Unser Ziel ist es, das Fundament für die automobile Lichttechnik von morgen zu schaffen und lichttechnische Forschungsfragen in den Zukunftsbereichen Automatisiertes Fahren, Konnektivität & Digitalisierung, Elektrifizierung und Individualisierung zu beantworten. Darüber hinaus beschäftigen wir uns umfänglich mit dem Thema Nachhaltigkeit als eine der zentralen Herausforderungen der Zukunft. Im Rahmen von Promotions- und Förderprojekten werden neuartige Technologien, Ideen und Konzepte evaluiert, welche die Entwicklungstrends im Automobilbereich konsequent aufgreifen.
Forschung
Aktuelle Promotionsthemen
Digitale Abbildung von Gütekriterien einer Scheinwerferlichtverteilung
Katrin Schier befasst sich mit der objektiven und automatisierten Messung von Inhomogenitäten in Scheinwerferlichtverteilungen. Forschungsschwerpunkt ist hierbei die Simulation der Kontrastwahrnehmung des Menschen. Für die Bewertung der Homogenität werden klassische Bildverarbeitungsalgorithmen und Machine Learning Modelle untersucht.
Lichtbasierte internal Human-Machine-Interfaces (iHMI) für automatisierte Fahrzeuge
Leonhard Rottmann beschäftigt sich mit lichtbasierten Lösungen zur Verbesserung des Nutzererlebnisses in autonomen Fahrzeugen. Dabei wird untersucht, wie Vertrauen und Kinetose die Akzeptanz in autonom fahrende Fahrzeuge beeinflussen, und wie Innenraumkonzepte genutzt werden können, um nachteilige Effekte verschiedener Sitzpositionen auszugleichen. Zu diesem Zweck werden lichtbasierte Mensch-Maschine Schnittstellen entwickelt und evaluiert.
Nachhaltige Entwicklung zukünftiger Lichtsysteme
Christian Spork beschäftigt sich mit der Umweltwirkung von Beleuchtungssystemen. Hierbei wird untersucht, welchen Einfluss der konstruktive Aufbau auf Kreislaufprozesse und ökologische Kennzahlen hat. Daraus abgeleitete nachhaltigere Konzepte werden modelliert und getestet.
Hybride optische Simulation für Nanostrukturen
Dominik Metzner beschäftigt sich mit der Implementierung von strahlenoptischen und wellenoptischen Simulationsansätzen für Nanostrukturen. Dabei wird an einem hybriden Ray Tracing Lösungsansatz gearbeitet, der separiert, an welchen Strukturgrößen eine wellenoptische Simulation durchzuführen ist, um die Materialeigenschaften und den Einfluss auf das Licht zu untersuchen. Hierzu werden verschiedene Methoden der hybriden optischen Simulation kombiniert und getestet.
Entwicklung einer Umfeldanalyse mittels aktivem Kamera- Scheinwerfersystem
Leonard Hänsel beschäftigt sich mit einer dreidimensionalen Tiefenwahrnehmung, welche mittels eines aktiven Kamera-Scheinwerfer-Systems umgesetzt wird. Hierbei gilt es zu untersuchen, inwiefern heutige Pixellichtsysteme in Kombination mit optischer Sensorik zur Umfeldwahrnehmung autonomer Fahrzeuge beitragen können.
Projekt Chronolite wird ein IoT (Internet of Things) -Industriestandard für chronobiologisch wirksame Beleuchtung im Mobilitätssektor und angrenzenden Lebenskontexten geschaffen. Ziel ist der Aufbau einer Chronolite-Plattform, die IoT-gestützte Beleuchtungseinheiten an chronobiologische Anforderungen sowie an personalisierte Nutzerpräferenzen, wie die individuelle innere Uhr, anpasst. Leben wir entgegen unserer inneren Uhr, z.B. aufgrund von Reisetätigkeiten, wirkt sich das negativ auf unsere Gesundheit aus. Der Einsatz chronobiologisch wirksamer Beleuchtung kann die innere Uhr wieder in Takt bringen und nachweislich unser Wohlbefinden verbessern. Denn: Licht ist der wichtigste Zeitgeber der inneren Uhr. Es existiert jedoch weder ein Industriestandard für die Beleuchtungssteuerung, noch gibt es standardisierte Anforderungen an Lichtqualität und chronobiologische Wirksamkeit. Im Rahmen des Projektes werden Nutzer- und Kontextdaten über manuelle und automatische Schnittstellen erfasst. Mit diesen Daten werden über ein Regelwerk die chronobiologisch optimalen Beleuchtungsszenarien ermittelt. IoT-Gateways übermitteln die Beleuchtungsszenarien an angebundene Beleuchtungseinheiten. Manuelle Korrektur- und Personalisierungsoptionen liefern Input für die eingesetzten KI-Systeme. Eine Pilotierung der Chronolite-Plattform erfolgt in Straßen-, Schienen- und Flugverkehrsszenarien sowie in dazugehörigen Transitbereichen. Dabei wird die Leistungsfähigkeit der entwickelten Systeme an verschiedenen Use Cases erprobt und dafür optimiert.
Gefördert durch: Bundesministerium für Digitales und Verkehr
Hochkomplexe mechatronische Systeme, wie zum Beispiel moderne LED-Leuchten, können nach Nutzungsende des Fahrzeugs nicht einfach demontiert und in Folgeprodukten verwendet werden: sie werden nach ihrer Lebensdauer als Restmüll entsorgt. Das Forschungsprojekt NALYSES verfolgt daher das Ziel, einen nachhaltigkeitsoptimierten Lebenskreislauf technologisch hochkomplexer Produkte zu realisieren. Höchste Anforderungen an automobile Beleuchtungssysteme sollen bereits im Entwicklungsprozess so umgesetzt werden, dass diese repariert und nach dem sogenannten EoL (Lebensende des Produkts) bestmöglich wiederverwendet werden können. Hierfür sind neuartige und innovative Materialkonzepte, Verfahren und Methoden zu entwickeln. Dabei steht neben der Materialrückgewinnung gerade auch die Wiederverwendung von Baugruppen (second-life) im Fokus. Gleichzeitig sollen Maßnahmen zur Verlängerung der Lebensdauer betrachtet werden. Heutige automobile mechatronische Komponenten sollen in eine Kreislaufwirtschaft überführt werden, bei der das folgende Produkt überwiegend aus Rohstoffen und Komponenten des Vorgängers besteht. Die Entwicklung und Analyse eines digitalen Zwillings gewährleistet zu jedem Zeitpunkt des Entwicklungsprozesses die Kontrolle über die Recyclierbarkeit und den CO2-Fußabdruck. Durch den ganzheitlichen Ansatz und die vollumfänglich abgebildete Wertschöpfungskette wird ein signifikanter Erkenntniszugewinn für alle Teilaspekte erwartet. Auch wenn innerhalb der Untersuchung Beleuchtungskomponenten im Vordergrund stehen, können sowohl die zu entwickelnden Methodiken als auch die Verfahren und Materialbetrachtungen vielfältig neben Fahrzeugkomponenten auf weitere komplexe Produkte, wie z. B. Haushaltsgeräte übertragen werden.
Die Entwicklung des automatisierten Fahrens setzt eine vollumfängliche und uneingeschränkte Funktionalität der Sensoren und Sensorsysteme des Fahrzeuges voraus. Das hochautomatisierte Fahren ab Level 4 erfordert, dass das Fahrzeug die Fahraufgaben sicher und zuverlässig löst, auch wenn der Fahrer nicht oder nur unzureichend auf die Übernahmeaufforderung reagiert. Automatisierte Fahrfunktionen, die von der fahrzeugseitigen Umfeldsensorik abhänging sind, müssen auch unter widrigen Umwelteinflüssen akzeptable und sichere Resultate liefern. Das Ziel des Projekts rosshaf ist die Robustheit von Sensoren und Sensorsystemen gegenüber Umweltbedingungen zu erhöhen und somit auch bei widrigen Umwelteinflüssen die sichere Nutzung von automatisierten Fahrfunktionen zu ermöglichen.
Gefördert durch: Bundesministerium für Wirtschaft und Energie
Das AHEAD-Projekt soll Lichtverteilungen für automatisierte Fahrzeuge entwickeln, die mittels optimierter Kamera-Umfelderfassung und hochaufgelöster Scheinwerfer erst möglich werden. Dazu wird eine leistungsfähige Simulations-Umgebung und ein Top-Down-Optimierungsverfahren zum Rapid-Prototyping von Lichtfunktionen und zukünftigen Scheinwerfersystemen von der TU Dortmund erforscht und umgesetzt. Ein hochgenaues 3D-Umgebungsmodell erstellt 3D Mapping Solutions, das mit lichttechnischen Randbedingungen erweitert wird, um optimierte Lichtfunktionen anhand von realen Test-Cases simulativ vorab beurteilen und optimieren zu können. Die Kamera-Erkennung und die Scheinwerferlichtverteilungen werden anhand eines performanten und hochflexiblen Scheinwerfer-Systems in Ihrem Zusammenwirken von Forvia HELLA in einem Versuchsträger validiert. Damit soll eine höhere Verkehrssicherheit, eine hohe Akzeptanz sowie eine Intentionsdarstellung und eine verbesserte Energie-Effizienz bei hochautomatisierten Fahrzeugen kostengünstig durch eine Kamera-Erkennung und eine gezielte Scheinwerferausleuchtung ermöglicht werden.
Gefördert durch: Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz
Das Projekt INITIATIVE verfolgt das Ziel, eine KI-gestützte adaptive Kommunikation verschiedener Verkehrsteilnehmer für die Integration automatisierter Fahrzeuge in gemischten Verkehrsszenarien zu erarbeiten. Dazu muss das automatisierte Fahrzeug entsprechende Kommunikationsschnittstellen für außenstehende Verkehrsteilnehmer (externes HMI) und für Insassen des Fahrzeuges (internes HMI) bereitstellen. Diese werden im Projekt entwickelt und validiert. Ferner soll mittels kamerabasierter Verfahren die Intention der Kommunikationsteilnehmer erfasst und bei der Kommunikation KI-basiert berücksichtigt werden, um sicherzustellen, dass die Botschaften situativ angepasst übermittelt werden. Um Missverständnisse der Teilnehmer zu vermeiden, müssen die Nachrichten des externen und internen HMI entsprechend synchronisiert werden. Die Funktion der HMI-Systeme und der Sensorik wird zudem projektübergreifend evaluiert. Für die Identifikation relevanter Teilnehmer einer Kommunikation wird auf Metadaten aus einer vernetzten Infrastruktur (externe Sensorik) zurückgegriffen, welche mittels C2X-Kommunikation übertragen werden. Im Gesamtkontext eines gemischten Verkehrsszenarios eignen sich Methoden der KI dabei für die Synchronisation der Nachrichten, die Intentionserkennung der Kommunikationsteilnehmer und die Vorauswahl relevanter Verkehrsteilnehmer.
Mit zunehmender Automatisierung des Verkehrs steigt die Notwendigkeit der Integration automatisierter Fahrzeuge (AVs) in gemischten Verkehrsszenarien. Eine inhärente Herausforderung in solchen Szenarien ist, dass es zu unklaren Situationen kommen kann, in welchen Kommunikation zwischen den verschiedenen Verkehrsteilnehmern nötig ist. Vorrangig müssen sich diese über sichere Bewegungspläne einigen um einen reibungslosen Verkehrsfluss zu ermöglichen. Das Verständnis für die Entwicklung der richtigen Kooperationsstrategie zwischen allen Verkehrsteilnehmern ist von hoher Priorität, um die erfolgreiche Einführung und Akzeptanz automatisierter Fahrzeuge durch alle Verkehrsteilnehmer zu gewährleisten. Das Projekt interACT-Projekts verfolgte daher das Ziel, eine sichere Integration von AVs in gemischte Verkehrsumgebungen zu realisieren. Im Rahmen des Projekts wurden Interaktionskonzepte für eine erwartungskonforme und kooperative Drei-Wege-Interaktion zwischen dem Fahrzeug, dem Insassen und verschiedenen Arten externer Verkehrsteilnehmer entworfen, entwickelt, evaluiert und demonstriert. Die Projektlösungen wurden prototypisch realisiert und für die interACT-Szenarien in Multi-Aktor-Simulatoren und in zwei Demonstratorfahrzeugen validiert.