Das Archiv der interdisziplinären Digitalisierungsprojekte

Autark und selbständig

Anwendungsgebiet

• Circular Economy & Umwelttechnik

Beteiligte Institute

• Institut for Software and Systems Engineering

Ausgangssituation

Der Klimawandel gefährdet die globale Nahrungsversorgung, Hungersnöte führen zur Zunahme an humanitären Krisen. Resilienz versprechen Closed-Environment-Agriculture (CEA)- & Computer-Numerical-Control (CNC) Farming-Systeme. Können diese jedoch wirklich bei der Bewältigung der Krisen helfen?

Das Farmbot Projekt ist von vornherein als Lanngzeitprojekt angesetzt. Bisher wurde:

• der Farmbot in Betrieb genommen.
• ein Gewächshaus aufgebaut, in dem der Farmbot seither steht und arbeitet.

Ziel

In diesem Semester soll der Farmbot autark und selbständig werden. Das bedeutet:

• Eigenversorgung durch Solar/Windenergie und Regenwasser

• Erstellen eines intelligenten und effizienten Ressourcen-managements:
  Wie lange komme ich noch mit meinen Ressourcen aus? 
  Wie lange scheint die Sonne laut Wetterbericht → Wie viel Strom kann ich gewinnen?
  Wie kann ich mit gegebenen natürlichen Ressourcen das max. an Nahrungsmitteln produzieren?

Ansprechpartner

Prof. Dr. Benjamin Leiding (Mail)

Reinforcement Learning for Pick and Place Operations in Robotics

Anwendungsgebiet

Industrie 4.0

Beteiligte Institute / Fakultäten 

Fakultät Maschinenbau - Institut für Mechatronik, Ostfalia Hochschule

Institut für Maschinenwesen, TU Clausthal

Ausgangssituation

Dies ist ein Folgeprojekt aus dem vorangegangenen Semester. Es soll auf den Vorarbeiten aus den vorangegangenen Semestern aufgebaut werden. Als da waren:

Robobrain I:

• Hardwareinbetriebnahme eines 4 DOF-Robotermanipulators mit sehnenbasierten Zweistufengreifer und einer RGBD-Kamera
• Evaluation von Simulationsumgebungen
• Realisierung einer KI-basierten Objekterkennung 
• Realisierung eines Bin-Picking Szenarios

 und Robobrain II:

• Entwicklung eines digitalen Zwillings
• Aufbau einer RL-Entwicklungsumgebung 
• Erstellung eines Bin-Picking Demo-Szenarios mit 3D- Druckobjekten
• Implementierung und Evaluation eines RL-Agenten

Ziel

In diesem Semester sollen folgende Aufgaben verfolgt werden:

• Implementierung und Evaluation verschiedener RL-Ansätze (DDPG/ TRPO/ TD3)
• Vollständige Implementierung der Pick-and-Place-Aufgabe für virtuelle Umgebungen
• Implementierung der Schnittstellen des realen Systems
• Übertragung des in der virtuellen Umgebung trainierten Modelles das reale Quanser- Robotersystem

Ansprechpartner

Prof. Dr.-Ing. Peter Engel (Mail) 

Individuelle Mobilität auf der Höhe der Zeit

Anwendungsgebiet

Autonome Systeme

Beteiligte Institute / Fakultäten 

• Institute for Software and Systems Engineering, TU Clausthal
• Fakultät Elektro- und Informationstechnik, Ostfalia Hochschule
• Institut für Verteilte Systeme (IVS), Fakultät Informatik, Ostfalia Hochschule

Ausgangssituation

Lässt sich durch autonom fahrende Kleinbusse die individuelle Mobilität und damit die soziale Teilhabe stärken? Um dieser Frage auf den Grunde zu gehen, brauchen wir zunächst mal einen autonom fahrenden Kleinbus. Und daraus ergeben sich neue Fragen: Wie plant ein autonom fahrender Kleinbus seine Route? Wie weicht er Hindernissen aus, ohne Menschen und Tiere zu gefährden und ohne den Verkehr zu behindern? Das alles soll auf dem Exer Campus der Ostfalia Hochschule in Wolfenbüttel erprobt werden.

Ausgehend von den Erfolgen des letzten Semesters in einer simulierten Umgebung soll das Projekt die nächste Stufe erklimmen: Der Weg aus der Simulation in einen realen Versuchsträger bietet den Studierenden eine einmalige Möglichkeit zu Erleben wie einer Idee Leben eingehaucht wird.

Ziel

Dieses Projekt ist von vornherein auf mehrere Semester mit unterschiedlichen Schwerpunkten in der Datenverarbeitungskette angelegt. Das Ziel für dieses Semester ist  die Portierung des bisherigen Standes auf einen neuen Versuchsträger (ein Golf-Cart):

• Optimierung und Portierung
• Erprobung in echtem Versuchsträger
• Echtes Fahrverhalten erproben (z.B. ACC und Notbremse)

Ansprechpartner

Prof.-Dr. Sebastian Ohl (Mail)

Wir machen 3D-Druck nachhaltiger!

Anwendungsgebiet

Industrie 4.0

Beteiligte Institute / Fakultäten 

• Institut für Maschinenwesen, TU Clausthal

Ausgangssituation

Durch 3D-Druck werden Abfälle reduziert, Energieverbräuche minimiert und Kosten gesenkt!?
Doch: sind 3D-gedruckte Produkte wirklich nachhaltiger!?

Mit weiterer Verbreitung von 3D-Druck-Verfahren stellen wir uns in diesem Projekt die Frage: Unter welchen Bedingungen ist diese Technologie wirklich nachhaltig?

Ziel

Projektidee und Ziel

• Wir entwickeln Kriterien, wann 3D-Druck wirklich nachhaltig(er) ist.
• Wir finden Lösungen, um Nutzer:innen in der Anwendung zu unterstützen.
• Anhand von zwei Beispielen werden wir aufzeigen, wie durch 3D-Druck nachhaltigere Produkte entstehen können.

Projektablauf und Aufgaben

• Festlegen von Nachhaltigkeitskriterien
• Praktische Analyse Entstehungsprozess 3D-Druck (FDM – Fused Deposition Modeling) und Bewertung der Einflüsse auf Nachhaltigkeitskriterien
• Untersuchung Einflussgrößen im Druckprozess
• Entwicklung Nachhaltigkeits-Dashboard für Druckaufträge
• Umsetzung von zwei Best-Practices    

Ansprechpartner

Prof. Dr.-Ing. David Inkermann (Mail) 

Automated Robotic disassembly of building blocs 

Anwendungsgebiet

Autonome Systeme

Circular Economy & Umwelttechnik

Beteiligte Institute / Fakultäten 

• Institute for Software and Systems Engineering, TU Clausthal

Ausgangssituation

• 2021 wurden in Deutschland 3.096.159 t elektronische Produkte in Verkehr gebracht.
• Im selben Jahr wurden jedoch "nur" 1.006.370 t elektronische Produkte eingesammelt (Sammelquote: 38,6%).
• Davon wiederum wurden lediglich 15%–26% repariert UND recycelt.

(Quelle: umweltbundesamt.de) 

Die Wiederherstellung der Funktionsfähigkeit beschädigter Produkte ist immer noch gering.
Die Demontage ist ein entscheidender Vorgang für die meisten Produktreparaturen.
Automatisierte Reparaturen werden in Zukunft drastisch zunehmen und sie ermöglichen die Verwendung von Produkten in einer echten Kreislaufwirtschaft.

Ziel

In diesem Projekt wollen wir in kleinem Maßstab erkunden, wie ein automatischer Demontageprozess aussehen kann und dabei die Herausforderungen tiefer ergründen. Zur Verfügung stehen dafür zwei Roboter-Gelenkgreifer und eine statische Greifplattform. Hinzukommen noch praktische Elemente wie Lichtschranken, Kameras, Infrarot-Abstandssensoren und zwei Fließbänder.

Die Challenge besteht darin, zunächst aus Klemmbausteinen zusammengesetzte Baugruppen von den o.g. Systemteilnehmern automatisch auseinanderbauen und in Behältern sortieren zu lassen.

Dabei sind drei Punkte von besonderer Bedeutung: 

• Demontage verschiedener Bausteinkonstruktionen.
• Geometrische Form und Spannkraft sind unterschiedlich.
• Die Kommunikation zwischen den Systemteilnehmern muss feinabgestimmt werden.

Folgende Ziele stellen sich dabei:

• Erkennung der Bausteinkonstruktionen mit dem Kamerasystem. 
• Demontage von drei verschiedenen Bausteinkonstruktionen.
• Sortieren und Lagern der Bauteile.

Die "Zerlego"-Station zur automatisierten Demontage besteht aus:

• 2x Cobots mit angeschlossenem Greifer und Bilderkennungssystem 
• 2 Förderbandsysteme mit angeschlossenen Kameras für bildgebende Aufgaben
• 1 halbstarren Greifer zum Aufsetzen von Teilen für die Demontage

Ansprechpartner

Prof. Dr. Andreas Rausch, TU Clausthal (Mail)

Optimierung der User-Experience in der kontrafaktischen Analyse

Anwendungsgebiet

Digitale Transformation

Beteiligte Institute / Fakultäten 

Fakultät Informatik, Institut für Information Engineering, Ostfalia Hochschule

Ausgangssituation

In der kontrafaktischen Analyse fragen wir nicht: "„Kann ich bei dem Wetter Joggen gehen?“  (= Wie-ist-etwas-Frage); sondern wir fragen: „Wie muss sich das Wetter ändern, damit ich Joggen gehen kann?“ (= Was-wäre-Wenn-Frage).

Eine kontrafaktische Analyse untersucht, wie Ereignisse sich entwickelt hätten, wenn bestimmte Faktoren anders gewesen wären.

Eine kontrafaktische Analyse beschäftigt sich somit mit Was-wäre-wenn-Fragen, wie:

• Was müsste ich ändern um einen Kredit zu bekommen?
• Was muss ich ändern um mein Diabetes-Risiko zu senken?
• Was muss ich ändern um Millionär*in zu werden?

Ein erstes System für ein Kontrafaktische Analyse in Python ist vorhanden.
Doch das aktuelle System ist Experten-System und nicht für „unerfahrene Nutzer“ geeignet.

Ziel

Wir möchten ein leicht zu bedienendes, ergonomisches und nutzerfreundliches Graphisches User Interface im Projekt entwickeln.

Um die Eintrittsbarrieren zur Nutzung solcher System zu reduzieren und um damit die Reichweite solcher Analysetechnologien zu erhöhen, sollten es auch „unerfahrene Nutzer“ leicht verwenden können.

Das solltest Du mitbrinen:

• Freude an der kreativen Gestaltung von User Interfaces
• Spaß an der Vereinfachung und Empathie für den „unerfahrenen Nutzer“
• Erfahrung in relevanten Front-End-Technologien für die Umsetzung von Designänderungen

Mögliche Meilensteine:

• Zielgruppenanalyse/ Erstellung von Mockups/ Workflow-Anpassungen
• Entwicklung/ Anpassung GUI
• Dokumentation/ Vergleich
   

Ansprechpartnerin

Prof. Dr.-Ing.habil. Dirk Joachim Lehmann (Mail)

Entwicklung eines Smart-Metering IoT-Services einer Smart City

Anwendungsgebiet

Energie

Beteiligtes Unternehmen

• Stadtwerke Wolfsburg AG
• WOBCOM GmbH

Beteiligte Institute / Fakultäten 

• Fakultät Versorgungstechnik, Intitut für energieoptimierte Systeme, Ostfalia Hochschule

Ausgangssituation

Die Stadtwerke Wolfsburg haben seit der Installation der Smart-Meters anonymisierte Verbrauchsdaten gesammelt. Wie lassen sich diese Daten nutzen, um den Bewohner*innen und Unternehmen der Stadt Wolfsburg beim Senken ihrer Verbräuche zu helfen?

Ziele

• Mittels Machine Learning aus den Daten der Zähler Vorhersagen zum Verbrauch und weiteren Faktoren treffen

• Untersuchung von Zusammenhängen

• Einbindung in das IoT- System für Warmwasserzähler und Heizkostenverteiler

• Entwicklung eines Dashboards

• Integration in eine App (optional)

Ansprechpartner

Prof. Dr-Ing. Tamás Kurczveil (Mail)

Prof. Dr.-Ing. Lars Kühl (Mail)

Assistenzsysteme in der 5G Edge-Cloud

Anwendungsgebiet

Mobilität

Beteiligtes Unternehmen

• IAV GmbH

Beteiligte Institute / Fakultäten 

• Institut für Verkehrsmanagement, Ostfalia Hochschule

Ausgangssituation

Dieses Projekt ist ein Fortsetzungsprojekt und baut auf den Erkenntnissen und dem Entwicklungsstand aus dem vergangenen Semester auf. Ausgangssituation ist die entwickelte Infrastruktur (Pi-Car, Backend, Mobile Device; Vernetzung via WLAN). Vordergründige Priorität lag auf der Migration von WLAN auf 5G.

Ziel

Konzeptphase

• Analysieren und Auswahl eines exemplarischen Use Cases mit hohen Echtzeitanforderungen
• Erfassen der Anforderungen an das System
• Kommunikationskonzept inkl. Rückfalllösung falls kein Netz
• Konzeption eines intuitiven und ergonomischen Bedienkonzeptes

Umsetzungsphase

Relevante Sensordaten sowie Nutzereingaben werden vom Fahrzeug in die 5G Edge-Cloud übertragen, dort verarbeitet und Steuerbefehle von dort in das Fahrzeug zurück übertragen. Bei der Übertragung werden die Qualität sowie zugehörige Parameter der 5G-Verbindung überwacht.

Ansprechpartner

Prof. Dr-Ing. Tamás Kurczveil (Mail)

Digitalisierung im Forst

Anwendungsgebiet

Digitale Transformation

Circular Economy & Umwelttechnik

Beteiligte Institute / Fakultäten 

• Institut für Konstruktion und angewandten Maschinenbau (Ostfalia Hochschule)

• Institut für verteilte Systeme, Ostfalia Hochschule

Ausgangssituation

Neben dem Zustand des Waldes ist es auch interessant, welche Tiere eigentlich in einem Wald wohnen? Im Wald ist nicht nur die Flora ein wichtiger Bestandteil, sondern auch die Fauna.  Dieses Projekt ist ein Folgeprojekt des DigiProjektes Informationssystem Wald (WiSe 2022/23) und des Sensorknoten Vogelhaus (WiSe 2023/24).

Ziel

In diesem Semester wird das smarte Vogelhaus weiterentwickelt und ausgebaut. Es wird um Sensoren wie Kamera und Lichtschranke erweitert, sodass Vögel, die in dieses Vogelhaus einziehen, auch beobachtet werden können. Mit Hilfe von BirdNet lassen sich auch Vogelstimmen erkennen und wir erfahren, wer eigentlich in unseren Wäldern lebt und dort heimisch ist.

Ansprechpartner

Prof. Dr. rer. nat. Ina Schiering (Mail)

user-friendly design of interactive experiences for diverse audiences

Anwendungsgebiet

Autonome Systeme

Beteiligte Institute / Fakultäten 

Fakultät Informatik, Human-Centered Robotics Lab, Ostfalia Hochschule

Human-Centered Informations Systems, Institut für Informatik, TU Clausthal

Ausgangssituation

Viele Museen sehen sich vor der Herausforderung, aufgrund von Personalmangel keine Führungen anbieten zu können. Und das ist deswegen schade, weil Menschen, die sich für die Ausstellungen interessieren, dann keine Hintergrundinformationen erhalten. Mit interaktiven Robotern und einer Nutzenden-freundlichen Bedienbarkeit könnten die Museen dieser Situation begegnen. 

Ziel

In diesem Projekt wollen wir mithilfe einer visuellen Programmierumgebung einem Roboter beibringen ...

... sich von untrainierten Nutzenden (Museumspersonal) bedienen lassen zu können.

... und verbal und non-verbal mit Museumsbesuchenden zu kommunizieren.

Dabei wollen wir die Besuchenden z.B. mit KI generierten Dialogen ansprechen und ihnen interaktive Elemente wie z.B. Spiele oder das Einschalten/Vorführen von Exponaten anbieten. 

Großer Dank geht an der Stelle an das Museum Mechanischer Musikinstrumente Königslutter, für das Zur-Verfügung-Stehen als Testlabor!

Ansprechpartner

Prof. Dr. Tobias Dörnbach (Mail)

Ganz neu im Wintersemester 2023/24: der Ideenbooster! 

Der Ideenbooster ist ein ganz besonderes Projekt: Anstelle eines "normalen" Digitalisierungsprojektes wählst du den Ideenbooster, wenn du eine eigene Idee hast, die du gerne in einem folgenden Semester als Digitalisierungsprojekt anbieten möchtest. Während die anderen Projekte also an testfähigen Prototypen arbeiten, durchläufst du im Ideenbooster mehrere Phasen, in denen du deine Idee mit verschiedenen Innovationsmethoden weiterentwickelst.  

Warum?

• Nur wenige Ideen von DIGIT-Studierenden weiterverfolgt.
• Es fehlt an Möglichkeiten, Ideen frühzeitig zu entwickeln.
• Mit dem Booster bekommen die Studierenden die Möglichkeit, ihre eigenen Ideen soweit entwickeln, dass sie (von ihnen) als Digitalisierungsprojekt angeboten werden können. 

Wie?

Von deiner Grundidee an durchlaufen wir sechs Phasen (Booster) in welchen wir jeweils passende Methoden kennenlernen und anwenden: Value Proposition Design; The Art of Innovation; Business Model Canvas; User Stories; Pitching; Business Planning.

Wann sollte ich das machen?

Wenn ich ...

• bereits eine Idee habe oder kreativ veranlagt bin.
• mal was anderes machen möchte, als Programmieren und Basteln.
• selbständig an etwas arbeiten möchte.
• mir zutraue, später selbständig zu sein.
• gerne meinen eigenen Weg finde. 
• offen für Neues bin.

Ansprechpartner: 

Prof. Dr. Andreas Rausch (Mail)

Entwicklung eines Reinforcement Learning Ansatzes zur Regelung eines Gelenkarmroboters

Anwendungsgebiet

Industrie 4.0

Beteiligte Institute / Fakultäten 

Fakultät Maschinenbau - Institut für Mechatronik, Ostfalia Hochschule

Institut für Maschinenwesen, TU Clausthal

Ausgangssituation

Dies ist ein Folgeprojekt aus dem vorangegangenen Semester. Auf den Vorarbeiten aus Die verkettete 3D-Druck-Zelle soll in diesem Semester aufgebaut werden:

• Hardwareinbetriebnahme eines 4 DOF-Robotermanipulators mit sehnenbasierten Zweistufengreifer und einer RGBD-Kamera
• Evaluation von Simulationsumgebungen
• Realisierung einer KI-basierten Objekterkennung
• Realisierung eines Bin-Picking Szenarios

Ziel

In diesem Semester sollen folgende Aufgaben verfolgt werden:

• Auswahl und Realisierung einer Entwicklungsumgebung (Mehrkörpersimulation + Anbindung der Simulation an eine Standard-AI-Lernumgebung oder Implementierung direkt am Roboter
• Implementierung mind. eines RL-Ansatzes
• Erstellung eines Bin-Picking Demo-Szenarios mit 3D- Druckobjekten
• Evaluation des Ansatzes

Ansprechpartner

Prof. Dr.-Ing. Peter Engel (Mail) 

We deliver autonomous fire protection to recycling sites.

Anwendungsgebiet

Autonome Systeme

Beteiligte Institute / Fakultäten 

Fakultät Informatik, Ostfalia Hochschule

Ausgangssituation

Brände auf Recyclinghöfen verursachen Millionenschäden, weil sie zu spät entdeckt und nicht rechtzeitig gelöscht werden. Recyclinghöfe sind meist chaotische Lager unter freiem Himmel mit wechselnden Lagerzuständen. Herkömmliche Brandschutzanlagen sind meist deckengebunden, detektieren Brandherde meist erst, wenn das Feuer nur noch schwer unter Kontrolle zu bringen ist und das Löschmittel wird in der Regel flächendeckend eingesetzt, was zu weiteren Schäden führen kann.

Ziel

Wir wollen ein autonomes System entwickeln, dass das Feuer schnell erkennt, die Einsatzkräfte alarmiert und mit der Löschung des Feuers beginnt und so dazu führt, dass das Feuer gelöscht wird, bevor es außer Kontrolle gerät. 

Dieses Projekt ist ein Folgeprojekt. Aufbauend auf den bisherigen Entwicklungen möchten wir in diesem Semester hauptsächlich Software entwickeln. Es wird im Wesentlichen darum gehen ...

• eine Echtzeit-Simulation zu erzeugen (digitaler Zwilling) 
• Migration der Software von ROS auf ROS2 (Robot Operation System)
• weitere Themen: Feuerlöschen, Robotik, KI, Computer Vision, Autonomes Fahren, etc.

Ansprechpartner

Lukas Bartenstein, Warden Robotics (Mail)

Effizientere Organisation und Abwicklung von Sponsoren-Events mittels Verwendung von generativer KI.

Anwendungsgebiet

• Digitale Transformation

Beteiligtes Unternehmen

• Deerstone GmbH, Braunschweig

beteiligtes Institut

Institute for Software and Systems Engineering, TU Clausthal

Ausgangssituation

Problem: Fehlende Expertise für die Erstellung von Dokumenten beim Veranstalter

Wenn ein Verein, eine Schule oder eine (gemeinnützige) Organisation ohne starke Vertriebs- oder Marketing-Abteilung einen karitativen Spendenlauf veranstalten möchte, mangelt es häufig an zeitlichen Ressourcen oder an Kenntnissen im Orga-Team um sog. Spendenbriefe, E-Mail-Vorlagen, Urkunden oder Logos für ihr Event zu erstellen.

Ziel

In diesem Projekt wollen wir ein digitales KI-Tool bauen, um die Veranstaler bei der Erstellung von Urkunden, E-Mail-Vorlagen, Spendenbriefen und Logos zu unterstützen.

Es soll eine Web-Anwendung entwickelt werden, welche KI-Technologien am Markt verwendet, um Veranstalter von Sponsoren-Events das Erstellen von Textdokumenten und Logos vereinfacht.  

Organisatorisches

Im Projekt werden weitere Lernziele vermittelt, die durch die Studierenden anschließend praktisch angewendet werden. Durch die weiteren Lerninhalte und die damit verbundenen Aufwände im Projekt wird kein „klassischer“ Abschlussbericht nach der Projektlaufzeit verlangt.

Beispiele: 

• Verantwortung für eine Sprintplanung als PO

• Aufbau eine Development-Pipeline

• Artefakte wie Domänenmodel, Architekturentwurf und Reprotingvon Softwaremetriken

• Umfangreichere Vorträge in den Sprint-Reviews und intermediates die diese Projektergebnisse beinhalten

Ansprechpartner

Sebastian Goebel, Geschäftsführer & Gründer, Deerstone GmbH

Anwendungsgebiet

Circular Economy & Umwelttechnik

Digitale Transformation

Beteiligte Institute / Fakultäten 

• Institute for Software and Systems Engineering, TU Clausthal

Ausgangssituation

Weißt Du auswendig, in welchen Müll ein altes Tablet, ein alter Eimer Wandfarbe, eine alte Zahnbürste, ein Haufen Styropor, eine abgelaufene Kopfschmerztablette und eine gammelige Mandarine kommen?

Nein? – Wir aus dem Kopf meistens auch nicht. Und was, wenn wir Dir jetzt sagen, dass die Entsorgungsverordnung je nach Landkreis variiert? 

Ziel

Unser Ziel für dieses Semester war es, eine einfache App zu entwickeln, wo Du ein Foto von dem zu entsorgenden Objekt machst, und Dir die App die für Deine Region korrekte Entsorgungsvariante vorschlägt. Jedes Objekt besteht aus bestimmten Materialien. Und nur, wenn diese Materialien in die "richtige Tonne" gelangen, können die darin enthaltenen Rohstoffe einem neuen Verwendungszweck zugeführt werden.

Wobei die App nur die für die Nutzenden sichtbare Interaktionsoberfläche bietet. Denn die wahre Magie geschieht in unserem Projekt im Hintergrund: wir haben ein neuronales Netz trainiert, indem wir unzählige Fotos von verschiedenem "Müll" zu für die KI lesbaren Datensätzen verwandelt haben.

Das Besondere an unserem Projekt war, dass wir ...

• ... keinen klassischen Abschlussbericht schreiben mussten.
• ... selbst Verantwortung für min. eine Sprintplanung als Product Owner übernommen haben.
• ... eine Development-Pipeline aufgebaut haben.
• ... Artefakte wie Domänenmodell, Architekturentwurf und Reportings von Softwaremetriken erstellt haben.
• ... und wir haben in den Sprint-Reviews und Intermediates umfangreichere Vorträge gehalten, in denen u.a. die o.g. Projektergebnisse beinhaltet waren.  

Ansprechpartner

Robert Werner, Ceconsoft GmbH (Mail)

Anwendungsgebiet

Autonome Systeme

Beteiligte Institute / Fakultäten 

Fakultät Informatik, Ostfalia Hochschule

Human-Centered Informations Systems, Institut für Informatik, TU Clausthal

Ausgangssituation

Wie wäre ein Bar- oder Café-Besuch, wenn nicht Menschen, sondern Maschinen Dienstleistungen, wie ...

• Platz anweisen,
• Bestellung aufnehmen,
• Getränke zubereiten,
• Servieren,
• Kassieren und Feedback entgegennehmen ...

... übernehmen würden?

Ziel

In diesem Projekt möchten wir erproben, wie sich mit unserer hauseigenen Weiterentwicklung Node-(RED), einer grafischen Entwicklungsumgebung, drei verschiedene Roboter zu einem kund*innenfreundlichen Gesamtsystem verbinden und steuern lassen.

Die drei Roboter sind Pepper, Sawyer und Temi. 

Ansprechpartner

Prof. Dr. Tobias Dörnbach (Mail)

Anwendungsgebiete

• Mobilität

Beteiligtes Unternehmen

• IAV GmbH

Beteiligte Institute / Fakultäten 

• Institut für Verkehrsmanagement, Ostfalia Hochschule

Ausgangssituation

Was wenn das selbstfahrende Fahrzeug nicht weiter weiß? Ein (partiell) selbstfahrendes Fahrzeug kommt in eine Situation, aus der sich das Fahrzeug selbst nicht „befreien“ kann: Wie kann aus der Ferne Unterstützung erfolgen? In kritischen Situationen soll das Fahrzeug über 5G sicher und latenzarm aus der ferne gesteuert werden und so soll den Passagieren aus ihrer misslichen Situation geholfen werden.

Ziel

Die Ziele in diesem Semester lassen sich in zwei Phasen einteilen:

Konzeptphase

• Analysieren der Use Cases
• Erfassen der Anforderungen an das System
• Technologiebewertung
• UI Konzept 

Umsetzungsphase

• Basisfahrfunktionen des Fahrzeugs mittels einer geeigneten UI ansprechen
• Ggf. erste Gehversuche anhand eines Modellfahrzeugs mit 5G Modul
• Messung der Latenz zwischen Remote-Befehl und Eingang des Bestätigungs-Signals

Ansprechpartner

Prof. Dr-Ing. Tamás Kurczveil (Mail)

Anwendungsgebiet

• Circular Economy & Umwelttechnik
• Digitale Transformation

Beteiligte Institute / Fakultäten 

• Institut für Konstruktion und angewandten Maschinenbau (Ostfalia Hochschule)

• Institut für verteilte Systeme, Ostfalia Hochschule

Ausgangssituation

Wie geht es einem Wald eigentlich in diesem Moment und wie kann man Menschen ohne Vorwissen das Ökosystem Wald und dessen Zustand digital näher bringen? Ein Vogelhaus dient dabei als Mittel zum Zweck, die Sensoren „unsichtbar“ in die Umgebung des Waldes einzubinden. Dieses Projekt ist ein Folgeprojekt des DigiProjektes Informationssystem Wald (WiSe 2022/23).

Ziel

In diesem Semester wollen wir ein smartes Vogelhaus entwickeln, das über verschiedene Sensoren (Helligkeit, Luftdruck, CO2, Luftfeuchtigkeit, Lufttemperatur, Baumumfang, …) Daten erhebt, mithilfe von Photovoltaik und einer Batterie sich selbst mit Strom versorgt und die Daten zum Weiterverarbeiten mittels LoRaWan übermittelt. Auf einer Webseite sollen die aufbereiteten Daten für Bürger*innen visualisiert dargestellt werden.   

Ansprechpartner

Prof. Dr. rer. nat. Ina Schiering (Mail)

Anwendungsgebiet

Autonome Systeme

Beteiligte Institute / Fakultäten 

• Institute for Software and Systems Engineering, TU Clausthal
• Fakultät Elektro- und Informationstechnik, Ostfalia Hochschule
• Institut für Verteilte Systeme (IVS), Fakultät Informatik, Ostfalia Hochschule

Ausgangssituation

Lässt sich durch autonom fahrende Kleinbusse die individuelle Mobilität und damit die soziale Teilhabe stärken? Um dieser Frage auf den Grunde zu gehen, brauchen wir zunächst mal einen autonom fahrenden Kleinbus. Und daraus ergeben sich neue Fragen: Wie plant ein autonom fahrender Kleinbus seine Route? Wie weicht er Hindernissen aus, ohne Menschen und Tiere zu gefährden und ohne den Verkehr zu behindern? Das alles soll auf dem Exer Campus der Ostfalia Hochschule in Wolfenbüttel erprobt werden.

Ziel

Dieses Projekt ist von vornherein auf mehrere Semester mit unterschiedlichen Schwerpunkten in der Datenverarbeitungskette angelegt. Das Ziel für dieses Semester war die Bahnplanung für das Exershuttle:

• Auswahl von Algorithmen zum "Fahren auf virtuellen Schienen".
• Umsetzung mithilfe einer Simulation der Straßensituation des Exer Campus mit Hilfe von Webots.
• Gestalten einer KI die auf der Datenlage der verschiedenen Sensoren des Fahrzeugs (Lidar, GPS, Kameras, ...) die Route plant.

Ansprechpartner

Prof.-Dr. Sebastian Ohl (Mail)

Anwendungsgebiete

• Autonome Systeme

Beteiligte Institute

• Institut für verteilte Systeme der Fakultät Informatik, Ostfalia Hochschule

Ausgangssituation

Durch Brände in (Recycling-)Lagern können große Schäden entstehen und umweltbelastende Stoffe in die Luft gelangen. Flächendeckende stationäre Löschsysteme werden oft aus organisatorischen und Kostengründen nicht eingesetzt.
Ein mobiler autonomer Feuerlöschroboter befährt den zu überwachenden Bereich selbständig und überprüft diesen auf Brandentstehung. Im Falle eines Brandes meldet er diesen und beginnt parallel mit dem Löschen durch das mitgeführte Löschmodul.

Ziel

Der Firebot, den das Team entwickelt, patroulliert autonom über das zu überwachende Gelände. Er erkennt Brände im Entstehen zuverlässig mithilfe verschiedener Sensoren und alarmiert selbständig die Feuerwehr. Er beginnt augenblicklich mit einem gezielt-präzisen Löschvorgang, um ein Ausbreiten und damit verbundene Kollateralschäden zu vermeiden.

Das Digitalisiserungsprojekt wurde im WiSe 21/22 gestartet und wird nun bereits im dritten Semester fortgeführt.

Anwendungsgebiet

• Digitale Transformation

Beteiligte Institute

• Institut für Information Engineering der Fakultät Informatik, Ostfalia Hochschule

Beteiligtes Unternehmen

• Deerstone GmbH, Braunschweig

Ausgangssituation

Viele Unternehmen und Vereine verantalten sogenannte Sponsorenläufe, bei denen die Teilnehmer*innen laufen und Sponsoren für jede gelaufene Runde einen bestimmten Betrag an einen meist karitativen Zweck spenden. Das Problem: Das Zählen von Runden und Distanzen erfolgt per Hand durch
die Verwendung von Strichlisten auf Papier.

Dabei besteht die Gefahr des Verzählens bei der Rundenermittlung und es bedeutet zusätzlichen Aufwand für die Veranstalter.

Ziel

Eine digitale und automatisierte Unterstützung beim Zählen von Runden und Kilometern bei Sponsorenläufen, ohne zusätzlichen organisatorischen oder finanziellen Aufwand für den Veranstalter. Es soll eine App für Smartphones / Smartwatches zur Ermittlung von zurückgelegter Distanz und absolvierten Runden für Sponsoren-Läufe entwickelt werden.

Anwendungsgebiet

• Circular Economy & Umwelttechnik

Beteiligte Institute

• Institut for Software and Systems Engineering

Ausgangssituation

Der Klimawandel gefährdet die globale Nahrungsversorgung, Hungersnöte führen zur Zunahme an humanitären Krisen. Resilienz versprechen Closed-Environment-Agriculture (CEA)- & Computer-Numerical-Control (CNC) Farming-Systeme. Können diese jedoch wirklich bei der Bewältigung der Krisen helfen?

Ziel

• Aufbau des FarmBots
• Testläufe der verschiedenen Funktionen
• Planung und Demonstration eines Ernteablaufs

Anwendungsgebiet

• Digitale Transformation

Beteiligte Institute

• Fakultät Informatik, Institut für Information Engineering, Ostfalia Hochschule

Ausgangssituation

Jedes fünfte Kind kann nach der Grundschulzeit nicht richtig lesen. Einer der Hauptgründe besteht in der mangelnden Lesekompetenz. Eigentlich wird diese durch das Vorlesen oder gemeinsames Lesen  im Elternhaus gefördert. Mangelnde Lesekompetenz führt zu langfristigen, irreparablen Defiziten bis ins Erwachsenenalter. Der Verein Coach@School bietet mit seinem Programm „Bücherkoffer“ den Service, mit Büchern gefüllte Koffer auszuleihen und zuhause zu lesen. Die Kommunikation zwischen Verein und Elternhaus ist derzeit aufgrund fehlender Kommunikationswege jedoch nur indirekt möglich und gestaltet sich recht schwierig.

Ziel

Durch die gezielte Förderungen von Kindern mit fehlender Lesekompetenz soll der Start ins Leben erleichtert werden. Der Bücherkoffer bietet hierfür ein optimales Konzept, um vorhandene Barrieren im Zugang zu Büchern zu verringern und somit die Lese- und Vorlesefähigkeiten der ganzen Familie in vielen verschiedenen Sprachen zu unterstützen. Im Projekte soll eine technische Schnittstelle für die Kommunikation zwischen Nutzer*innen und dem betreuenden Team hergestellt werden. 

Das Digitalisiserungsprojekt wurde im Sommersemester 2022 gestartet und wird im dritten Semester fortgeführt.

Anwendungsgebiet

• Mobilität

Beteiligte Institute

• Institut für Verkehrsmanagement, Ostfalia Hochschule

Ausgangssituation

Selbstfahrende Fahrzeuge werden ihren Fahrern künftig die Aufgabe der Fahrzeugführung abnehmen. Wie gehen diese Funktionen mit Situationen um, aus denen sie Fahrzeug selbst nicht „befreien“ können: Wie kann aus der Ferne Unterstützung erfolgen?

Ziel

Wir wollen herausfinden, inwiefern es möglich ist, Fahrzeuge in kritischen Situationen sicher und latenzarm aus der Ferne zu steuern. Hierzu entwickelt das Team ein prototypisches Modellfahrzeug, welches in einem 5G-Campusnetz über 5G gesteuert wird.

Anwendungsgebiet

• Industrie 4.0

Beteiligte Institute

• Institute for Software and Systems Engineering, Fakultät Mathematik/Informatik und Maschinenbau, TU Clausthal
• Institut für Information Engineering, Fakultät Informatik, Ostfalia Hochschule

Ausgangssituation

Ersatzteile und Reperaturen können den Lebenszyklus von Produkten erheblich verlängern. Dadurch können Ressourcen geschont werden bevor diese durch Recycling wieder den Weg in den Ressourcen-Kreislauf finden. Viele Ersatzteile sind schwer oder nicht mehr zu bekommen. 3D-Scan- und  3D-Drucktechnologien können hier Abhilfe schaffen.

Ziel

• Ziel 1: Scanne ein Objekt über Ansätze des SfM ein
• Ziel 2: Rekonstruiere 3D Modelle
• Ziel 3: Guidance-System für Nutzer, welches hilft, den Scanprozess zu begleiten

Entwicklung einer Mobilen Anwendung zum Scannen von kaputten Teilen mittels Ansätzen des Structure from Motion Verfahrens und KI gestützter rekonstruktion eines 3D-Modells eines intakten Ersatzteiles zur Herstellung mittels Additive Manufacturing.

Anwendungsgebiet

• Industrie 4.0

Beteiligte Institute

• Institut für Maschinenwesen, TU Clausthal
• Institut für Mechatronik Fakultät Maschinenbau, Ostfalia Hochschule

Ausgangssituation

Ersatzteile und Reperaturen können den Lebenszyklus von Produkten erheblich verlängern. Dadurch können Ressourcen geschont werden bevor diese durch Recycling wieder den Weg in den Ressourcen-Kreislauf finden. Viele Ersatzteile sind schwer oder nicht mehr zu bekommen. 3D-Scan- und  3D-Drucktechnologien können hier Abhilfe schaffen.

Ziel

• Ziel 1: Scanne ein Objekt über Ansätze des SfM ein
• Ziel 2: Rekonstruiere 3D Modelle
• Ziel 3: Guidance-System für Nutzer, welches hilft, den Scanprozess zu begleiten

Entwicklung einer Mobilen Anwendung zum Scannen von kaputten Teilen mittels Ansätzen des Structure from Motion Verfahrens und KI gestützter rekonstruktion eines 3D-Modells eines intakten Ersatzteiles zur Herstellung mittels Additive Manufacturing.

Anwendungsgebiete

• Industrie 4.0
• Autonome Systeme

Beteiligte Institute

• Institut für verteilte Systeme der Fakultät Informatik, Ostfalia Hochschule
• Institut für Informatik, Fakultät Mathematik/Informatik und Maschinenbau, TU Clausthal

Ausgangssituation

Durch Brände in (Recycling-)Lagern können große Schäden entstehen und umweltbelastende Stoffe in die Luft gelangen. Flächendeckende stationäre Löschsysteme werden oft aus organisatorischen und Kostengründen nicht eingesetzt.
Ein mobiler autonomer Feuerlöschroboter befährt den zu überwachenden Bereich selbständig und überprüft diesen auf Brandentstehung. Im Falle eines Brandes meldet er diesen und beginnt parallel mit dem Löschen durch das mitgeführte Löschmodul.

Ziel

Der automome Löschroboter wird im aktuellen Semester für einen Recylinghof optimiert. Im ersten Schritt soll also ein Umbauplan skizziert werden. Außerdem wird durch das Team eine umfassende Marktskizze angefertigt, um Konkurrenz, Angebot und Nachfrage auszuloten.

Das Digitalisiserungsprojekt wurde im WiSe 21/22 gestartet und wird nun bereits im dritten Semester fortgeführt.

Anwendungsgebiet

• Digitale Transformation

Beteiligte Institute

• Institut für Konstruktion und angewandten Maschinenbau der Fakultät Maschinenbau, Ostfalia Hochschule
• Institut für Information Engineering der Fakultät Informatik, Ostfalia Hochschule

Ausgangssituation

Was leistet der Wald? Und welche Daten können im Wald gesammelt werden? Genau mit dieser Problemstellung beschäftigt sich dieses Projekt. Die Daten sollen mit Hilfe einer Oberfläche für die Bürger*innen verständlich visualisiert und interessant dargestellt werden um so das Ökosystem Wald für alle greifbar zu machen.

Ziel

Ziel des Forschungsprojekts ist es, die digitale Transformation des Waldes mittels intelligenter Waldsensorik und 5G-Anbindung vorranzutreiben und zur Optimierung der nachhaltigen Forstwirtschaft beizutragen. Außerdem soll eine fortwährende Überwachung des Waldes zur Bewältigung der Folgen des Klimawandels beitragen, sodass damit gezielt und präventiv auf  klimatisch bedingte Signale, wie Trockenheit oder Risiken durch Schädlingsbefall, reagiert werden kann.

Anwendungsgebiet

• Mobilität

Beteiligte Institute

• Institut für für verteilte Systeme, Fakultät Informatik, Ostfalia Hochschule
• Institut für Verkerkehrsmanagement der Fakultät Verkehr-Sport-Tourimus-Medien, Ostfalia Hochschule

Beteiligtes Unternehmen

• Salzgitter Flachstahl GmbH

Ausgangssituation

Salzgitter Flachstahl gehört zu den größten deutschen Stahlproduzenten. Um die Effizenz, Arbeitssicherheit und auch die Energiebilanz zu verbessern, sollen Transporttrucks die Beförderung des produzierten Stahls übernehemen.

Ziel

Der Tansport von Stahl soll durch umweltfreundliche, energiesparende und vorrausschauend fahrende Transportautos ausgeführt werden. Diese arbeiten mit einem Bilderkennungssystem, welches über Netzwerkkommunikation Fahrmanöver planen und damit zu den gesetzen Zielen beitragen kann.

Anwendungsgebiet

• Digitale Transformation

Beteiligte Institute

• Institut für Wirtschaftswissenschaften, TU Clausthal
• Institute for Software and Systems Engineering, TU Clausthal

Ausgangssituation

Jedes fünfte Kind kann nach der Grundschulzeit nicht richtig lesen. Einer der Hauptgründe besteht in der mangelnden Lesekompetenz. Eigentlich wird diese durch das Vorlesen oder gemeinsames Lesen  im Elternhaus gefördert. Mangelnde Lesekompetenz führt zu langfristigen, irreparablen Defiziten bis ins Erwachsenenalter. Der Verein Coach@School bietet mit seinem Programm „Bücherkoffer“ den Service, mit Büchern gefüllte Koffer auszuleihen und zuhause zu lesen. Die Kommunikation zwischen Verein und Elternhaus ist derzeit aufgrund fehlender Kommunikationswege jedoch nur indirekt möglich und gestaltet sich recht schwierig.

Ziel

Durch die gezielte Förderungen von Kindern mit fehlender Lesekompetenz soll der Start ins Leben erleichtert werden. Der Bücherkoffer bietet hierfür ein optimales Konzept, um vorhandene Barrieren im Zugang zu Büchern zu verringern und somit die Lese- und Vorlesefähigkeiten der ganzen Familie in vielen verschiedenen Sprachen zu unterstützen. Im Projekte soll eine technische Schnittstelle für die Kommunikation zwischen Nutzer*innen und dem betreuenden Team hergestellt werden. 

Das Digitalisiserungsprojekt wurde im Sommersemester 2022 gestartet und wird im Wintersemester 2022/23 fortgeführt.

Anwendungsgebiet

• Digitale Transformation

Beteiligte Institute

• Institut für Verkehrsmanagement, Ostfalia Hochschule
• Institut für verteilte Systeme der Fakultät Informatik, Ostfalia Hochschule

Beteiligte Unternehmen

• christmann informationstechnik + medien GmbH & Co. KG

Ausgangssituation

Fast jede Industrieanlage hat sie - die analoge Anzeige. Allerdings können diese nur vor Ort abgelesen werden und es kann keine Datenhistorie angelegt oder gespeichtert werden. Um diese Technologie zu digitalisieren ist ein teurer und aufwendiger Aufbau inklusive Signalverbindung notwenig.

Ziel

An den industriellen Anlagen sollen Kameras installiert werden. Außerdem sollen künstliche Intelligenzen die erfassten Bilder auswerten und in einem Archiv ablegen. Auf den gesammelten Daten soll eine zentrale Überwachung entstehen, welche an ein Alarmsystem gekoppelt ist. Perspektivisch  können so noch weitere ergänzende Funktionen implementiert werden.

Anwendungsgebiete

• Industrie 4.0
• Autonome Systeme

Beteiligte Institute

• Institut für verteilte Systeme der Fakultät Informatik, Ostfalia Hochschule
• Institut für Informatik, Fakultät Mathematik/Informatik und Maschinenbau, TU Clausthal

Ausgangssituation

Durch Brände in bspw. (Recycling-)Lagern entstehen große Schäden und oft auch umweltbelastende Stoffe. Flächendeckende stationäre Löschsysteme werden aus fachlich-organisatorischen und insbesondere aus Kostengründen oft nicht eingesetzt oder können nicht eingesetzt werden.

Ziel

Ein mobiler autonomer Feuerlöschroboter befährt den zu überwachenden Bereich selbständig und überprüft diesen auf Brandentstehung. Im Falle eines Brandes meldet er diesen über Funk und beginnt parallel mit dem Löschen durch das mitgeführte Löschmodul (einem Wasserkanister mit Pumpe).

Das Digitalisiserungsprojekt wurde im WiSe 21/22 gestartet und wird nun im SoSe 22 weitergeführt.

Anwendungsgebiet

• Mobilität

Beteiligte Institute

• Institute for Software and Systems Engineering, Fakultät Mathematik/Informatik und Maschinenbau, TU Clausthal
• Institut für Verkehrsmanagement der Fakultät für Verkehr-Sport-Tourismus-Medien, Ostfalia Hochschule

Ausgangssituation

Die im öffentlichen, straßengebundenen eingesetzten Fahrzeuge sind bisher nur teilweise mit intelligenten Funktionalitäten bezüglich einer Messung des Belegungsfaktors ausgestattet. Außerdem können die Verkehrsbetriebe auf historische Daten (z.B. aus Fahrgastzählungen) zurückgreifen, jedoch können aktuelle Fahrtenwünsche ohne die Einbindung der Fahrgäste nicht dynamisch berücksichtigt werden. Die ökonomisch wenig attraktiven Folgen sind Leerfahrten und hohe Kosten für die Verkehrsbetriebe. Zudem ist es für die ÖV-Betriebe schwierig, mögliche Fahrtrouten vorherzusehen.

Ziel

Im WiSe 21/22 wurden zunächst Recherchen zu defizitären Aspekten aktueller On-Demand-Systeme und die Analyse der Auswirkungen von Wohn- und Gewerbegebieten auf das Verkehrsverhalten von Fahrgästen vorgenommen. Es wurde begonnen, eine Belegungserkennung im Fahrzeug  zu erarbeiten und eine App für Beförderungswünsche zu erstellen. Mittels dieser App sollen Routenalgorithmen in der Leitstelle Fahrtwünsche bearbeiten - Prognosedaten aus verkehrsplanerischer Herangehensweise sollen hier einfließen können.

Das Projekt wird im SoSe 22 weitergeführt.

Anwendungsgebiet

• Industrie 4.0

Beteiligte Institute

• Institut für für verteilte Systeme, Fakultät Informatik, Ostfalia Hochschule
• Institut für angewandte Wissenschaften, Fakultät Elektrotechnik, Ostfalia Hochschule
• Institute for Software and Systems Engineering, Fakultät Mathematik/Informatik und Maschinenbau, TU Clausthal

Ausgangssituation

Stop-and-Go-Verkehr durch Ampeln ist ineffizient und ärgerlich. Fahrer wechseln ständig zwischen Fahren und Warten. Autos müssen immer wieder bremsen und beschleunigen. Anwohner leiden unter Lärm und Luftverschmutzung. In der neuen Location des OpenMobilityLab an der Ostfalia in Wolfenbüttel arbeiten die Studierenden dieses Semester im Projekt Greenlight an Lösungen für diese Problemstellungen.

Ziel

Entwicklung eines energieeffizienten Systems zur Überquerung von Kreuzungen im Straßenverkehr, um die Lärmbelästigung sowie die Luftverschmutzung duch Autos in Wohngebieten so gering wie möglich zu halten.

Anwendungsgebiet

• Digitale Transformation

Beteiligte Institute

• Institut für Wirtschaftswissenschaften, TU Clausthal
• Institute for Software and Systems Engineering, TU Clausthal

Ausgangssituation

Jedes fünfte Kind kann nach der Grundschulzeit nicht richtig lesen. Einer der Hauptgründe besteht in der mangelnden Lesekompetenz. Eigentlich gefürder durch das Vorlesen oder gemeinsames Lesen  im Elternhaus, für eine mangelnde Lesekompetenz zu langfristigen, irreparablen Defiziten bis ins Erwachsenenalter. Der Verein Coach@School bietet mit seinem Programm „Bücherkoffer“ die Service, mit Büchern gefüllte Koffer auszuleihen und zuhause zu lesen. Die Kommunikation zwischen Verein und Elternhaus ist derzeit aufgrund fehlender Kommunikationswege jedoch nur indirekt möglich und gestaltet sich recht schwierig.

Ziel

Durch die gezielte Förderungen von Kindern mit fehlender Lesekompetenz soll den Start ins Leben erleichtert werden. Der Bücherkoffer bietet hierfür ein optimales Konzept, um vorhandene Barrieren im Zugang zu Büchern zu verringern und somit die Lese- und Vorlesefähigkeiten der ganzen Familie und in vielen verschiedenen Sprachen zu unterstützen. Im Projekte soll eine technische Schnittstelle für die Kommunikation zwischen den Nutzern und dem betreuenden Team herzustellen.

Anwendungsgebiet

• Digitale Transformation

Beteiligte Institute

• Institut für Verkehrsmanagement, Ostfalia Hochschule
• Institut für verteilte Systeme der Fakultät Informatik, Ostfalia Hochschule

Beteiligte Unternehmen

• christmann informationstechnik + medien GmbH & Co. KG

Ausgangssituation

Carsharing-Dienste sind heute in vielen Städten zu finden. Per App können Kundinnen und Kunden ein Fahrzeug buchen und für Fahrten nutzen. Die  Fahrzeuge sind, je nach Anbieter, auf definierten Parkplätzen zu finden und dort nach der Nutzung auch wieder abzustellen.

Ziel

Um den Kundinnen und Kunden mehr Komfort zu bieten und Carsharing attraktiver zu gestalten, möchten wir einen innovativen Carsharingdienst entwickeln. Bei ihm sollen die Mietwagen autonom vom Parkplatz zum aktuellen Standort der Kundin/des Kunden fahren. Dabei stellen wir uns in der Entwicklung der Herausforderung, dass die Fahrzeuge sicher zum Ziel kommen, auf unerwartete Hindernisse reagieren, Notbremsungen vornehmen und Routen neu berechnen können. Das umgesetzte Konzept wird an einem ADAS-Modellfahrzeug im Maßstab 1:8 in einer Laborumgebung evaluiert.