„
Hochautomatisiertes Fahren entsteht am Computer, in Simulationen, beweisen muss es sich auf Straße und Schiene. Anhand von Minimum Viable Products und realen Versuchsträgern bringt CONTROL neue Methoden früh in den Praxistest. So lässt sich der Umgang mit Unsicherheiten unter Realbedingungen validieren und liefert wertvolles Feedback für die Weiterentwicklung. Gerade beim komplexen Software Defined Vehicle ist dieser Schritt entscheidend: Nur wer in der Praxis prüft, schafft Vertrauen und beschleunigt Innovation.
Dr. Sanwardhini Pantawane
Co-Koordinatorin, Valeo Schalter und Sensoren GmbH
Forschung trifft Praxis
Bei CONTROL kommen die entwickelten Werkzeuge praxisnah zum Einsatz – der direkte Transfer von Forschung in Anwendung.
► Die in CONTROL entwickelten Ansätze kommen auf Straße und Schiene real zur Anwendung. Die gesamte Wahrnehmungskette – von Sensorik über Datenverarbeitung bis zur Bewertung – wird als zusammenhängendes System betrachtet. Dabei werden Einflüsse wie Wetter, Umgebung oder technische Störungen modelliert und durch adaptive Verfahren berücksichtigt.
► Die aus dem Projekt hervorgehenden Metriken, Modelle und Werkzeuge, darunter Abstraktions- und Unsicherheitsmodelle, unterstützen die Entwicklung, Bewertung und Absicherung hochautomatisierter Systeme. Sie bilden die Grundlage für eine branchenübergreifende Sicherheitsargumentation und werden in unterschiedlichen Umgebungen erprobt: in Simulationen am Rechner, in Laboraufbauten wie Testständen sowie in Demonstratoren und Versuchsträgern, also Fahrzeugen, die reale Einsatzszenarien abbilden.
► Durch robuste Systeme, beschleunigte Innovation und praxisnahe Sicherheit entsteht ein direkter Nutzen für Industrie, Forschung und Gesellschaft.
Forschung trifft Praxis
Bei CONTROL kommen die entwickelten Werkzeuge praxisnah zum Einsatz – der direkte Transfer von Forschung in Anwendung.
► Die in CONTROL entwickelten Ansätze kommen auf Straße und Schiene real zur Anwendung. Die gesamte Wahrnehmungskette – von Sensorik über Datenverarbeitung bis zur Bewertung – wird als zusammenhängendes System betrachtet. Dabei werden Einflüsse wie Wetter, Umgebung oder technische Störungen modelliert und durch adaptive Verfahren berücksichtigt.
► Die aus dem Projekt hervorgehenden Metriken, Modelle und Werkzeuge, darunter Abstraktions- und Unsicherheitsmodelle, unterstützen die Entwicklung, Bewertung und Absicherung hochautomatisierter Systeme. Sie bilden die Grundlage für eine branchenübergreifende Sicherheitsargumentation und werden in unterschiedlichen Umgebungen erprobt: in Simulationen am Rechner, in Laboraufbauten wie Testständen sowie in Demonstratoren und Versuchsträgern, also Fahrzeugen, die reale Einsatzszenarien abbilden.
► Durch robuste Systeme, beschleunigte Innovation und praxisnahe Sicherheit entsteht ein direkter Nutzen für Industrie, Forschung und Gesellschaft.
Minimum Viable Product (MVP)
CONTROL setzt auf ein iteratives Vorgehen mit einem Minimum Viable Product. Dieses MVP ist die erste funktionsfähige Version der Demonstratoren und integriert die Kernmethoden aus allen Teilprojekten. Es ermöglicht, frühzeitig Ergebnisse zu testen, Feedback einzuholen und die Konzepte praxisnah weiterzuentwickeln. So kann schnell auf neue Anforderungen reagiert und sichergestellt werden, dass die entwickelten Lösungen für die Absicherung automatisierter Systeme in offenen Umgebungen praxistauglich sind.
Demonstratoren:
Simulationen und Fahrzeuge
Die Validierung der CONTROL-Methoden erfolgt an realen und virtuellen Demonstratoren für Straße und Schiene. Dazu gehören hybride Prüfstände mit Miniaturfahrzeugen, Hardware-in-the-Loop-Tests sowie simulationsgestützte Szenarien. Ergänzend werden Versuchsfahrzeuge und Schienenplattformen eingesetzt, um die entwickelten Ansätze unter realen Bedingungen zu erproben. Diese Demonstratoren zeigen, wie Unsicherheiten in der Perzeptionskette gemessen, bewertet und in Sicherheitsargumentationen integriert werden – ein entscheidender Schritt für den sicheren Betrieb automatisierter Systeme.