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Wie lassen sich elektrische Lkw und andere schwere Nutzfahrzeuge künftig schnell, effizient und platzsparend laden? Diese Frage stand im Mittelpunkt, als das Fraunhofer IVI gemeinsam mit dem Praxispartner Stadtreinigung Dresden GmbH den als Elektrotrucker bekannten Berufskraftfahrer und Influencer Tobias Wagner am Institut begrüßte. Auf dem Testoval stellten wir ihm unsere innovative Ladelösung für E-Nutzfahrzeuge vor und luden ihn ein, das System selbst zu erproben.

Wie können fahrzeug- und infrastrukturseitige Sensoren gemeinsam ein verlässliches Lagebild erzeugen – und damit automatisiertes Fahren sicherer machen? An dieser Fragestellung haben die Partner des Projekts VALISENS drei Jahre lang intensiv geforscht und untersucht, wie sich das Umfeld automatisierter Fahrzeuge so erfassen lässt, dass alle Verkehrsteilnehmenden sicher unterwegs sind. Bei der Abschlussveranstaltung am Fraunhofer IVI in Dresden präsentierte das Konsortium die Ergebnisse vor einem Fachpublikum und zeigte bei einer Vorführung auf dem Testoval, wie Forschung direkt in die Anwendung gelangen kann.

Am 15. November 2025 trafen sich rund 50 Vertreterinnen und Vertreter deutscher und polnischer Katastrophenschutzbehörden zum CIFAD-III-Statusmeeting in Weißwasser. Gemeinsam informierten sie sich über die Projektfortschritte im transnationalen Einsatz- und Ressourcenmanagement.

Um autonomes Fliegen zu ermöglichen, müssen Luftfahrtsysteme ihr Umfeld erkennen und die Objekte darin kontinuierlich in Echtzeit klassifizieren. Dabei kommen verschiedenste Sensoren zum Einsatz – unter anderem auch RGB-Kameras. Deren heterogenes Datenmaterial muss zuverlässig ausgewertet und für die autonome Flugführung zur Verfügung gestellt werden. Doch bei wechselnden Lichtverhältnissen, schnellen Bewegungen oder wenigen verfügbaren Trainingsdaten schwankt die Qualität der Auswertung stark. Ein neues Verfahren mit dem Namen Semantic Similarity Propagation (SSP) sorgt dafür, dass die »Verständnisleistung« der KI über mehrere Videoframes hinweg stabil bleibt – selbst bei stark bewegten Kameras. Das Verfahren wurde von Forschenden des Fraunhofer-Anwendungszentrums »Vernetzte Mobilität und Infrastruktur« und dem Institut Polytechnique de Paris entwickelt und auf der IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) vom 11. bis 15. Juni 2025 in Nashville, USA vorgestellt.

Die Halbleiterindustrie steht vor enormen Herausforderungen: Komplexe Planungsprozesse, regelmäßige Umbauten von Produktionsstätten und der Fachkräftemangel erschweren die Anpassung an immer kürzere Produktlebenszyklen. Bis zu sechs Monate kann dabei die Planung eines Umbaus in Anspruch nehmen, der üblicherweise rund alle zwei Jahre ansteht. Um diese Prozesse zu unterstützen und sowohl effizienter, präziser als auch nachhaltiger zu gestalten, arbeitet das Fraunhofer IVI im Forschungsprojekt FastFabDesign gemeinsam mit dem Industriepartner RX Design Germany GmbH an einer digitalen Lösung, die neuartige Algorithmen und künstliche Intelligenz einsetzt.

Um sich über aktuelle Forschungsaktivitäten und Kooperationsmöglichkeiten auszutauschen, besuchten Vertreter der TU Bergakademie Freiberg das Fraunhofer-Institut für Verkehrs- und Infrastruktursysteme IVI in Dresden. Gemeinsam mit Prof. Dr. Sebastian Zug, Inhaber der Professur für Softwaretechnologie und Robotik, und Prof. Dr. Bastian Pfleging, Inhaber der Professur für Ubiquitous Computing und Smart Systems, wurden Projektideen für Forschung und Lehre diskutiert.

Immer mehr Verkehrsunternehmen setzen auf batterieelektrische Busse, um ihre Flotten klimaneutral auszurichten. Doch hohe Anschaffungskosten, begrenzte Reichweiten und Einschränkungen bei den Ladezeiten stellen die ÖPNV-Anbieter vor neue Herausforderungen. In einer aktuellen Studie hat das Fraunhofer-Institut für Verkehrs- und Infrastruktursysteme IVI den Energieverbrauch und das Ladeverhalten einer städtischen Elektrobusflotte über einen Zeitraum von mehr als zwei Jahren ausgewertet. Die Untersuchung zeigt: Mit gezielten Anpassungen in Betrieb und Lade­management lassen sich Energieverbrauch reduzieren, Batterien länger nutzen und CO₂-Emissionen deutlich senken – und das ohne tiefgreifende Änderungen im Betriebsablauf.

Das Probestudium tryING an der TU Dresden bietet Abiturientinnen die Möglichkeit, in das Uni-Leben hineinzuschnuppern, erste Kontakte zu knüpfen und mehr über den vielseitigen Berufsalltag von Ingenieurinnen zu erfahren. Neben dem Vorkurs Mathematik stehen Workshops, Exkursionen und Begegnungen mit Studentinnen auf dem Programm. Ziel ist es, den Teilnehmerinnen Orientierung für ihre Studien- und Berufswahl im MINT-Bereich zu geben. Im Rahmen dieses Programms besuchten die Teilnehmerinnen unser Institut, um aktuelle Forschungsprojekte im Bereich Mobilität kennenzulernen.

Ein Blick in die Zukunft des öffentlichen Nahverkehrs: Fahrzeuge, die sich in einem Betriebshof selbstständig bewegen – vom Stellplatz zur Waschstraße, weiter zur Ladestation – und das ganz ohne Fahrpersonal. Möglich wird dies durch die Kombination präziser Ortung, drahtloser Kommunikation und intelligenter Steuerungssoftware. Angesichts steigender Kosten und des zunehmenden Mangels an Fachkräften werden die Digitalisierung und Automatisierung von Betriebsprozessen im öffentlichen Personenverkehr immer wichtiger. Hier setzt das Forschungsprojekt IDEA – Innovative Depot-Automatisierung an: Ziel des Vorhabens war es, durch die Kombination von Ortungs- und Kommunikationsfunktionen in einem 5G-Campusnetz Fahrzeuge genau zu lokalisieren und zielgerichtet steuern zu können

Fraunhofer IVI and Stadtreinigung Dresden GmbH (SRD), the leading waste management company in the greater Dresden area, are launching a practical test of an automated charging system that improves the efficiency and safety of charging electric vehicles in urban logistics operations. This new technology makes charging electric trucks easier, as the entire process can be started and stopped without cables and at the push of a button. This marks a significant step forward in developing practical, space-saving charging solutions to meet the challenges of electric mobility.