Das Zukunftslabor Mobilität untersuchte eine Methode, um die Funktionsfähigkeit automatisierter Fahrfunktionen trotz degradierender Fahrzeugkomponenten zu gewährleisten. Zudem stand ein Verfahren zur kontraktbasierten Systementwicklung im Fokus, mit dem sich die Sicherheit hochautomatisierter Fahrzeuge verbessert.
Wissenschaftler*innen des Zukunftslabors Mobilität entwickelten Monitoring-Systeme, um die Sicherheit autonomer Fahrzeuge während der Fahrt zu gewährleisten. Durch funktionales und situatives Monitoring können unsichere Fahrsituationen erkannt und das Fahrzeug in einen sicheren Zustand versetzt werden.
Die Wissenschaftler*innen des Zukunftslabors Mobilität untersuchten digitale Tools, die Akteure aus der Mobilitätsbranche dabei unterstützen, intelligente Verkehrssysteme und nachhaltige Lösungen zu entwickeln. Mit den Tools können Verkehrsprozesse simuliert und digitale Innovationen getestet werden.
Die Wissenschaftler*innen des Zukunftslabors Mobilität analysieren Nutzungsdaten von E-Scootern, um deren Einsatz in Städten zu optimieren. Maschinelles Lernen (ML) hilft dabei, die Nachfrage vorherzusagen und die Infrastrukturplanung voranzutreiben. Dabei spielen Regulierungsansätze wie Geofencing eine wichtige Rolle.
