Gemeinsam für
intelligente Mobilität –
Smarte, adaptive und lernbare Systeme für alle.
SALSA Projekt
Innovation in der Mobilität
SALSA setzt sich zum Ziel, die Sicherheit und Akzeptanz von automatisierten Fahrzeugen im komplexen Mischverkehr zu steigern. Durch vorausschauendes Handeln und eindeutige Kommunikation sollen die Systeme sowohl innerhalb als auch außerhalb des Fahrzeugs die Bedürfnisse und Erwartungen der Nutzer besser erfüllen.
Dabei fokussiert sich das innovative Forschungsprojekt auf einen ganzheitlichen Ansatz zur Anpassung von Fahrzeuggestalt, Fahrverhalten und Interaktionsmodellen, um die Vorteile des automatisierten Fahrens für den individuellen Nutzer zu maximieren. Dazu werden neue Technologien und Konzepte erforscht und eingesetzt.
Ziele
Sicherer, komfortabler, schneller
Entwicklung smarter, adaptiver Systeme, die durch klare Kommunikation und vorausschauendes Handeln den komplexen Mischverkehr mit automatisierten und konventionellen Verkehrsteilnehmern sicherer machen.
Hohe Akzeptanz
SALSA zielt darauf ab, die Akzeptanz von automatisierten Fahrfunktionen sowohl bei den Nutzern im Fahrzeug als auch bei anderen Verkehrsteilnehmern im Mischverkehr zu erhöhen.
Ganzheitliche Betrachtung
SALSA analysiert mögliche Konfliktsituationen im komplexen Mischverkehr und entwickelt darauf basierend ganzheitliche Strategien zur Verbesserung der Sicherheit und Nutzerakzeptanz.
Konsortialpartner
14 Partner aus Wissenschaft, Industrie und Unternehmensberatung
Durch die Kooperation der Konsortialpartnern werden die Ziele des Projekts maßgeblich beschleunigt und verfolgt. In sieben verschiedenen Arbeitsgruppen arbeiten die 14 Konsortialpartner daran, automatisiertes Fahren im Mischverkehr zu fördern.
Das Konsortium setzt sich aus folgenden Unternehmen zusammen:
- AUDI AG
- Bundesanstalt für Straßen- und Verkehrswesen (BASt)
- CanControls GmbH
- Elektrobit Automotive GmbH
- Forschungsinstitut für Kraftfahrwesen und Fahrzeugmotoren Stuttgart (FKFS)
- Fraunhofer IOSB
- Hochschule der Medien
- INVENSITY GmbH
- MAN Truck & Bus SE
- Spiegel Institut Mannheim GmbH
- studiokurbos GmbH
- Universität Stuttgart (IKTD)
- Valeo Schalter und Sensoren GmbH
- Würzburger Institut für Verkehrswissenschaften GmbH (WIVW)
Assoziierte Partner sind:
BASF.
Der Projektträger
Die TÜV Rheinland Consulting GmbH betreut seit Jahrzehnten Förderprogramme mit ambitionierten Zielsetzungen und leistet so seinen Beitrag für Innovation und Exzellenz in der Forschung.
Die Laufzeit
SALSA beginnt im Juli 2024 und endet im Juni 2027.
Die Projektkoordination
Das Projekt SALSA wird von folgenden Konsortialpartnern koordiniert:
- Valeo Schalter und Sensoren GmbH (Gesamtleitung, federführender Antragsteller)
- IKTD der Universität Stuttgart (wissenschaftlich-technische Leitung)
Blog
Neuigkeiten
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Smart, adaptiv, lernend – die neue Mensch-Maschine-Interaktion im Fahrzeug
Smart, adaptiv, lernend – das Fahrzeug wird zum Living Space. Automatisierte Systeme übernehmen Aufgaben, während smarte Anzeigen und Bedienelemente sich dynamisch an Nutzer und Kontext anpassen. Im SALSA-Projekt entwickeln wir adaptive, morphende Konzepte für Pkw und Lkw, die Komfort und Sicherheit erhöhen, nachhaltige Innenräume schaffen und ein individuelles Nutzererlebnis bieten.
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Akzeptanz automatisierter Fahrzeuge im Mischverkehr
Durch Studien in Fahrsimulatoren werden Fahrerabsichten und gewünschtes Fahrverhalten untersucht mit dem Ziel, ein souveränes, vorhersehbares Fahrverhalten zu identifizieren. Auch Minimal Risk Manöver und regelkonformes Verhalten werden analysiert, um Akzeptanz und Sicherheit zu erhöhen. Die Vorhaben zielen darauf ab, die Akzeptanz von automatisierten Fahrzeugen im Mischverkehr zu erhöhen.
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Wie lässt sich Wissen zum Fahrzeug am besten vermitteln?
Mit der zunehmenden Automatisierung von Fahrzeugen wächst die Herausforderung, Nutzerinnen und Nutzern komplexe Systeme verständlich zu machen. Im SALSA-Projekt werden innovative Lernkonzepte entwickelt, die Wissen bedarfsgerecht, sicherheitsfördernd und nutzerfreundlich vermitteln. Ziel ist es, Vertrauen in die Technologie zu stärken, Fehlbedienung zu vermeiden und die Akzeptanz automatisierter Mobilität zu erhöhen.