Projekte

Hintergrund
Bei der Entwicklung zukünftiger Fahrzeuge wird es immer wichtiger, Versuche frühzeitig auf einer möglichst hohen Integrationsebene durchführen zu können, um belastbare Aussagen über das Systemverhalten sowie das Zusammenspiel einzelner Subsysteme treffen zu können. In klassischen Entwicklungsumgebungen sind Gesamtsystemversuche allerdings nur dann möglich, wenn alle beteiligten Subsysteme real verfügbar sind und im Fahrzeug integriert wurden. Diese späte Integration hat vielfältige negative Auswirkungen sowohl auf die Entwicklungsdauer, die Kosten und auch die Abstimmung der einzelnen Subsysteme untereinander.

Projektziel
Im Teilprojekt werden unter Verwendung der Infrastruktur des Center for Method Development neue Methoden für die echtzeitfähige Vernetzung von Simulation und Realversuch entwickelt. Dabei soll eine möglichst große Gleichwertigkeit zwischen Simulation und Realversuch erreicht werden, so dass hybride Gesamtsysteme, bestehend aus Simulationsmodellen und "Devices under Test", bereitgestellt werden können. An verschiedenen Beispielen wird dabei auch der Begriff des Digitalen Zwillings konkretisiert und geschärft.

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Hintergrund
Bei der Entwicklung zukünftiger Fahrzeuge wird es immer wichtiger, Versuche frühzeitig auf einer möglichst hohen Integrationsebene durchführen zu können, um belastbare Aussagen über das Systemverhalten sowie das Zusammenspiel einzelner Subsysteme treffen zu können. In klassischen Entwicklungsumgebungen sind Gesamtsystemversuche allerdings nur dann möglich, wenn alle beteiligten Subsysteme real verfügbar sind und im Fahrzeug integriert wurden. Diese späte Integration hat vielfältige negative Auswirkungen sowohl auf die Entwicklungsdauer, die Kosten und auch die Abstimmung der einzelnen Subsysteme untereinander.

Projektziel
Im Teilprojekt werden unter Verwendung der Infrastruktur des Center for Method Development neue Strategien für die Automatisierung von Prüfstandsversuchen auf unterschiedlichen Integrationsstufen entwickelt. Ziel ist es, verschiedene "Devices under Test (DuT)" im Systemverbund automatisiert zu testen, so dass im Ergebnis eine höhere Integrationsstufe erreicht wird. Da hierfür auch die Vernetzungsinfrastruktur des CMD verwendet wird, ist dieses Teilprojekt komplementär zum Teilprojekt "Methoden für die echtzeitfähige Vernetzung von Simulation und Realversuch".

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Der Modulare Peristaltische Flächenförderer (MPFF) ist ein gänzlich neuartiges Gerät, das erstmals konzeptionell die Vereinzelung und Sortierung von biegeweichen Kleinstendungen (Polybags) erlaubt und damit eine Alternative zur kostenintensiven händischen Verarbeitung darstellt. Erstmalig soll parallel zur Entwicklung des realen MPFF ein KI-basierter Digitaler Zwilling (DZ) entwickelt werden, der auf Basis von KI-optimierten Simulationsmodellen Vorhersagen des Systemverhaltens und eine automatisierte Parametrierung der Aktoren und Sensordatenverarbeitung erlaubt.

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Gehen, Laufen, Greifen und Heben sind wichtige funktionelle Voraussetzungen für eine aktive Teilhabe an der Gesellschaft und damit für eine gute Lebensqualität der Menschen. Ebenso im Spitzen- und Breitensport ist es nach Verletzungen das unbedingte Ziel, so schnell wie möglich wieder am Training und an Wettkämpfen teilzunehmen. Funktionelle Defizite können mit modernsten messtechnischen Technologien erfasst und softwarebasiert anwendungsorientiert weiterverarbeitet werden. Das ermöglicht individuell angepasste Therapien oder andere Maßnahmen. Im Land Sachsen-Anhalt (LSA) fehlt es an Unternehmen, die entweder über kommerzielle digitale Methoden verfügen oder diese entwickeln, um Bewegungen im Sport, in der Rehabilitation, im Arbeitsleben und im Alltag zu analysieren Daraus resultierend können Rückschlüsse auf ein gesundes körperliches Verhalten getroffen werden. Diese Lücke soll mit dem beantragten MOTIONLab geschlossen werden. Das MOTIONLab enthält die modernsten Bewegungsanalysen-Verfahren zur Analyse von allgemeinen Bewegungsabläufen und zusätzlich digitale Technologien, die es erlauben, kreative eigene Lösungen für konkrete Problemstellungen zur zielgerichteten Verarbeitung der erfassten Bewegungsdaten zu entwickeln und mit den aktuell geltenden Goldstandards zu evaluieren.
In dem innovativen MOTIONLab sollen Plattformen und Schnittstellen bereitgestellt werden, um neue digitale und KI-basierte Lösungsansätze (hard- und softwarebasierte Technologien und Dienstleistungen) zu entwickeln, zu testen oder zu evaluieren und zur Marktreife in Gründungen von Start-Ups und Unternehmen zu führen. Es soll die Verbindung von Fragestellungen aus den Anwendungsfeldern Leistungssport, Bewegungswissenschaft, Gesundheits- und Rehabilitationssport, Breitensport, Inklusionssport und Arbeitsmedizin mit interdisziplinären Lösungsansätzen aus der ingenieurwissenschaftlichen Disziplin Mechatronik herstellen. Das MOTIONLab zielt damit auf einen wachsenden Markt ab, der insbesondere durch das rasche Voranschreiten maschineller Lernverfahren in der gezielten Datenverarbeitung ein großes Zukunftspotenzial bietet.
In verschiedenen, sehr nachgefragten Studiengängen der Otto-von-Guericke Universität (OVGU) sind sowohl Bewegungs- und Ganganalysen als auch die Entwicklung modernster digitaler Technologien Gegenstand der Lehre. Leider bietet unser Bundesland heute jedoch noch keinen passenden Arbeitsmarkt, so dass viele der Absolventen Sachsen-Anhalt mit dem im Studium erworbenen Know-how verlassen. Gleichzeitig bietet die Branche aber ein äußerst hohes Innovationspotenzial und damit gute Voraussetzungen für das Entstehen neuer Unternehmen, die perspektivisch den Arbeitsmarkt im LSA attraktiver gestalten können.
Für Gründungsinteressierte stellt das MOTIONLab aktuellste Technologien aus der Bewegungswissenschaft / Biomechanik bereit, die als Basis für die Entwicklung und Evaluierung entsprechender neuer technologischer Systeme genutzt werden können. Die neuen Lösungsansätze dürften sich vor allem dadurch auszeichnen, dass sie für die Nutzer*innen einfach zu handhaben, robust, zuverlässig und für die Sportler*innen, Patient*innen, Arbeiter*innen möglichst rückwirkungsfrei sind, ihre Bewegungen somit nicht einschränken und ein Feedback in kürzester Zeit erlauben. Die in der Sportwissenschaft eingesetzten Technologien erweitern das Wissen der ingenieurwissenschaftlichen und medizinischen Disziplinen über das Zusammenspiel biomechanischer und physischer Prozesse in den Funktionssystemen des Menschen sowie über deren Interaktionen mit Geräten, Ausrüstungen und Assistenzsystemen.

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Waldbrände gehören zu den drängendsten ökologischen und gesellschaftlichen Herausforderungen unserer Zeit. Im Jahr 2020 gingen weltweit 4,2 Millionen Hektar tropischer Primärwälder verloren – ein Anstieg um 12 % gegenüber dem Vorjahr. Getrieben durch Klimawandel und menschliche Nutzung vernichten Brände wertvolle Lebensräume, beschleunigen den Verlust biologischer Vielfalt und setzen große Mengen CO₂ sowie toxische Schadstoffe frei. Die Folge sind verschlechterte Luftqualität, zusätzliche Gesundheitsbelastungen und eine massive Schädigung der Böden durch Nährstoffverlust, Erosion und Gewässerkontamination. Angesichts dieser kumulativen Auswirkungen sind innovative Frühwarn- und Überwachungssysteme für Waldökosysteme zwingend erforderlich.
Hier setzt das Kooperationsprojekt DetecDrone der Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg (OVGU) und der Exabotix GmbH an. Ziel ist die Entwicklung eines autarken, KI‑unterstützten Drohnensystems, das potenzielle Brandherde in großen Waldgebieten frühzeitig erkennt und so das Entstehen großflächiger Brände verhindert. DetecDrone dient als flächenoptimiertes Frühwarninstrument zur Detektion von thermischen und strukturellen Bodenanomalien und wird exemplarisch als dauerhaftes, autonomes Überwachungssystem für die Waldbrandprävention erprobt. Darüber hinaus ist das System perspektivisch auf andere Anwendungen übertragbar, in denen große Areale regelmäßig überwacht werden müssen (z. B. Infrastruktur-, Natur- oder Agrarflächenmonitoring).
Technologisch kombiniert DetecDrone mehrere innovative Komponenten: Ein DRONEPORT-System ermöglicht völlig autarke Überwachungsflüge inklusive automatisierter Start‑, Lande‑ und Ladeprozesse. Ein VTOL-Design vereint die Reichweitenvorteile eines Flächenfliegers mit der Start- und Landeflexibilität eines Multicopters und wird strukturell auf maximale Effizienz optimiert. Eine adaptive Flugplanung mit intelligentem Energiemanagement nutzt Umweltdaten wie Wind, Thermik oder Sonneneinstrahlung in Echtzeit, um die Reichweite zu maximieren. Zielgröße sind Überwachungsflüge von rund 30.000 Hektar pro Einsatz bei einer Detektionszeit von etwa 8,3 Sekunden pro Hektar. Durch das abgestimmte Zusammenspiel aus Flugzeugdesign, Materialwahl, Sensorik und KI-gestützter Datenanalyse setzt DetecDrone neue Maßstäbe für autonome, nachhaltige und skalierbare Waldbrandprävention.

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Problemstellung
Weltweit stehen Städte, besonders in Europa, unter enormen Wandlungsdruck. Urbane Räume müssen ihren Verkehr mittelfristig CO2-neutral gestalten. Neue Paradigmen wie die 15-Minuten Stadt verändern grundlegend die Art und Weise von Mobilität und wie öffentlicher Raum in Städten aufgeteilt wird. Die aktuell entwickelten autonomen PKW und ihre konventionellen Ansätze zur Umsetzung des autonomen Fahrens sind für diese Zukunft von Stadt nicht geeignet. In Zukunft werden automatisierte Mikromobile bei der Bewältigung von Mobilität und Logistik eine immer größere Rolle spielen.
Durchführung
Das Vorhaben entwickelt das „AuRa-Hirn“. Das Hirn ist ein universelles Modul, welches die Umsetzung von automatisierten Fahrfunktionen auf verschiedenen Mikromobilen ermöglicht. Langfristig wird damit das autonome Fahren dieser unstrukturierten Verkehrsräumen möglich. AuRa-Hirn wird möglich durch das Paradigma der Automatisierung und Autonomisierung für friedliche Koexistenz. Dafür werden Fahrzeuge genutzt, die in Größe/Gewicht/Geschwindigkeit ähnlich zu vulnerablen Verkehrsteilnehmenden sind. Damit sinkt das Gefährdungsrisiko enorm. Das Fahrzeug kann sich so durch unstrukturierte Verkehrsräume bewegen und ermöglichte automatisierte Fahrfunktionen abseits der Kfz.-Fahrbahn.
Projektziel
In dem Projekt Aura-Hirn 2 erfolgt die Entwicklung einer marktnahen Realisierung einer integrierten Recheneinheit zur Umsetzung von hardwarenahen Steuerungs- und Regelungsfunktionen als Grundlage für die Automatisierung von verschiedensten Mikromobilen und Weiterentwicklung und Adaption von sicheren und zuverlässigen Softwaremodulen zur Realisierung der automatisierten Fahrfunktionen auf einer geeigneten Middleware. Hier steht besonders die Entwicklung einer modularen Softwarearchitektur zur Einbindung verschiedener Softwaremodule, Sensoriksysteme und Aktorikkomponenten im Fokus sowie der Umsetzung einer Bewegungsplanung für automatisierte Ausweich- und Überholmanöver für den Einsatz besonders bei Reinigungsdiensten.
Das Vorhaben AuRa-Hirn 2 wird gemeinsam mit der Otto-von-Guericke Universität Magdeburg durchgeführt.
Das Projekt Aura-Hirn 2 wird gefördert aus Mitteln des Europäischen Fonds für regionale Entwicklung (EFRE) und dem Land Sachsen-Anhalt.

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Das Vorhaben EaasySystem fokussiert sich auf die Entwicklung eines adaptiven autonomen Zustellsystems für die letzte Meile. Angestrebt wird die deutliche Verbesserung von Effizienz und Ergonomie urbaner Zustellprozesse durch autonome Fahrfunktionen. Dafür werden

• das erste adaptiv autonome Zustellfahrzeug mit sprachgesteuerter Come-With-Me Funktion
• und die dazugehörige Dispositions-, Betriebs und Planungsumgebung entwickelt.

Die Come-With-Me Funktion des Fahrzeugs revolutioniert Logistikprozesse in urbanen Räumen mit hohen Stoppdichten. Das Fahrzeug kann im autonomen Fahrmodus in Schrittgeschwindigkeit selbstständig auf Geh- und Radwegen fahren. Im Zustellprozess wird dadurch zwischen Zustelladressen das belastende und zeitaufwendige Auf- und Absteigen bei bisher eingesetzten Rädern bzw. Kraftfahrzeugen obsolet. Der:die Zusteller:in dirigiert das Fahrzeug per intuitiver Sprachsteuerung. Damit werden gegenüber reinen Follow-Me Ansätzen neue Freiheitsgrade (u.a. Fahren neben Person und parallele Entnahme von Sendungen, selbstständiges, sicheres Einparken, Routenplanung zum nächsten Stop) möglich. Bei langen Strecken und komplexen Verkehrssituationen wird das Fahrzeug in den manuellen Modus übernommen. Damit können Zusteller:innen im Gegensatz zu alternativen Follow-Me Ansätzen schnell weitere Strecken bzw. komplexe Verkehrssituationen überbrücken. Zusteller:innen können per Sprachsteuerung mit dem Fahrzeug bidirektional interagieren. Sie teilen dem Fahrzeug sowohl Fahrtwünsche (z.B. "Fahr voraus, Fahr neben mir"), können komplexe Anfragen stellen (z.B. "Wieviel Aufträge sind auf der Straße?", "Lohnt sich das Aufsteigen?") oder sich in der Zustellung assistieren lassen (z.B. "Was ist der schnellste Weg?", "Zusatzinformationen zum Auftrag?").

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