DEKOR-X - Dezentraler Kommunikationsraum Kreuzung, Teilvorhaben: Dynamische Umgebungswahrnehmung

DEKOR-X - Dezentraler Kommunikationsraum Kreuzung, Teilvorhaben: Dynamische Umgebungswahrnehmung

DEKOR‑X erforscht neue Wege, um den Straßenverkehr sicherer und effizienter zu gestalten, insbesondere an innerstädtischen Kreuzungen, die zu den komplexesten Verkehrssituationen zählen. Das Projekt setzt auf dezentral vernetzte intelligente Fahrzeuge, die ihre Umgebung erfassen, Informationen untereinander austauschen und gemeinsames Erfahrungswissen nutzen. Dazu entwickelt DEKOR‑X neue Methoden zur Umfeld- und Bewegungsmodellierung, innovative Kommunikationskanäle sowie effiziente Verfahren zur Informationsverarbeitung direkt im Fahrzeug. Ergänzend werden Fahrzeugdaten in einer Cloud mittels KI‑Modellen analysiert, um Bewegungsmuster vorherzusagen und Fahrzeuge frühzeitig vor Gefahren zu warnen.

Im Projekt werden diese Technologien in konkreten Anwendungsfällen erforscht und anhand von Demonstratoren umgesetzt. Dazu gehören „Um die Ecke blicken“ zur Erhöhung der Sicherheit an unübersichtlichen Kreuzungen, „Optimales Verkehrsverhalten“ sowie „Fußgängerüberweg mit Erfahrung“. Die Arbeiten gliederten sich in mehrere technische Bereiche, darunter die Systembetrachtung und der Architekturentwurf, automatisiertes Fahren mit verteilter Sensorik, automatisiertes Fahren mit Backend‑Modellen sowie die reale Erprobung der entwickelten Konzepte.

Die Hochschule Coburg konzentriert sich innerhalb des Projekts auf die Verbesserung der Umfeldwahrnehmung und die Entwicklung erweiterter Umgebungsmodelle zur Unterstützung von Fahrentscheidungen. Darüber hinaus erforscht sie robuste Objektdetektion unter widrigen Wetterbedingungen, die Risikobewertung von Fußgängerbewegungen, die KI‑basierte Erzeugung synthetischer Daten sowie präzise Verfahren der Fahrzeuglokalisierung. Diese Arbeiten bilden eine wichtige Grundlage für zuverlässige autonome Fahrfunktionen in komplexen urbanen Verkehrsräumen und tragen entscheidend dazu bei, zukünftige Mobilitätslösungen sicherer und intelligenter zu gestalten.

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An interactive approach to extrinsically calibrate 3D LiDAR and monocular camera using open source toolchain

Paracha, Abdul Haq Azeem; Brückner, Christoph; Arbeiter, Georg...

2025 IEEE International Conference on Simulation, Modeling, and Programming for Autonomous Robots (SIMPAR).
DOI: 10.1109/SIMPAR62925.2025.10978990


Peer Reviewed
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Promotionen

3D perception and object detection in different weather conditions for autonomous driving


Doktorand / Doktorandin Abdul Haq Azeem Paracha
Forschungsschwerpunkt HRK Schwerpunkt Nachhaltige Mobilitäts- und Energiekonzepte
Zeitraum 01.09.2023 - 01.03.2027
Wissenschaftlich betreuende Personen HS-Coburg Prof. Dr. Georg Arbeiter und Prof. Dr. Klaus Stefan Drese
Einrichtungen Hochschule Coburg
Promotionszentrum Nachhaltige und Intelligente Systeme (NISys)
Fakultät Maschinenbau und Automobiltechnik (FMA)
Promotionszentrum Nachhaltige und Intelligente Systeme
3D object detection plays a significant role in Autonomous Driving (AD) tasks, enabling vehicles to accurately perceive surroundings with higher accuracy due to the availability of depth information, which is a limitation in traditional 2D object... mehr

A Hybrid Framework for Multi-Pedestrian Intention Prediction in Autonomous Driving Environments


Doktorand / Doktorandin Ali Dehghani
Forschungsschwerpunkt HRK Schwerpunkt Smart Sensing, Automation and Analytics
Zeitraum - 20.07.2030
Wissenschaftlich betreuende Personen HS-Coburg Prof. Dr. Klaus Stefan Drese und Prof. Dr. Lucila Patiño Studencki
Einrichtungen Hochschule Coburg
Promotionszentrum Nachhaltige und Intelligente Systeme (NISys)
Fakultät Maschinenbau und Automobiltechnik (FMA)
Promotionszentrum Nachhaltige und Intelligente Systeme
The aim of this doctoral project is to develop methods for early and interpretable detection of pedestrian intentions in urban autonomous-driving scenarios. By fusing classical multi-target tracking with learning-based predictors, the research... mehr

Verfahren zur effizienten Datenreduktion und Bewertung von HD-Kartenmethoden für eine präzise Eigenlokalisierung autonomer Fahrzeuge


Doktorand / Doktorandin Christoph Brückner
Forschungsschwerpunkt HRK Schwerpunkt Nachhaltige Mobilitäts- und Energiekonzepte
Zeitraum 01.06.2021 - 31.12.2027
Wissenschaftlich betreuende Personen HS-Coburg Prof. Dr. Dieter Landes und Prof. Dr. Lucila Patiño Studencki
Einrichtungen Hochschule Coburg
Promotionszentrum Nachhaltige und Intelligente Systeme (NISys)
Fakultät Maschinenbau und Automobiltechnik (FMA)
Promotionszentrum Nachhaltige und Intelligente Systeme
Ziel des Promotionsvorhabens ist die Weiterentwicklung von Verfahren zur Eigenlokalisierung mittels hochgenauer Karten (HD-Karten). HD-Karten sind generell sehr speicherintensiv, so dass sich ein komplettes Straßennetz nur schwer vollständig... mehr

Projektleitung

Prof. Dr. Lucila Patiño Studencki
T +49 9561 317 582
Lucila.Patino-Studencki[at]hs-coburg.de

Prof. Dr. Georg Arbeiter
T +49 9561 317 332
Georg.Arbeiter[at]hs-coburg.de

Projektdauer

01.01.2023 - 31.12.2025

Projektpartner

Continental Automotive Technologies GmbH
DENSO ADAS Engineering Services GmbH
Valeo Telematik und Akustik GmbH
Valeo Schalter und Sensoren GmbH

Projektförderung

Adressierte SDGs (Sustainable Development Goals)