Unsere Forschungs.Foccacia – Reihe
Ofenfrische Forschung
Was kommt eigentlich bei Mobilitätsforschung in Karlsruhe praktisch heraus? Diese Frage soll unsere Veranstaltungsreihe #Forschungs.Focaccia beantworten. An mehreren Terminen wochentags abends stellen Forscherinnen und Forscher aus Karlsruhe, und Vertreter innovativer Unternehmen, die Ergebnisse aktueller Forschungsprojekte vor.
Dabei geht es um alles, was das KAMO-Umfeld zu bieten hat, Hauptsache: Greifbare, konkrete Ergebnisse – von nachhaltigeren Treibstoffen über Bikesharing in der Regiomove-App bis hin zu autonomem Fahren. Forschungsergebnisse mit internationalem Impact, entwickelt in Karlsruhe.
Kritische Diskussion erwünscht: Die Vorträge bieten Raum zum Fragen, anschließend können die Arbeiten mit der Runde der Projektvertreterinnen und -vertreter diskutiert werden. Was war gut, was war nachvollziehbar, was sollte in zukünftigen Projekten besser werden?
Ofenfrisches Focaccia
Starke Forschungsergebnisse sind auf leeren Magen unbekömmlich. Weil wir das wissen, ist für Getränke und Snacks gesorgt: Auf der Veranstaltung gibt es frisches Focaccia von einem Bäcker aus der Region.
Aktuelle Forschungs- und Entwicklungsergebnisse aus Karlsruhe zum Anbeißen?
- Auf jeder Veranstaltung stellen wir konkrete Ergebnisse zu aktuell abgeschlossenen Forschungsprojekten vor
- Forscherinnen und Forscher aus Karlsruhe und innovative Unternehmen stehen in der Diskussion Rede und Antwort
- Verhungern ausgeschlossen: Es gibt Getränke und frisches Focaccia aus der Region!
© Fraunhofer IOSB, Foto: Linda Christ
© Fraunhofer IOSB, Foto: Linda Christ
© Fraunhofer IOSB, Foto: Linda Christ
Die Projekte am Donnerstag 05.03.2026
AutoRICH
Autonomes Fahren –
Chancen und Risiken
Chancen und Risiken
Das Forschungsprojekt AutoRICH untersuchte am Beispiel von Karlsruhe die Chancen und Risiken des autonomen Fahrens für Städte und ihrer Bewohner:innen. Die Kernbotschaft des Projekts ist, dass ohne regulierende Eingriffe der Kfz-Verkehr zunehmen und das Verkehrssystem überlasten wird. Das sogenannte Szenario »Trend« (marktgetriebene Entwicklung) würde zur Überlastung des Straßennetzes führen, wodurch Nachhaltigkeitsziele und die Umgestaltung des öffentlichen Raums nicht erreicht, werden könnten.
Als Gegenszenario wurde »Sharing« (politikgetriebene Entwicklung) entwickelt, das vorsieht, autonome Fahrzeuge nur als geteilte Fahrzeuge (Carsharing und Ridepooling) zuzulassen. Dadurch kann die Fahrzeugflotte massiv reduziert und der öffentliche Raum entsiegelt und begrünt werden. Auch mehr Platz für Rad- und Fußverkehr kann so geschaffen werden. Allerdings reicht »Sharing« allein nicht aus, um den Verkehr zu reduzieren, da attraktive Angebote auch neue Nutzergruppen mobilisieren. Eine Reduktion der Verkehrsleistung ist nur durch eine Verschiebung hin zu Angeboten wie beispielsweiße Ridepooling möglich.
Als zentrale Empfehlung fordert die Studie, dass die Politik bereits heute aktiv Weichen stellen muss, insbesondere indem sie auf Bundesebene einen Rahmen schafft, der autonome Fahrzeuge nur als geteilte Fahrzeuge zulässt, und das Parkraumangebot auf kommunaler und Landesebene reduziert.
AVEAS
Absicherungsrelevante Verkehrssituationen erheben, analysieren, simulieren
Im AVEAS-Projekt wurden skalierbare und nachhaltige Methoden entwickelt, um kritische Situationen im Realverkehr gezielt zu erheben und in Modelle zur Szenariengenerierung und Simulation zu überführen. Dies erfordert eine valide virtuelle Abbildung des Realverkehrs, insbesondere seiner Risikofaktoren. Das Projekt fokussierte auf drei situative Risikoaspekte, um auf die Sicherheit künftiger Fahrfunktionen im Mischverkehr zu schließen:
- Wechselwirkung mit menschlichem Verkehrsverhalten: Dies geschah durch die Analyse von Unfalldatenbanken und die systematische Realdatenerhebung mittels Messfahrzeugen, Sensorinfrastruktur und Luftbildern. Abschließend erfolgte daraus die Ableitung von Fahrverhaltenssimulationen.
- Mensch-Maschine-Interaktion (MMI): Untersucht wurden die Übergänge der Fahrverantwortung zwischen automatisierter Funktion und menschlichen Insassen durch virtuelle Studien mit Probanden.
- Automatisierte Perzeption und Planung: Hier lag der Fokus auf systematischen Erhebungen von Sensordaten in herausfordernden Umgebungen und der Analyse von Fehlinterpretationen im automatisierten System.
Die gewonnenen Erkenntnisse wurden genutzt, um prototypische Funktionen künftiger automatisierte Straßenfahrzeuge zu erproben, wie fahrerloses Fahren auf der Autobahn. Daten und Modelle sollen über das Projekt hinaus anwachsen und für weitere Projekte und industrielle Anwendungen bereitstehen, ebenso wie die entwickelten offenen Datenstandards (DIN SAE SPEC 91518) und die zugehörige Open-Source-Software.
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