Brasilien ist laut WHO auf Platz fünf der Länder mit den meisten Verkehrstoten weltweit. Das CARISSMA Institute of Automated Driving (C-IAD) hat sich gemeinsam mit den brasilianischen Forschungspartnern Universidade Facens und Instituto Tecnológico de Aeronáutica (ITA) sowie mit den Industriepartnern Bosch und Ford vorgenommen, die Verkehrssicherheit für Motorradfahrer, eine der größten Risikogruppen im brasilianischen Straßenverkehr, zu verbessern. Das Projekt „Motorcycle detection at the vehicles’ blind-spot using radar sensors” soll über Radar und Videosensoren Motorräder erkennen, die sich im toten Winkel befinden, und entsprechende Warnsignale geben.
Der Projektantrag wurde in der brasilianischen Förderlinie Rota 2030 mit höchster Punktzahl und einem Projektvolumen von insgesamt 270.000 Euro bewilligt (155.000 Euro Förderung über das brasilianische Wirtschaftsministerium, 115.000 Euro Eigenbeteiligung aller Partner). Rota 2030 ist ein neues Förderprogramm Brasiliens, das der Automobilindustrie Steueranreize bietet, um in technologische Entwicklungen und Innovationen sowie in gemeinsame R&D Projekte mit Hochschulen zu investieren. Das Projekt wird federführend von der Facens Universität in Brasilien koordiniert und beinhaltet unter anderem die Finanzierung von brasilianischen Masterstudierenden, die in CARISSMA-Laboren kritische Verkehrsszenarien rekonstruieren um ein Radarsystem zu entwickeln, das in Echtzeit sicherheitskritische Situationen detektiert.
Mithilfe eines KI-Algorithmus sollen Motorradfahrer möglichst schnell erkannt und auf kritische Positionen und Geschwindigkeit untersucht werden, um die Fahrzeugfahrer über eine Software rechtzeitig zum Zwecke der Unfallvermeidung zu warnen. Das Projekt startet im August, ein erster Prototyp soll bis Ende 2021 erprobt sein. Das internationale Forschungskonsortium wurde mithilfe des Forschungsnetzwerks des AWARE Centers etabliert.
Das C-IAD, geleitet von Prof. Dr. Werner Huber, ist eines von drei neu gegründeten Instituten innerhalb von CARISSMA mit mehr als 30 Mitarbeitern. Es rückt Entwicklung, Test und Absicherung automatisierter Fahrfunktionen in den Fokus und ist eng mit dem an der THI ansässigen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (AININ – Artificial Network Ingolstadt) vernetzt.
