VEAL - Teilprojekt Ostfalia

Das Projekt VEAL ist ein Verbundprojekt im Themenfeld autonomer Elektrofahrzeuge. Ziel des gesamten Verbundes ist es, eine Methodik zu entwickelt, die Elemente der Fahrzeugsimulation, KI (Künstlichen Intelligenz), AR (Augmented Reality) und dynamischer Gesamtfahrzeugsimulatoren zu einer durchgehenden Toolkette verbindet. Ein ambitioniertes Ziel des Antrags liegt darin, hier weit über eine Machbarkeitsstudie hinaus zu blicken und nachhaltig die bei den Antragstellern vorhanden Soft- und Hardware-Infrastrukturen zu vernetzen, um eine durchgängige Transferleistung als Blaupause auf zukünftige Szenarien mit allen technologischen, mobilitätsrelevanten, soziologischen und rechtlichen Entwicklungen zu schaffen.

Motivation:
Die Einführung hochautomatisierter und autonomer Fahrfunktionen stellt einen der größten Innovationssprünge der Automobilindustrie dar und bietet das Potenzial, Verkehrssicherheit zu steigern und Umweltschutz zu fördern. Dabei wird die Rolle des Menschen neu definiert: Von einem aktiven Fahrer wird er zu einem passiven Insassen. Dieses Szenario wirft zentrale Fragen zur Akzeptanz der Technologie auf, da Vertrauen in die Fahrfähigkeiten der Maschinen notwendig ist, um eine breite gesellschaftliche Akzeptanz zu fördern. Erste Untersuchungen haben gezeigt, dass ein mangelndes Sicherheitsgefühl bei Mitfahrenden zum Abschalten der Fahrfunktionen führen kann, was in hochautomatisierten Leveln 4 und 5 jedoch nicht mehr vorgesehen ist. Hier muss das System eigenständig beurteilen, ob es die Kontrolle abgeben muss.

Ein weiterer Fokus des Projekts liegt darauf, Situationen zu identifizieren, die stressbedingte Reaktionen hervorrufen oder Unaufmerksamkeit fördern, um daraus Schlüsse für die Entwicklung von L4-Funktionen zu ziehen. Da reale Testumgebungen mit funktionsfähigen L4-Prototypen noch selten sind, wird eine virtuelle Toolkette angestrebt, die Fahrsimulation, Künstliche Intelligenz und Virtuelle Realität integriert und ein immersives Erlebnis bietet. Dieses Umfeld ermöglicht es, Nutzer*innen frühzeitig in den Entwicklungsprozess einzubeziehen und ihre Reaktionen reproduzierbar zu analysieren. Die hierbei erhobenen Daten liefern wertvolle Einblicke in Akzeptanzfaktoren und sollen helfen, eine Methodik für die nutzerorientierte Entwicklung autonomer Fahrfunktionen zu etablieren. 

Projektbearbeitung:

Wissenschaftliche Partner - VEAL:

Wirtschaftliche Parter - VEAL:

Förderung: Das Projekt wird unter dem Förderkennzeichen ZW 7-87012033 vom EFRE-Fonds der EU gefördert.

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