Projekte

Im Projekt KIS’M (KI-basiertes System für vernetzte Mobilität) wird ein KI-basiertes System für eine vernetzte Mobilität erprobt, das die Herausforderungen des autonomen, fahrerlosen und bedarfsgerechten Betriebs in dynamisch wachsenden Bediengebieten bewältigen soll. Dies wird auf dem Areal des ehemaligen Flughafens Tegel und mit fahrerlosen Fahrzeugen erprobt.

Die Versorgung von Patienten vor und nach einer intensivmedizinischen Behandlung soll durch das Projekt ERIC verbessert werden. Ziel des Projektes ist es, wissenschaftliche Erkenntnisse konsequent zur Anwendung zu bringen und Patienten an ein neues telemedizinisches Intensivnetzwerk anzuschließen.

Im Reallabor Hamburg (RealLabHH) soll die Mobilität von morgen im Hier und Jetzt einer Metropole erprobt werden und darauf aufbauend eine Blaupause für die digitale Mobilität der Zukunft entstehen. Fraunhofer FOKUS entwickelt mit Partnern dafür eine digitale Kollisionswarnung für Vulnerable Road Users, wie Radfahrer und E-Scooter-Fahrerinnen.

Im ProEnv-Projekt werden Lösungen für smarte Produktions- und Instandhaltungsumgebungen der Zukunft geschaffen.

Im Projekt »Berliner Digitaler Bahnbetrieb« (BerDiBa) werden Technologien für das automatisierte Fahren auf der Schiene entwickelt und erprobt. Fraunhofer FOKUS nutzt hierfür seine Expertise in der Umfeldwahrnehmung für das automatisierte Fahrzeug und dieses mithilfe von KI-Werkzeugen für die Schiene anpassen.

Im Projekt »Ride4All« wird in den nächsten zwei Jahren eine Modellstrecke für barrierefreien ÖPNV etabliert. Von Soest nach Paradiese fahren die Nutzerinnen und Nutzer in automatisierten Kleinbussen unterstützt von einer inklusiven App mit barrierefreier Bedienung.

In Berlin-Reinickendorf wird mittels automatisierter Fahrzeuge und neuer Kommunikationsdienste Sicherheit und Komfort im digitalen Stadtverkehr erprobt und weiterentwickelt.

Im Projekt »KI-FLEX« entwickeln die Projektpartner eine leistungsstarke, energieeffiziente Hardware-Plattform und das dazugehörige Software-Framework für autonomes Fahren.

Damit Assistenzsysteme sowohl für VRUs (»Vulnerable Road User«) als auch PKWs zur Verfügung stehen, ist eine hochgenaue Positionierung notwendig. Entscheidend dabei ist, die Verkehrsteilnehmer der richtigen Spur auf einer Straße zuzuordnen, um z. B. die korrekte Ampelschaltung zu ermitteln oder eine mögliche Kollision festzustellen.

Die Studie »Automatisierungsansätze für digitale Therapien – Stand der Praxis« gibt Hinweise darauf, wo medizinische oder therapeutische Handlungen durch Automatismen unterstützt werden, um medizinische Behandlungsqualität zu verbessern oder medizinisches Personal zu entlasten.