SADA
Smart Adaptive Data Aggregation
Ziel des Verbundprojektes SADA ist, die mit den On-board-Sensoren eines (Elektro-)Fahrzeuges erfassten Daten intelligent und flexibel mit den Daten einer unbekannten stationären Infrastruktur, unabhängig von Hersteller oder Anwendungsbereich, zu verknüpfen. Dadurch wird die dynamische Integration und Auswertung von Daten aus verschiedenartigen und nicht aufeinander abgestimmten Sensoren ermöglicht. Zukünftig sollen so z.B. Komfortfunktionen beim Fahren unterstützt, die Fahrsicherheit verbessert und die Umwelt durch das Vermeiden von Staus und Parkplatz-Suchverkehr geschont werden.
Laufzeit: | 01.02.2015 bis 30.04.2018 |
Zuwendungsempfänger: | Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH |
Fördergeber: | Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz |
Webseite: | http://www.projekt-sada.de/ |
Partner: |
Siemens AG, fortiss GmbH, Baselabs GmbH, NXP, ALL4IP TECHNOLOGIES GmbH & Co. KG, Continental AG |
Anwendungsfelder: | Elektromobilität |
Verwandte Robotersysteme: |
EO smart connecting car 2
Highly flexible and modular robotic car and trailer as modular platform
EO smart connecting car 2
Hochflexibles, modulares robotisches Auto und Anhänger als modulares Plattform
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Projektdetails
Moderne Fahrzeuge werden mit immer mehr On-board-Sensorik ausgestattet. Die zu erwartende Marktdurchdringung von Advanced Driver Assistance Systems (ADAS), bis hin zum autonomen Fahren, wird in Zukunft aus PKWs und LKWs fahrende Messstationen machen. In zahlreichen Städten ist oder wird auch Verkehrsinfrastruktur mit Sensoren ausgestattet, die aktuelle Informationen über Verkehrsflüsse, Straßenauslastung oder die Belegung von Parkplätzen liefern. Eine kombinierte Auswertung der Daten aus den stationären Sensoren der Infrastruktur und den mobilen Sensoren in Fahrzeugen kann dazu beitragen, die Auslastung der Verkehrsinfrastruktur zu optimieren, Staus oder Parkplatz-Suchverkehr zu reduzieren und CO2-Ausstoß und Feinstaub-Emissionen zu verringern. Sie kann die Sicherheit fördern und Komfortfunktionen unterstützen.
Gerade für Elektrofahrzeuge ergeben sich außerdem viele Chancen, um den Nutzen und die Akzeptanz solcher Fahrzeuge zu erhöhen. Beispiele dafür sind:
- Reichweitenvoraussage und Anpassung des Fahrstils für optimierten Energieeinsatz
- Autonomes Fahren der "letzten Strecke" z.B. um zum Ladepunkt zu kommen
- Systematische Degradation zur Erhöhung der Reichweite
- Bessere Umwelterfassung für situationsangepasste Reaktionen, z.B. Warnen von Fußgängern durch Geräusche, Vermeidung von unnötigen Bremsmanövern
- Organisiertes Betreiben von Fahrzeugen in Flotten, z.B. Car-Sharing, Followerfunktion in Kolonnen
Die Kombination von Daten aus mobilen Einheiten und Infrastruktur findet heute in der Regel jedoch nicht statt. Es fehlt die Möglichkeit, die vielen bereits vorhandenen Bausteine modular zu nutzen und flexibel neu zu verknüpfen. Ein wesentlicher Grund dafür ist, dass die Sensoren und Auswertungsfunktionen inklusive der dafür notwendigen Hardware und Software unabhängig voneinander entwickelt werden und nicht standardisiert sind. Deshalb können Sensoren und Datenerfassungssysteme verschiedener Hersteller und Anwendungsbereiche nicht miteinander kommunizieren.
In dem Verbundvorhaben SADA werden Lösungen entwickelt, die eine dynamische Integration und Auswertung von Daten aus verschiedenartigen und nicht aufeinander abgestimmten Sensoren ermöglichen. Das Projekt wird demonstrieren, wie die mit den On-board-Sensoren eines Autos erfassten Daten intelligent und sehr flexibel mit den Daten einer unbekannten stationären Sensorinfrastruktur verknüpft werden. Damit sollen komplexe neue Anwendungsideen situationsbedingt umgesetzt werden können.
Unter der Leitung der SIEMENS AG kooperieren im SADA-Verbundvorhaben insgesamt sechs Partner aus Industrie und Forschung.
Als Demonstrationsplattform für SADA dient das am DFKI RIC entwickelte Konzeptfahrzeug EO smart connecting car 2 (EOscc2). EOscc2 ist ein hochgradig flexibles robotisches Elektroauto mit erweiterter Allrad-Lenkung, die es erlaubt, seitwärts und diagonal zu fahren sowie auf der Stelle zu drehen. Das Auto kann um beinahe 80 cm in der Länge schrumpfen. Diese Fähigkeiten erleichtern das Parken in der Stadt.
Durch sein modulares Design lässt sich EOscc2 um zusätzliche Funktionsmodule erweitern, zum Beispiel für Ladung oder Passagiere. Dieses Konzept wird im Rahmen des SADA-Projekts als Range-Extender umgesetzt, d.h. als Anhänger mit zusätzlichen Akkus zur Verlängerung der Reichweite.
Videos
SADA: Smart Adaptive Data Aggregation Szenario 1
Ziel des Verbundprojektes SADA ist, die mit den On-board-Sensoren eines (Elektro-)Fahrzeuges erfassten Daten intelligent und flexibel mit den Daten einer unbekannten stationären Infrastruktur, unabhängig von Hersteller oder Anwendungsbereich, zu verknüpfen. Dadurch wird die dynamische Integration und Auswertung von Daten aus verschiedenartigen und nicht aufeinander abgestimmten Sensoren ermöglicht. Zukünftig sollen so z.B. Komfortfunktionen beim Fahren unterstützt, die Fahrsicherheit verbessert und die Umwelt durch das Vermeiden von Staus und Parkplatz-Suchverkehr geschont werden.
EO smart connecting car: multipurpose extension module
Das Video stellt die Mehrzweckerweiterungseinheit für das robotische Elektrofahrzeug EO smart connecting car 2 vor. Mit dem Fahrzeug verfolgen die Forscher ein modulares Konzept, welches es ermöglicht unterschiedliche Module miteinander zu koppeln, z.B. Fahrzeug mit Fahrzeug oder Fahrzeug mit Anhänger. Dank der neuen Erweiterungseinheit, die u.a. als Anhänger fungieren kann, konnten die Wissenschaftler die Modularität des EO smart connecting car 2 nun erstmals demonstrieren.