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Tagung Automatisiertes Fahren

Eine Fachtagung der TU München und des TÜV SÜD


Tagung / Kongress
7. - 8. Dezember 2023
Austausch mit Experten
Präsenztagung
Deutschsprachige Tagung

Autonomes Fahren wird die Mobilität der Zukunft nachhaltig verändern. Deutschland schaffte mit der geänderten Gesetzgebung für autonome Fahrzeuge bereits 2022 als Vorreiter konkrete Rahmenbedingung für die Entwicklung und den realen Einsatz automatisierter Fahrzeuge auf der Straße.

Trotz der Fortschritte im Bereich automatisiertes Fahren stellen Sicherheit und Zuverlässigkeit der automatisierten Fahrzeuge sowie deren Absicherung weiterhin eine Herausforderung für Wissenschaft und Industrie dar. Zusätzlich zu den technischen Anforderungen an die autonomen Fahrzeuge rücken Fragenstellungen zu möglichen kommerziellen Anwendungsgebieten und Businessmodellen in den Vordergrund. Dabei spielen der Mensch und seine Interaktion mit dem Fahrzeug auch in der Automatisierung des Straßenverkehrs eine wichtige Rolle.

Zusätzlich zu den Fahrzeugen entwickelt sich mit der zunehmenden Automatisierung ein intelligentes Verkehrssystem mit vernetzten Verkehrsteilnehmern und Infrastruktur, deren Daten auch in digitalen Zwillingen genutzt werden können. Auch mit Hilfe von Simulationen kann der Prozess der Absicherung reproduzierbarer und erklärbarer gestaltet werden. Zusätzlich müssen für den realen Einsatz ethische und rechtliche Fragestellungen beantwortet werden.

Bei der 11. Tagung Automatisiertes Fahren dreht sich alles um die aktuellen Herausforderungen automatisierter Fahrzeuge. Im Fokus stehen Konzepte, bereits realisierte Ansätze und Erfahrungsberichte zur Gestaltung dieser neuen Technologien, auch im Hinblick auf gesellschaftliche Akzeptanz und deren Nutzung.

Inhalte

  • Technologische Herausforderungen
  • Von Simulation und Daten zum Realfahrzeuge
  • Automatisiertes Fahrzeug, Mobilität und Geschäftsmodelle
  • Human Factors
  • Absicherung und Freigabe, Recht und Ethik

Dauer

7. - 8. Dezember 2023

Ort

TÜV SÜD, Westendstraße 199, 80686 München
  • Fahrzeug- und Zulieferindustrie
  • Entwicklungsdienstleister
  • Systemanbieter
  • Hochschulen und Forschungseinrichtungen
  • Behörden und Verbände

Hinweis

Hochschulangehörige erhalten 50% Rabatt auf die Teilnahmegebühr.

Tagungssprache

Deutschsprachige Tagung

 

Das Tagungsprogramm

BMW Driving Experience Today & Tomorrow
Dr. Peter Waldmann, Leiter Funktions- und SW Entwicklung automatisiertes Fahren, BMW Group

Automated Trucking: Vision, Current State, and Challenges
Dr. Axel Gern, TORC Europe GmbH

A2RL: learnings from the future of autonomous racing
Danilo Caporale, Technology Innovation Insitute, Abu Dhabi

NAD – NIO Automated Driving
Mirko Reuter, Senior Director NIO AD Europe

Neun Jahre EasyMile: Eine Bilanzierung des Entwicklungsstandes im Zusammenspiel von Regulatorik, Technologiereife und Marktanforderungen
Dr. Arwed Schmidt, Geschäftsführung EasyMile GmbH

Autonomes Ridepooling als die nächste Säule des Öffentlichen Verkehrs
Dr. Benjamin Scher, Lead Product Strategy , MOIA GmbH

Aktueller Stand der Betriebsbereichsgenehmigung nach AFGBV bzw. EU(VO) 2022/1426
Frank Schneider, TÜV-Verband e.V.

Vertrauenswürdige hochautomatisierte Fahrsysteme durch Integration rechtlicher und ethischer Aspekte
Isabel Hernandez Cabrera, Patricia Brüstle, Christoph Höhmann, Mercedes-Benz Group AG

Automated Driving – How to develop and make it happen today?
Alejandro Vukotich, Qualcomm

Lidar-based Proactive Safety: How to learn from Autonomous Driving to make all vehicles safe
Dr. Björn Giesler, Luminar Technologies

 

Adverse Weather Conditions in the Validation of ADAS/AD Sensors
Dr. Armin Engstle, AVL Software and Functions GmbH

3D Indoor-Localization based on Radar
Dr. Saman Khodaverdian, Dr. Benedikt Lattke, Alice Natoli, Julien Seitz,  Dr. Ralph Grewe, Continental

Maschinelles Lernen zur Geschwindigkeits- und Bewegungsrichtungsschätzung von Objekten basierend auf Scan-Artefakten von LiDAR-Sensoren
Lukas Haas, Arsalan Haider, Ludwig Kastner, Thomas Zeh, IFM - Institut für Fahrerassistenz und vernetzte Mobilität; Matthias Kuba, Kempten Hochschule für angewandte Wissenschaften; Martin Jakobi, Alexander W. Koch, TU München, Lehrstuhl für Messsystem- und Sensortechnik

BMW Highway Assistant und die weltweiten regulatorischen Rahmenbedingungen
Richard Krüger, BMW Group

Trajectory Guidance: Enhanced Remote Driving of highly-automated Vehicles
Domagoj Majstorovic, Simon Hoffmann, Frank Diermeyer, TU München, Lehrstuhl für Fahrzeugtechnik

Performance von SAE-Level-2-Systemen auf Landstraßen
Maximilian Bauder, Daniel Paula, Hans-Georg Schweiger, Technische Hochschule Ingolstadt, CARISSMA Institute of Electric, Connected, and Secure Mobility; Tibor Kubjatko, University of Zilina,Institute of Forensic Research and Education, Slowakei

Evaluation of Pedestrian Trajectory Prediction Methods for Autonomous Systems
Nico Uhlemann, Felix Fent, Prof. Dr. Markus Lienkamp, TU München, Lehrstuhl für Fahrzeugtechnik

 

Vorgehensweisen zur Homologation von ADAS/AD-Funktionen gemäß aktuellen Regelungen
Jonas Herde, Xi Li, TÜV SÜD Auto Service GmbH

Sicherheitskonzept, Implementierung und Homologation. Beispiel eines autonomen Shuttles für den ÖPNV
Dominic Waldenmayer, Johannes Buyer, Mike Sautter, Dr. Mihai Kocsis, Prof. Dr. Raoul Zöllner, Hochschule Heilbronn; Sven Ochs, Marc Zofka, FZI

Sicherheit für das automatisierte Fahren – Der Weg zu einer datengetriebenen Validierung
Max Winkelmann, David Seidel, Mike Hartrumpf, Nikolas Heppner, Marco Fistler, IAV GmbH

Leveraging SOTIF Triggering Conditions for Efficient Scenario-Based Testing of Automated Vehicles
Zhijing Zhu, Robin Philipp, Constanze Hungar, Volkswagen AG; Falk Howar, TU Dortmund, Chair for Software Engineering

An automated approach for a SOTIF-conform virtual homologation of automated driving functions
Dr. Matthias Büker, Dr. Tom Bienmüller, BTC Embedded Systems AG

 

GLIP-Modell zur Objekterkennung beim Autonomen Fahren
Dr. Stefan Lautenbacher, Stefan Schaub, Anna Krymova, Jan Hendrik Clausen, Alexander Thamm GmbH

Efficient generation and utilization of synthetic data for training vehicle perception systems
Joshua Niemeijer, Franz Andert, DLR; Sudhanshu Mittal, Thomas Brox, Universität Freiburg

 

Einsatz des Fahrerverhaltensmodells Stochastic Cognitive Model für die Sicherheitsbewertung von automatisierten Fahrzeugen
Alexandra Fries, Dr. Felix Fahrenkrog, BMW Group

Validierung der Testdurchführung für automatisierte Fahrzeugverbünde auf Prüfgeländen
Jan Georges, Dr. Matthias Fruth, TraceTronic GmbH

Modellierung, Simulation und Test des Einflusses von Regen und Nebel auf Messungen mit LiDAR- und Radar-Sensoren
Arsalan Haider, Lukas Haas, Thomas Zeh, IFM - Institut für Fahrerassistenz und vernetzte Mobilität; Martin Jakobi, Alexander W. Koch, TU München, Lehrstuhl für Fahrzeugtechnik

Sim-First AV Development
Felix Friedmann, NVIDIA

 

Enhancing Availability of Autonomous Shuttle Services: A Conceptual Approach towards Challenges
Hamza Salaar, Ali Dehghani , Shanmuga Priya Srinivasan , Lixian Zhou , Georg Arbeiter, Alisa Lindner and Lucila Patino Studencki, Hochschule Coburg

Die Logistikrevolution: Erfolgreich autonome LKWs einführen und Kunden begeistern
Ralph Tritsch, Eraneos Germany GmbH

Herausforderungen und Lösungsansätze der nahtlosen Einführung nachhaltiger sowie automatisierter Lkw in laufende Logistikbetriebe
Bene Fried, Fernride GmbH

 

Die Rolle der öffentlichen Hand zur Erreichung eines nachhaltigen und automatisierten Mobilitätssystems
Michael Nikowitz, Österreichisches Bundesministerium für Klimaschutz, Umwelt, Energie, Mobilität, Innovation und Technologie

Der VALISENS-Ansatz für eine hochkonfidente Erfassung von komplexen Verkehrssituationen
Dr. Andreas Eich, Dr. Yang Ji , LiangDao GmbH; Anosch Aziz-Koch, NXP Semiconductors Germany GmbH; Dr. Thomas Otto, Dr. Michael Klöppel-Gersdorf, Prof. Dr. Gordon Elger, Fraundorfer IVI; Jonas Beer, smart microwave sensors GmbH; Dr. Andreas Angerer, XITASO GmbH

Concept in the Loop as Best Practice for Systems Engineering
Dirk Martin, Sebastian Hell, FDTech GmbH

Shared Control für die Teleoperation automatisierter Fahrzeuge
David Brecht, TU München, Lehrstuhl für Fahrzeugtechnik

Erklärbarkeit von Reinforcement Learning Modellen für Fahrzeugkontrolle
Alexander Zap, Michael Oberhauser, Dina Krayzler, Alexander Thamm GmbH

Vorstellung Projekte Tempus und MINGA
Tamara Drescher, Stadtwerke München – Ressort Mobilität

A guide-expression-based method to tailor operational domain ontologies for safety engineering  rocesses of autonomous systems
Daniel Hillen, Jan Reich, Joshua Frey, Nishanth Laxman, Fraunhofer Institute for Experimental Software Engineering IESE; Takehito Ogata, Donato Di Paola, European Research and Development Centre, Hitachi Europe; Satoshi Otsuka, Natsumi Watanabe, Research and Development Group, Hitachi, Ltd.

 

Dr. Houssem Abdellatif, NTT Data
Prof. Dr. Johannes Betz, Technische Universität München, Professur für autonome Fahrzeugsysteme
Dr. Hans-Ludwig Bloecher, Continental, Business Area Autonomous Mobility (AM)
Prof. Dr. Michael Botsch
, Technische Hochschule Ingolstadt
Dr. Matthias Butenuth, IAV GmbH
Dr. Frank Diermeyer, Technische Universität München, Lehrstuhl für Fahrzeugtechnik (FTM)
Felix Friedmann, NVIDIA
Maximilian Geißlinger, Technische Universität München, Lehrstuhl für Fahrzeugtechnik (FTM)
Nils Gehrke, Technische Universität München, Lehrstuhl für Fahrzeugtechnik (FTM)
Benjamin Koller, TÜV SÜD Auto Service GmbH 
Dr. Ulrich Kreßel, Mercedes-Benz AG
Dr. Helge Neuner, Volkswagen AG
Prof. Dr. Steven Peters, Technische Universität Darmstadt, Fachgebiet Fahrzeugtechnik (FZD)
Andre Seeck, Direktor und Professor, Bundesanstalt für Straßenwesen (BASt)
Dr. Benjamin Scher, MOIA GmbH
Prof. Dr. Christoph Stiller, Universität Karlsruhe, Institut für Mess- und Regelungstechnik
Ralf Weller, Walter Schwertberger, MAN Truck & Bus SE
Alexander Wischnewski, driveblocks GmbH
Dr. Wolfgang Ziebart

 

Vorsitz: Prof. Dr. Markus Lienkamp, Technische Universität München, Lehrstuhl für Fahrzeugtechnik (FTM)



Kontakt



Tagungen und Kongresse
Eva Biechl
Westendstr. 160
80339 München
+49 89 5791-1122
[email protected]

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