SICHERHEITSAUSLEGUNG

Die Erforschung von Abläufen und Auswirkungen relevanter Unfallszenarien ist ein elementarer Faktor für den bestmöglichen Schutz von Menschen im Straßenverkehr. Um Unfallmuster und- ursachen exakt zu entschlüsseln, erheben wir in einer Kooperation mit der Audi Accident Research Unit (AARU) reale Unfälle. Diese und weitere Daten aus internationalen Unfalldatenbanken werden per Machine Learning ausgewertet und machen hochkomplexe Zusammenhänge sichtbar.

Die so gewonnenen Erkenntnisse ermöglichen es uns, Aussagen zur Effektivität von Sicherheitsfunktionen für den Verkehr der Zukunft zu treffen und mittels FEM-Simulationen neuartige Schutzsysteme für Insassen in zum Beispiel autonom fahrenden Fahrzeugen zu entwickeln.

In den Mobilitätskonzepten der Zukunft sind Sitz- und Insassenpositionen möglich, in denen aktuelle Dummys an die Grenzen ihrer Messbereiche stoßen. Daher zählt zu unseren Forschungsschwerpunkten die ständige Weiterentwicklung von virtuellen Menschmodellen bezüglich Verletzungsbiomechanik und Biofidelität sowie darüber hinaus auch die Entwicklung von Verletzungsrisikofunktionen – alles, um letztlich wirksame Konzepte zum Schutz von Menschen im Verkehr der Zukunft bereitzustellen.

Weiterhin entwickeln wir Sensorik-Algorithmen zur Unfallerkennung, welche die bestmöglichen Schutzsysteme im Fahrzeug ansteuern und regeln, um Insassen und andere Verkehrsteilnehmer gezielt zu schützen. Hierzu verwenden wir die Methode Kernkompetenz Integrale Sicherheitssysteme (KISS). Um Position und Zustand von Insassen exakt zu erfassen, erarbeiten wir darüber hinaus geeignete Sensorik-Systeme für den Fahrzeug-Innenraum.

Grundsätzlich gilt: Wir denken Sicherheitsauslegung ganzheitlich: Von der Unfallanalyse über die Unfallerkennung bis hin zum optimalen Schutz aller beteiligten Menschen bieten wir das gesamte Know-how aus einer Hand.

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Unsere Biomechanik-Experten entwickeln und verbessern möglichst realitätsgetreue Modelle zur Abbildung des menschlichen Körpers.

Neben Dummys kommen bei uns auch virtuelle Menschmodelle zur Entwicklung von zukünftigen Insassenschutzsystemen zum Einsatz.

Mittels Finite-Elemente-Methoden sowie Machine Learning-Verfahren entwickeln wir Sensorik-Algorithmen zur möglichst frühzeitigen Unfallerkennung.