Forschung

Künstliche Intelligenz für Verletzungsprognosen in Echtzeit

Ziel des Projekts ATTENTION ist es, eine Methode zur Echtzeit-Verletzungsprognose von besonders gefährdeten Verkehrsteilnehmenden (Vulnerable Road User, VRU), wie Fußgängern oder Radfahrenden, zu entwickeln. Hierzu werden datengetriebene Verfahren genutzt, um aus fahrzeuggebundenen Videodaten und virtuellen Tests mithilfe digitaler Menschmodelle ein situationsspezifisches Verletzungsrisiko zu bestimmen. Prospektiv ermöglicht die Verletzungsprognose durch Strategien der Risikominimierung des automatisierten Fahrzeugs einen sowohl sicheren als auch effizienten Verkehr.

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KIsSME – Datenaufnahme von kritischen Situationen im Straßenverkehr

Das Verbundvorhaben KIsSME untersucht, wie künstliche Intelligenz (KI) Datenmengen zur effizienten Szenarienerfassung bei der Erprobung hochautomatisierter Fahrzeuge verdichten kann. Das Fraunhofer EMI arbeitet dabei an den Themen Kritikalität, schnelle Simulationen und lernfähige Algorithmen.

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Volldigitale Produktentwicklung von nachhaltigen Elektroantriebsarchitekturen

© © Mercedes-Benz-AG

Bestehend aus 26 geförderten und 2 assoziierten Partnern aus Industrie und Wissenschaft, startete das Forschungsprojekt DigiTain zum 1. Januar 2023 mit einer Laufzeit von insgesamt 36 Monaten. In DigiTain werden Prozesse, Methoden und Modelle zur volldigitalen Produktentwicklung und Zertifizierung nachhaltiger Elektroantriebsarchitekturen entwickelt und anhand eines Technologieträgers erprobt.

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AIMM-Projekt – Systematisierung der Lastfalldefinition bei Komponentenversuchen

© Fraunhofer EMI

Komponentenversuche sind aufwendig und teuer. Daher ist es notwendig, diese so durchzuführen, dass maximaler Nutzen aus den gewonnenen Daten gezogen werden kann.

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Kritische Verkehrssituationen erkennen, analysieren und simulieren für künftige automatisierte Fahrfunktionen – Projekt AVEAS

© Adobe Stock

Das autonome Fahren war lange eine Zukunftsvision – jetzt sind wir auf dem Weg dazu, dass diese Vision Realität wird. Auf den Markt drängen neben den traditionellen Automobilherstellern neue Player; sie sorgen für Tempo bei der Weiterentwicklung. Die fünf Stufen in Richtung autonomes Fahren lauten: assistiert, teilautomatisiert, hoch automatisiert, voll automatisiert und autonom. Auf Stufe vier wird bereits auf festgelegten Strecken getestet. Für die Forschung gibt es also viel zu tun. Im Projekt AVEAS forscht das Fraunhofer EMI gemeinsam mit elf Partnern zu Fragen der Sicherheit und Möglichkeiten der Simulation von Verkehrssituationen.

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E-Scooter-Unfälle – Dummys und Menschmodelle im Einsatz

© Fraunhofer EMI

Die Fahrt mit einem E-Scooter ist nicht ungefährlich. Die Unfallstatistik 2021 des Statistischen Bundesamts hat gezeigt, dass fast die Hälfte aller Unfälle in Deutschland mit Personenschaden durch Alleinunfälle abgebildet wird. Grund genug, sich Unfälle dieser noch jungen Gruppe verletzungsgefährdeter Verkehrsteilnehmender (VRU) an einem konkreten Szenario genauer anzusehen.

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Biointelligentes Daten- und Wissensmanagement für die hybride KI

Daten- und Wissensmanagement effizient gestalten – biologische Systeme sind der Technik weit voraus.

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Schubverhalten unverstärkter Thermoplaste

© Fraunhofer EMI

Mittels biaxialer Schubversuche konnte das Verhalten eines unverstärkten Thermoplasts bis hin zum eintretenden Schubversagen charakterisiert werden. 

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MAVO fastXcrash – der Röntgenblick auf verborgene Strukturdeformationen

© Fraunhofer EMI

Neue Methode der räumlich und zeitlich hochaufgelösten Sichtbarmachung von dynamischen Deformationsprozessen innenliegender Crashmanagementstrukturen.

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Weltweit erste Röntgenaufnahmen beim Rädercrash

© Fraunhofer EMI

Die Räder eines Autos spielen bei einem Fahrzeugcrash eine wichtige Rolle, insbesondere beim Frontalcrash mit geringer Überdeckung. Am Fraunhofer EMI sind nun im Rahmen einer Studienarbeit die weltweit ersten Röntgenbilder von Rädern während des Crashs entstanden. Die Versuche wurden in einem eigens dafür konzipierten Versuchsaufbau im Crashzentrum der Fraunhofer-Gesellschaft am Fraunhofer-EMI-Standort Efringen-Kirchen durchgeführt. So entstanden spektakuläre Bilder. 

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ATTENTION – Artificial intelligence for real-time injury prediction

© Fraunhofer EMI

Ziel des Projekts ATTENTION ist es, eine Methode zur Echtzeit-Verletzungsprognose von ungeschützten Verkehrsteilnehmern (VRU) wie Fußgänger oder Radfahrer zu entwickeln. Das Fraunhofer EMI wird im Rahmen des Projekts ATTENTION zum Aufbau der Kollisions- und Verletzungsdatenbank beitragen und legt bei seinen Arbeiten den Fokus auf VRU-Pkw-Impaktsimulationen.

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Einblicke in die Crashsicherheit von Batterien – Ergebnisse aus BATTmobil

© Fraunhofer EMI, Fraunhofer IWM

Herzstück für die Crashsicherheit von Elektrofahrzeugen sind die verbauten Batterien. Von ihrer Integrität hängt es ab, ob bei einem Unfall Schäden entstehen, die mit konventionellen Fahrzeugen vergleichbar sind, oder ob es zu einem Fahrzeugbrand oder sogar zu einer Explosion kommt. Letztere sind die Folgen einer Überhitzung (thermisches Durchgehen) der Batterie, die beispielsweise durch einen Kurzschluss, ausgelöst durch die Zerstörung der inneren Zellstruktur, verursacht werden kann. Zur Beurteilung der Crashsicherheit ist daher ein tiefergehendes Verständnis möglicher Zelldeformationen und deren Bewertung in Bezug auf das Auftreten eines Kurzschlusses notwendig. Im Rahmen des vom Ministerium für Wirtschaft, Arbeit und Wohnungsbau Baden-Württemberg geförderten Vorhabens BATTmobil haben das Fraunhofer EMI und das Fraunhofer IWM diese wesentlichen Aspekte der Batteriesicherheit untersucht. Das im Oktober 2020 erfolgreich beendete Projekt ist Teil des Tech Center i-protect.

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Agentenbasierte Simulation von Verkehrsgeschehen

© AdobeStock

In den kommenden Jahren wird sich der Straßenverkehr immer stärker verändern. Automatisierung und Diversifizierung der Kraftfahrzeuge auf der einen Seite treffen dabei auf sich stark entwickelnde, multimodale urbane Verkehrskonzepte. Gleichzeitig haben die Europäische Union und die Bundesregierung »Vision Zero« als Ziel ausgegeben: keine Toten mehr im Straßenverkehr bis 2050. Vor diesem Hintergrund kommt die Simulation von Verkehrsgeschehen als ein wichtiger wissenschaftlicher Ansatz zum Tragen. 

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Wheelcharity – Verkehrssicherheit von Rollstuhlfahrenden

© Fraunhofer EMI

Wheelcharity – wir bringen den Rollstuhlfahrendenschutz ins Rollen!
Im Rahmen der institutsinternen Förderausschreibung FastTrack konnte sich das mehrköpfige Team gegen verschiedene andere Forschungsideen durchsetzen. Ziel des Projekts ist es, Erkenntnisse zum Unfallverhalten von Rollstuhlfahrenden (Wheelchair Users, WCUs) zu gewinnen, mögliche Verletzungsrisiken zu identifizieren, Optimierungspotenziale aufzuzeigen und beispielhaft auf Anwendbarkeit zu testen. 

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Neuer Crashtest: Wie gut schützen Fahrzeuge ihre Unfallpartner?

© Fraunhofer EMI

Euro-NCAP-MPDB-Test mit Röntgendiagnostik und CT: Fraunhofer-Institute EMI und IIS/EZRT testen zusammen mit ADAC und Kistler Instrumente GmbH.

Stellen Sie sich ein typisches Unfallszenario auf einer Landstraße vor: Zwei Fahrzeuge mit mittelhoher Geschwindigkeit prallen frontal aufeinander. Bei den meisten Kollisionen dieser Art erfolgt der Aufprall nur in einem bestimmten Bereich der Fahrzeugfront, nicht über die gesamte Breite. Die Folgen eines solchen Frontalzusammenstoßes werden im Crashlabor nachgestellt. Die Konfiguration basiert auf dem 2020 eingeführten Euro-NCAP-MPDB-Test (mobile progressive deformable barrier), hier mit 50 Prozent Überlappung.

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Mehr Sicherheit für alle im Straßenverkehr – Forschung mit biofidelen Dummys

© © crashtest-service.com GmbH

Der Schutz verletzlicher Verkehrsteilnehmer (Vulnerable Road Users, VRU) stellt einen kritischen Aspekt der Verkehrssicherheit dar. Verbraucherschutzorganisationen haben bereits Richtlinien zum VRU-Schutz etabliert, die bei der Entwicklung von Neufahrzeugen greifen und sich bisher auf Fußgänger und Radfahrer konzentrierten.

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Grey-Box-Processing – Datenverarbeitung und -analyse an der Schnittstelle zwischen Experiment und Simulation

© FE-Modell: NHTSA/DOT, © Foto: Adobe Stock

Die steigenden Anforderungen an zukünftige Fahr-zeugsysteme bezüglich Sicherheit, Kosten, kurzer Entwicklungszyklen sowie Ressourceneffizienz stellen eine zunehmende Herausforderung dar. Bei der Bewältigung dieser Herausforderungen spielt die kontinuierliche Digitalisierung und Virtualisie-rung des automobilen Entwicklungsprozesses eine zentrale Rolle. Eine abgesicherte virtuelle Fahr- zeugentwicklung erfordert experimentell vali- dierte Simulationsmethoden und -modelle mit hoher Prognosefähigkeit.

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X-ray Car Crash – der durchleuchtete Crashtest

© Fraunhofer EMI

Im Rahmen von Industrie- und Forschungsprojekten wird am Fraunhofer EMI derzeit ein neuartiges Mess- und Auswerteverfahren entwickelt, das unter Einsatz von Röntgendiagnostik die Beobachtung des dynamischen Verhaltens verborgener Fahrzeugstrukturen unter Crashbelastung ermöglicht. Mithilfe eines solchen Verfahrens können während des Fahrzeugcrashs wertvolle Informationen zur Validierung und Optimierung von numerischen Crashsimulationen erfasst werden.

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Digitales Datenmanagement

© FE-Modell: NHTSA/DOT

Vor dem Hintergrund der digitalen Transformation und immer stärker datengetriebener Forschungsansätze ist es ein wichtiges Ziel, den gesamten Lebenszyklus von Forschungsdaten zu erschließen und durch die konsequente Umsetzung der FAIR-Data-Prinzipien (FAIR: findable, accessible, interoperable, reuseable) nachhaltig und vielfältig verwertbar zu machen. Durch ein digitales Datenmanagement, das auf semantischen Technologien aufbaut, soll unter anderem die Wertschöpfung der Forschungsdaten maximiniert werden.

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Neue Strahlenquelle für den Röntgencrash X-CC

© Fraunhofer EMI

Ein großer Schritt zum durchleuchteten Crashtest ist gelungen: Mit dem Linearbeschleuniger (LINAC) steht dem EMI eine Strahlenquelle zur Verfügung, mit der in Zukunft alle im Fahrzeugbau üblichen Materialien durchleuchtet werden können. Die kurze Röntgenpulsdauer ermöglicht die Aufzeichnung von Deformationsprozessen im Crash.

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Relevanz der Muskelsteifigkeit für die Insassensicherheit

© Fraunhofer EMI

Ein Autounfall geschieht oft plötzlich. Trotzdem sind die Insassen manchmal vorbereitet, sie sehen den Unfall kommen und reagieren entsprechend: Sie spannen ihre Muskeln an, drücken das Bremspedal durch und stützen sich am Lenkrad ab. Mit virtuellen Menschmodellen kann Muskelsteifigkeit in verschiedenen Graden abgebildet werden, das lässt realistische Aussagen über das Verletzungsrisiko zu. Gleichzeitig ist es durch solche Modelle möglich, die Sicherheit von Automobilen zu verbessern.

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Dynamische Materialcharakterisierung für mehr Sicherheit beim Lkw-Crash

© picture alliance / dpa / Julian Stratenschulte

Am Fraunhofer EMI wird an der Verbesserung des Crashverhaltens von Nutzfahrzeugen geforscht.

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Röntgendiagnostik bei Crashtests nimmt Fahrt auf

© Daimler

Röntgen ist eine etablierte Technologie der Materialforschung, die sich bisher im industriellen Bereich jedoch überwiegend auf statische und quasistatische Untersuchungen beschränkt. Mit der X-CC-Technologie kombiniert das Fraunhofer EMI das Röntgen mit hochdynamischen Verformungsprozessen unter Crashbedingungen und liefert dadurch einen Beitrag zum Verständnis des Verhaltens innenliegender Strukturen beim Crash.

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Wie sicher schlägt das Herz des Elektroautos?

© Fraunhofer EMI

Das Fraunhofer EMI prüft Batterien für Elektrofahrzeuge.

Wo liegen die Belastungsgrenzen von Batterien beim Crash? Das Fraunhofer EMI nutzt seine Expertise in der Untersuchung hochdynamischer Vorgänge, um Batterien für Elektrofahrzeuge sicher zu machen.

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Pfahlaufpralltest an der Gesamtfahrzeug-Crashanlage

© Fraunhofer EMI