STADT:up - Schlussbericht der CARIAD SE

Abstract

Das Dokument ist ein Schlussbericht zum CARIAD-Teilvorhaben im Förderprojekt STADT:up mit der Laufzeit 01.01.2023–30.06.2026. Ziel des Vorhabens war die Weiterentwicklung durchgängiger, skalierbarer Automationsfunktionen für den urbanen Verkehr. CARIAD fokussierte sich insbesondere auf nutzerzentrierte HMI-Konzepte, interaktionsbewusste Prädiktion, hybride Verhaltens- und Trajektorienplanung sowie die fahrzeugnahe Integration automatisierter Fahrfunktionen. Zentrale Ergebnisse umfassen mehrere Human-Factors-Studien zur Nutzerakzeptanz und Gestaltung von Anzeigen im automatisierten Fahrzeug, die Entwicklung des simulationsbasierten Prädiktionsansatzes Prediction by Simulation (PredBySim) sowie die Integration von Vision-Language-Modellen zur semantischen Bewertung komplexer oder seltener Verkehrssituationen. Die entwickelten Methoden wurden in Simulationen, mit Realdaten und in fahrzeugnahen Demonstrationen erprobt. Insgesamt zeigt der Bericht, dass die Kombination aus nutzerzentrierter Anzeige, datengetriebener Prädiktion, klassisch absicherbarer Planung und semantischer Szeneninterpretation einen wichtigen Beitrag zur Bewältigung komplexer urbaner Fahrsituationen leisten kann. Die Ergebnisse bilden eine Grundlage für die weitere Entwicklung automatisierter Fahrfunktionen, insbesondere im Umgang mit verletzlichen Verkehrsteilnehmenden, kooperativen Interaktionen und komplexen Knotenpunkten. The report summarizes CARIAD’s contributions to the STADT:up research project, which aimed to advance scalable automated driving functions for complex urban traffic. CARIAD focused on user-centered HMI concepts, interaction-aware prediction, hybrid behavior and trajectory planning, and vehicle-level integration. Key results include simulator studies on user acceptance, the development of the Prediction by Simulation approach, the use of vision-language models for semantic scene interpretation, and the demonstration of automated driving functions in challenging urban scenarios.