Mobilität

  • Prediction of behaviour and its storage in maps
    In the context of the RTG i.c.sens, the behavior of objects and phenomena in the environment will be studied in order to describe it and store it in maps.
    Leitung: Sester, Monika
    Team: Xu, Yiming
    Jahr: 2023
    Förderung: DFG Graduiertenkolleg i.c.sens
    Laufzeit: 2022-2024
  • Mobile Mapping Bike
    Das ikg Mobile Mapping Bike ist eine Ergänzung zu bestehenden Mobile Mapping Systemen wie sie am Instituts für Kartographie und Geoinformatik eingesetzt werden, die klassischerweise auf einem Auto oder Transporter montiert sind. Dabei ermöglicht das Lastenfahrrad die Abdeckung bzw. Erschließung abgelegener, verwinkelter oder unzugänglicher Regionen. Aber auch eigenständig kann das Mobile Mapping Bike nicht nur die Umgebung erfassen, sondern auch verschiedene andere Messwerte mit Georeferenzierung anreichern. Außerdem kann es einfacher für studentische Projekte genutzt und umkonfiguriert werden, da kein Führerschein benötigt wird und die Soft- und Hardware flexibel angepasst werden kann. Die Sensorplattform ist eine individuelle Konstruktion, welche am Institut gefertigt wurde. Sie besteht aus einem stabilen Rahmen, der mit Dämpfern auf der Ladebox des Lastenfahrrads montiert wird. Der Rahmen bietet auf mehreren Ebenen die Möglichkeit, verschiedene Sensoren zu montieren und somit die Sensorplattform vielseitig zu erweitern. Alle Sensordaten werden von einem Bordcomputer zusammengeführt und auf einem externen Datenträger gespeichert. Die Fusion der einzelnen Datenquellen findet auf Basis des Robot Operating System (ROS) statt und benutzt hierbei die GPS-Zeit zur zeitlichen Synchronisation. Durch die flexible Einsatzmöglichkeit des Mobile Mapping Bikes können unterschiedliche Fragestellungen in verschiedenen Forschungsprojekten und Abschlussarbeiten untersucht werden. Dabei kann es um die Integration bzw. Erweiterung der Sensorplattform gehen, aber in jedem Fall auch um die Analyse der gesammelten Daten.
    Leitung: Schimansky, Wage, Golze, Feuerhake
    Jahr: 2023
    Förderung: Institutsprojekt
    Laufzeit: fortlaufend
    MobileMappingBike MobileMappingBike
  • 5GAPS - Anwendung im Bereich Urbane Logisitk
    Das Projekt 5GAPS (Access to Public Spaces) entwickelt ein alternatives 5G-mobilfunkgestütztes, zeitlich dynamisches Positionierungssystem auf Basis eines digitalen Zwillings des öffentlichen und halböffentlichen Raums in Form eines dreidimensionalen Rasters. Am ikg werden die Themen 1) Lokalisierung innerhalb und mit Hilfe der 3D-Struktur 2) Visualisierung und Interaktion mit der 3D-Struktur 3) Anwendung der 3D-Struktur für die urbane Logistik bearbeitet.
    Leitung: Sester, Monika; Feuerhake, Udo
    Team: Wage, Oskar
    Jahr: 2022
    Förderung: Bundesministerium für Digitales und Verkehr, Förderkennzeichen: 45FGU121_E
  • USEfUL-XT
    USEfUL-XT: Umsetzung und Verstetigung des Entscheidungs- und Unterstützungstools für Urbane Logistik in verschiedenen Raum- und Gebietstypen Das Projekt baut auf dem Vorgängerprojekt USEfUL auf und ist eine Kooperation mit verschiedenen wissenschaftlichen Partnern und der Landeshauptstadt Hannover.
    Leitung: Sester, Monika; Feuerhake, Udo
    Team: Wage, Oskar
    Jahr: 2021
    Förderung: BMBF Förderkennzeichen 03SF0609C
    Laufzeit: 01.01.2021 - 31.12.2022
  • Verkehrsregulator Erkennung und Identifizierung aus Crowdsourced Daten
    Die Kartierung mit Vermessungsgeräten ist ein zeit- und kostenintensives Verfahren, das die häufige Kartenaktualisierung unbezahlbar macht. In den letzten Jahren haben sich viele Forschungen darauf konzentriert, solche Probleme zu beseitigen, indem man sich auf Crowdsourced-Daten stützt, wie zum Beispiel GPS-Traces. Eine wichtige Informationsquelle für Karten, insbesondere unter Berücksichtigung der bevorstehenden Nutzung von autonomen Fahrzeugen, sind die Verkehrsregulatoren. Diese Informationen fehlen in Karten wie OpenstreetMap (OSM) weitgehend und diese Forschung ist durch diese Tatsache motiviert.
    Leitung: Sester, Monika
    Team: Zourlidou, Stefania
    Jahr: 2020
  • Collective Perception - Data Fusion and Visualisation
    The rapid development of data science and machine learning in many research as well as industrial fields has drawn much attention to the fuel of these techniques – the data. In the domain of autonomous driving, the data are mostly collected from different sources which aims to endow the data with more versatility and diversity, and also having a wider coverage in order to get a more complete and accurate perception of the environment. This project aims to improve the reliability and safety of the perception systems for autonomous driving by fusing and analysing the spatiotemporal data from different sensors and different road users that are in the same communication sensor network. In this scenario, the reconstruction of static objects can rely both on asynchronous data from a specific time span of the same sensor as well as the synchronised data from different sensors, the dynamic objects can be tracked based on the later one and auxiliated by the static information obtained. During the fusion process, the accuracies and uncertainties should also be considered and propagated to the final result and then be efficiently visualised in addition to the visualisation of the aggregated environment in order to give the human driver or passenger a correct and precise impression about the current outside-environment so that they can also intervene the driving to fulfil their need without making mistakes.
    Leitung: Sester, Monika
    Team: Yuan, Yunshuang
    Jahr: 2020
    Förderung: DFG-Graduiertenkolleg SocialCars
    Laufzeit: 2014-2023
  • MOBILISE - Mobiler Mensch: Trajektorienanalyse für unsicheres Fahrverhalten
    „MOBILISE“ ist die Forschungslinie Mobilität im Rahmen des Masterplans für die Wissenschaftsallianz zwischen der Technischen Universität Braunschweig und der Leibniz Universität Hannover, in deren Rahmen das Thema Mobilität der Zukunft interdisziplinär erforscht wird. Sie beschäftigt sich mit vielen Aspekten der Mobilität, von der Luftfahrt über Fahrzeuge bis hin zur Digitalisierung. In der Maßnahme „Mobiler Mensch – Intelligente Mobilität in der Balance von Autonomie, Vernetzung und Security“ haben sich an der Leibniz Universität Hannover ein Dutzend Forscher zusammengeschlossen, die bereits an verschiedenen Facetten der Mobilität geforscht haben. Aktuell wirken 13 Professoren und Professorinnen aus unterschiedlichen Fakultäten an dem thematischen Feld „Mobiler Mensch“ mit. Die wissenschaftliche Initiative wird von Prof. Kurt Schneider und Prof. Monika Sester geleitet. Durch die involvierten Fakultäten Elektrotechnik und Informatik, Geodäsie und Bauingenieurwesen, Philosophie/Ethik und Juristische Fakultät und die damit verbundenen Kompetenzen findet ein interdisziplinärer Austausch und somit eine multiperspektivische Erarbeitung des Themas statt.
    Leitung: Sester
    Team: Koetsier
    Jahr: 2020
    Förderung: MWK Niedersachsen
    Laufzeit: 2018-2022
  • Group formation in shared spaces
    In shared spaces (a special type of mixed traffic), the lack of separation between traffic participants may cause traffic jams and unsafe situations in rush hours. To protect vulnerable road users and improve the efficiency when passing through a shared space, the road users with similar origin and destination can form a group, then all groups will coordinate a virtual intersection which shows the feasible crossing priorities to avoid collision. The project will deal with research problems such as online multi-agent path finding (MAPF), group merging and splitting, graph search and cooperative intersection management (CIM).
    Leitung: Sester
    Team: Li
    Jahr: 2020
    Förderung: DFG-Graduiertenkolleg SocialCars
    Laufzeit: 2020-2023
  • d-E-mand
    Eine zentrale Voraussetzung für die Elektro-Mobilitätswende ist der Aufbau einer flächendeckenden Infrastruktur und digitalen Services für alle Arten von Elektrofahrzeugen. Diese Services sollen die bedarfsgerechte Versorgung der Elektro-Verkehrsteilnehmer mit Strom auch bei lokalen Engpässen und erhöhtem Bedarf gewährleisten. Das Ziel des Projekts ist die Schaffung einer Geschäftsgrundlage für KMUs und Start-Ups für neuartige Dienstleistungen bezogen auf die Bedienung von erhöhtem räumlich-zeitlichen Ladebedarf von Elektrofahrzeugen und Eröffnung neuer Geschäftsfelder in diesem Bereich. Darüber hinaus sollen für Großunternehmen, wie Netzbetreiber und Ladestations Hersteller, entsprechende Analytics-Schnittstellen zur Bedarfsermittlung und Optimierung der Energieversorgung geschaffen werden. Mit den im Projekt entwickelten Lösungen wird ein erheblicher Beitrag geleistet, um Probleme wie den erhöhten Ladebedarf bei Großveranstaltungen, die Minderung der Netzbelastung oder den erhöhten Ladebedarf bei hoher Verkehrslast zu lösen.
    Leitung: Sester, Monika; Feuerhake, Udo
    Team: Leichter, Artem
    Jahr: 2020
    Förderung: BMBF
    Laufzeit: 1.1.2020-30.6.2023
  • Ride Vibrations
    Das Fahrrad als alltägliches Fortbewegungsmittel wird immer beliebter. Doch viele Städte sind darauf noch nicht ausreichend eingestellt. Fahrradwege fehlen, enden plötzlich oder sind schlecht gepflegt. Wo Fahrradwege verlaufen, können Radler meist aus gängigen Kartendiensten ableiten. Wie schnell und wie bequem sie auf diesen Wegen ans Ziel gelangen, aber nicht. Daher entwickeln Mitarbeiter des Instituts für Kartographie und Geoinformatik zusammen mit Geodäsie-Studierenden eine spezielle Navigationsanwendung für Fahrräder, die komfortable Alternativrouten bereitstellen soll. Grundlage ist eine für Android-Smartphones selbst entwickelte App “RideVibes”. Sie zeichnet die Fahrdynamik ohne zusätzlich am Fahrrad angebrachte, spezielle Sensorik auf. Das Smartphone muss dabei lediglich während der Fahrt in einer Halterung am Fahrradlenker fixiert sein.
    Team: Oskar Wage, Udo Feuerhake, Jens Golze, Christian Koetsier
    Jahr: 2019
    © Karten Tiles von Stamen Design, Kartengrundlage von OSM, Datenüberlagerung von IKG
  • TraKuLa: Erfolgsfaktoren für chinesisch-deutsche Forschungskooperationen
    Kulturelle Hürden erschweren häufig die Zusammenarbeit in chinesisch-deutschen Projekten. Wie können die Partnerinnen und Partner voneinander lernen und ihre gemeinsame Arbeit erfolgreicher gestalten? Welche neuen Erkenntnisse entstehen durch transkulturelle Zusammenarbeit? Wie vollzieht sich in Deutschland und China der weitere Weg zur Innovation? Diesen Fragen widmet sich der neue interdisziplinäre Forschungsverbund TraKuLa (Transkultureller Lern- und Kompetenzansatz) an der Leibniz Universität Hannover, finanziert vom Niedersächsischen Ministerium für Wissenschaft und Kultur.
    Leitung: Monika Sester
    Team: Hao Cheng, Yu Feng
    Jahr: 2019
    Förderung: MWK
    Laufzeit: 2019-2022
  • Zukunftslabor Mobilität
    Im Rahmen des Zukunftslabors Mobilität arbeitet das ikg im Collaborative Research Field 4 am Thema der Mobilitätsdienste. Am CRF 4 sind WissenschaftlerInnen der Disziplinen Dienstleistungsmanagement ( Prof. David Woisetschläger, TU Braunschweig), Wirtschaftsinformatik (Prof. Jörg Müller, TU Clausthal) und Geoinformatik beteiligt. Ausgehend von den Potentialen der hochgradigen Vernetzung intelligenter Fahrzeugsysteme und Infrastrukturen sollen neue Dienstleistungen und Geschäftsmodelle für intelligente Fahrzeuge und (intermodale) Mobilitätslösungen entwickelt, untersucht und demonstriert werden. Im Fokus steht die Anwendung von Methoden für die Exploration von Anforderungen, die Entwicklung und Bewertung von Dienstleistungen für die nutzerspezifische Mobilitätsplanung, Untersuchungen zur Akzeptanz sowie Methoden zur Konzeption, Implementierung und Evaluation digitaler Geschäftsmodelle und hybrider Dienste.
    Leitung: Sester
    Team: Koetsier
    Jahr: 2019
    Förderung: MWK Niedersachsen
    Laufzeit: 2019-2024
  • USEfUL
    Aufgrund der Lage in der Mitte Europas und durch die ansässigen, global operierenden Unternehmen besitzen Logistik und Mobilität seit jeher eine herausragende Bedeutung in Hannover, einer nach dem Krieg autogerecht wieder aufgebauten Stadt. Mit einer wachsenden Stadt sind steigende Mobilitäts- und Versorgungsbedürfnisse verbunden sowie ein individuell und systemisch ausgelöster Logistikbedarf der Ver- und Entsorgung.
    Team: Wage, Feuerhake
    Jahr: 2018
    Förderung: BMBF: 03SF0547B
  • Deep Learning von Verhalten im Straßenraum - speziell im Bereich Shared Spaces
    Im Projekt soll das Verhalten verschiedener Verkehrsteilnehmer in nicht regulierten, d.h. für alle Verkehrsteilnehmer offenen Räumen, untersucht werden. Existierende Ansätze gehen von einem gegebenen Bewegungsmodell aus, welches das individuelle Verhalten und auch das interaktive Verhalten unterschiedlicher Verkehrsteilnehmer beschreibt.
    Leitung: Sester
    Team: Cheng
    Jahr: 2018
    Förderung: DFG-Graduiertenkolleg SocialCars
    Laufzeit: 2014-2023
  • Visuelle Kommunikation zur Verhaltenssteuerung bei der Routenwahl
    Die individuelle Entscheidung für eine bestimmte Verkehrsmodalität und Route hängt von verschiedenen Gegebenheiten ab. Insbesondere wird Information über das erwartete Verkehrsgeschehen als wichtig erachtet. Untersucht werden soll daher, ob die Vermittlung der aktuellen und der voraussichtlichen Situation vor Ort (inklusive Angabe bestimmter Sicherheiten) dazu führt, eine andere Route oder gar eine andere Modalität zu wählen.
    Leitung: Sester
    Team: Fuest
    Jahr: 2018
    Förderung: DFG-Graduiertenkolleg SocialCars
    Laufzeit: 2014-2023
  • Extraktion von Verhaltensmustern aus Trajektorien
    Eine Straßenkarte kann nicht nur als eine kompakte Repräsentation des Straßennetzwerks dienen, sondern auch eine Beschreibung des Fahrverhaltens der Verkehrsteilnehmer liefern, welche durch Straßenregulationen vorgeben werden.
    Leitung: Sester, Monika
    Team: Zourlidou, Stefania
    Jahr: 2017
    Förderung: IAV GmbH
    Laufzeit: 2016-2019