PRORETA 4 (2015 – 2018)
Die zentrale Rolle in dem im Juli 2015 gestarteten Projekt PRORETA 4 spielte das „maschinelle Lernen“. Unter dem Motto „Safety by Learning“ sollte PRORETA 4 Neuland auf dem Feld lernfähiger Systeme für mehr Sicherheit im Fahrzeug beschreiten. Im Vordergrund stand das gemeinsame Forschen an lernenden Systemen und die Überprüfung der konkreten Nutzbarkeit in ausgewählten Einsatzbereichen im Fahrzeug.
Drei Fachgebiete waren in die komplexe Aufgabenstellung eingebunden. Die maschinelle Wahrnehmung des Fahrzeug-Umfelds, des Fahrers und weiterer Insassen wurden vom Fachgebiet Regelungsmethoden und Robotik unter Leitung von Professor Jürgen Adamy übernommen. Mit Umfeldsensorik und Innenraumsensorik wurde dabei der Regelkreis zwischen Fahrer, Fahrzeug und Umfeld geschlossen. Der Schwerpunkt Künstliche Intelligenz wurde vom Fachgebiet Knowledge Engineering unter Leitung von Professor Johannes Fürnkranz verantwortet. Die Funktionsentwicklung, Architekturentwicklung sowie die Funktionsbewertung erfolgten durch das Fachgebiet Fahrzeugtechnik von Professor Winner.
Als Ergebnis wurde zum Projektabschluss im Oktober 2018 das City Assistant System präsentiert. Dieser analysiert das Verhalten des Fahrers und unterstützt ihn durch individuelle und adaptive Empfehlungen in schwierigen urbanen Szenarien wie Links-Abbiegen, Einfahrt in den Kreisverkehr oder Rechts-vor-Links-Kreuzungen.
PRORETA 3 (2011 – 2014)
Ziel des interdisziplinären Forschungsprojektes PRORETA 3 war die Entwicklung eines Integralkonzeptes für ein unfallvermeidendes Fahrzeug. In Kooperation mit Continental forschen die Institute für Arbeitswissenschaft und Automatisierungstechnik sowie das Fachgebiet Fahrzeugtechnik an einem Konzept, das in der Lage ist, Unfälle in verschiedensten Verkehrssituationen zuverlässig zu vermeiden.
Einer der Forschungsschwerpunkte lag dabei auf der Entwicklung einer leistungsfähigen Systemarchitektur, die es ermöglicht, die Lücken zu schließen, die sich aus den anwendungsspezifischen Beschränkungen heutiger, zumeist einzeln arbeitender Fahrerassistenzsysteme ergeben und damit die Ausnutzung der Sensorinfrastruktur im Fahrzeug zu maximieren. Diese diente als Basis für eine leistungsfähige Umfelderfassung sowie der funktionsorientierten Eingriffs- und Trajektorienplanung.
Aufbauend darauf wurde an einem Konzept geforscht, das teilautonomes Fahren in Kooperation mit dem Fahrer durch eine intuitive Mensch-Maschine Schnittstelle ermöglicht. Im Anschluss erfolgte die Implementierung des Gesamtsystems in ein Forschungsfahrzeug von Continental.
PRORETA 2 (2006 – 2009)
Im zweiten PRORETA-Projekt befasste sich das neue Projektteam mit Gegenverkehrsszenarien. Ziel des Projektes war es, eine Fahrerassistenzfunktion darzustellen, die Unfälle bei Überholmanövern auf Landstraßen verhindert. Ein derartiger „Gegenverkehrsassistent“ könnte einen wichtigen Beitrag zur Fahrsicherheit liefern, da Kollisionen mit dem Gegenverkehr auf Grund der hohen auftretenden Differenzgeschwindigkeiten meist sehr schwere Folgen haben. Die hohen Differenzgeschwindigkeiten stellen allerdings auch hohe Anforderungen an die beteiligten Komponenten eines solchen Fahrerassistenzsystems von der Verarbeitung der Sensorsignale bis hin zum unfallvermeidenden Eingriff der Aktorik.
Für das zweite PRORETA-Projekt wurde dem Projekt-Team an der TU Darmstadt von Continental ein neues Versuchsfahrzeug zur Verfügung gestellt. Der Versuchsträger (BMW540i) ist mit einem Fernbereichsradar, einer Kamera und mehreren Rechnereinheiten ausgestattet. Im späteren Projektverlauf werden weiterhin Vorrichtungen zur Fahrerinformation und -warnung sowie Aktorik für fahrdynamische Eingriffe in Betrieb genommen. Die entwickelten Verfahren werden im Fahrzeug implementiert und bei Versuchsfahrten erprobt. Für Testfahrten bei aktivierter Eingriffsaktorik steht dem Projekt der TUD-eigene Flugplatz in Griesheim als Versuchsgelände zur Verfügung.
PRORETA 1 (2002 – 2006)
Im ersten PRORETA-Projekt, welches im Jahr 2002 startete, wurde untersucht, wie ein Fahrzeug drohende Gefahren in Form von stehenden oder einscherenden Hindernissen mittels Umfeldsensorik selbsttätig erkennen und diese durch Notbremsen oder Notausweichen abwenden kann. Dieses erste Projekt wurde erfolgreich zum Abschluss geführt. Die mit Hilfe eines Prototypen-Fahrzeugs erarbeiteten Ergebnisse wurden im Mai 2006 präsentiert.