Multisensordatensatz für die Umfeldüberwachung von Schienenfahrzeugen
Im Rahmen der Digitale Schiene Deutschland ist ein Datensatz entstanden, der zur Weiterentwicklung von Umfeldüberwachungssystemen genutzt werden kann.
Beiträge zum Thema Automatisierung der Betriebsprozesse
Potenzial von KI im Bahnbetrieb: Grundlagen und Anwendungen
Künstliche Intelligenz hat das Potenzial, den Schienenverkehr entscheidend voranzubringen – wenn sie zielgerichtet eingesetzt und sinnvoll integriert wird.
SAMIRA 2.0: Mehr Sicherheit für geschobene Rangierabteilungen
Das in der Erprobung befindliche, intelligente Assistenzsystem ist für Schiebefahrten ohne Rangierbegleiter konzipiert und hat das Potenzial, ein Baustein für das automatische Fahren zu werden.
Automatisierung von Schienenbahnen: Die nächsten Schritte
Aktuelle Entwicklungen bei Straßen- und Stadtbahnen haben das Potenzial, auch den Eisenbahnbereich zu beeinflussen.
Hochautomatisierte Zugsteuerung für Bahnstrecken ohne ETCS
Im Projekt ARTE wird die Nachrüstung von Bestandsfahrzeugen mit Signal- und Hinderniserkennung für das automatisierte Fahren auf Nebenstrecken erforscht.
Technologiewechsel im bahnbetrieblichen Funknetz
Der Bahnsektor steht vor der Aufgabe, den Betriebsfunk GSM-R durch den leistungsfähigeren und zukunftsweisenden Nachfolger FRMCS zu ersetzen.
Mensch-Technik-Interaktion im Bahnverkehr der Zukunft
Eine Konferenz an der TU Berlin bot einen international und interdisziplinär angelegten Überblick zum Stand der Rail Human Factors-Forschung.
Komplexität als Herausforderung
Über die digitale Transformation des Systems Bahn diskutierten rund 70 Fachleute auf dem Scientific Railway Signalling Symposium, das erstmals von TU Darmstadt und TU Berlin gemeinsam ausgerichtet wurde.
Wohin (und wer) steuert die Schieneninfrastruktur?
Neben betrieblichen und rechtlichen Themen stand beim VDEF-Symposium 2024 die politische Lage und mögliche Auswirkungen auf die Schiene auf dem Programm.
Beschleunigung mathematischer Optimierung durch maschinelles Lernen
Die automatische Dispositionsassistenz basiert auf einem KI-Methodenmix, der Verspätungen mit diskriminierungsfreien Empfehlungen minimieren soll.
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