News
Automatisiertes Fahren im Stadtverkehr
Im Verbundprojekt STADT:up hat ein Team unserer Fakultät wichtige Beiträge für das automatisierte Fahren im urbanen Raum geleistet.
06/07/2026
Nach dreieinhalb Jahren ist das Verbundprojekt STADT:up im Aldenhoven Testing Center zu Ende gegangen. Ziel war es, Fahrzeuge für das automatisierte Fahren im Stadtverkehr weiterzuentwickeln. Dabei arbeiteten 20 Partner aus Industrie und Wissenschaft an Lösungen für komplexe Verkehrssituationen.
Der Stadtverkehr stellt autonome Fahrzeuge vor besonders hohe Anforderungen. Dichte Verkehrsströme, unklare Vorfahrtsregeln, abbiegende Radfahrende und plötzlich auftauchende Fußgänger machen urbane Szenarien schwer berechenbar. Ziel des Projektes war es, automatisiertes Fahren im Stadtverkehr so weiterzuentwickeln, dass Fahrzeuge ohne Eingriff durch Fahrerinnen oder Fahrer sicher reagieren können.
Das Team aus der Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik von der Hochschule München war im Projekt mit drei Demonstratoren beteiligt und brachte dabei zentrale Technologien für KI-basierte Wahrnehmung und Simulation ein.
Forschungsfahrzeug AVA
Ein Schwerpunkt lag auf dem Forschungsfahrzeug AVA, das Verkehrsteilnehmende nicht nur erkennt, sondern auch deren wahrscheinliches Verhalten antizipiert. Damit kann das System frühzeitig auf kritische Situationen reagieren und komplexe Verkehrsszenen vorausschauend einschätzen. Beteiligt waren: Erik Schuetz, Constantin Selzer, Max Büttner, Kanak Mazumder, Katharina Winter, Stefan Englmeier und Sebastian Niebler.
Virtuelle Grenzfälle
Auch eine VR-basierte Simulationsumgebung für virtuelle Grenzfälle wurde entwickelt. Mithilfe von Motion Capture und Spracheingaben können Testpersonen darin Fußgängerbewegungen im Fahrsimulator CARLA steuern. So lassen sich kritische Verkehrssituationen realitätsnah untersuchen, ohne Menschen oder Fahrzeuge zu gefährden. Die Simulationsumgebung wurde maßgeblich von Mohan Ramesh und Mark Azer entwickelt.
FUSE-Bike als Datensammler
Ergänzt wurde das Projekt durch das FUSE-Bike, das als intelligenter Datensammler und Plattform für kooperative Perzeption dient. Ausgestattet mit 360°-LiDAR, Kameras und GPS liefert es Verkehrsdaten direkt aus der Perspektive von Radfahrenden. Durch den Austausch von Live-Daten mit Autos können diese auch dann Informationen über das Umfeld erhalten, wenn der Sichtkontakt noch fehlt. Diese Entwicklung wurde von Max Büttner, Kanak Mazumder, Mario Finkbeiner, Sebastian Niebler bearbeitet.
Prof. Dr. Fabian Flohr, Professor für Maschinelles Lernen und Autonome Systeme an der Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik der Hochschule München, sagt:
„Stadtverkehr ist das Härteste, was man einem autonomen Fahrzeug zumuten kann. STADT:up hat gezeigt: KI-basierte Systeme sind dieser Komplexität heute schon gewachsen – wenn man die richtigen Daten hat und die richtigen Fragen stellt. An der HM bringen wir der KI bei, das urbane Chaos durch die Augen von Fußgängern und Radfahrern zu lesen. So können autonome Fahrzeuge vorausdenken und machen das Unvorhersehbare berechenbar.“
Über STADT:up
Das Verbundprojekt STADT:up („Solutions and Technologies for Automated Driving in Town“) wurde im Förderprogramm „Neue Fahrzeug- und Systemtechnologien“ des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie gefördert. Mit einer Laufzeit von dreieinhalb Jahren und einem Gesamtbudget von 62,2 Millionen Euro leistete STADT:up einen wichtigen Beitrag zur Weiterentwicklung sicherer, nutzerorientierter und nachhaltiger automatisierter Mobilität im urbanen Raum.
Beteiligt waren die Automobilhersteller CARIAD SE, Mercedes-Benz AG und Opel Automobile GmbH sowie die Zuliefer- und Technologieunternehmen Aptiv Services Deutschland GmbH, AUMOVIO SE, AVL Deutschland GmbH, DeepScenario GmbH, Ergosign GmbH, gestigon GmbH, HELLA GmbH & Co. KGaA, Robert Bosch GmbH, Valeo und ZF Friedrichshafen AG. Aus dem Bereich Wissenschaft und Forschung haben sich die Bundesanstalt für Straßen- und Verkehrswesen (BASt), das Deutsche Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR), die Hochschule München, die Technische Universität Chemnitz, die Technische Universität Darmstadt und die Technische Universität München als Partner in das Projekt eingebracht.