. Das System sorgt so für eine stets optimale Benutzung der zur Verfügung stehenden Ein- und Ausgabemodalitäten während der Fahrt auch unter Berücksichtigung des aktuellen Kontextes.