Aktive Sicherheitssysteme, die auch das Fahrzeugumfeld in ihre Aktionsentscheidung mit einbeziehen, sollten eine Reduzierung der bei Unfällen Verletzten und Getöteten ermöglichen. Gefährliche Situationen können dann vor dem tatsächlichen Eintreten eines Unfalls erkannt und frühzeitige Gegenmaßnahmen sowie Insassenschutzmaßnahmen eingeleitet werden. Das Fahrzeugumfeld wird dabei von der im eigenen Fahrzeug verbauten Sensorik erfasst. Daher stellen sicherheitsrelevante Fahrerassistenzfunktionen bezüglich Zuverlässigkeit und niedriger Latenzzeit hohe Anforderungen an die Systeme. Die im Rahmen des gemeinsamen Projektes der Universitäten Ulm und Karlsruhe entwickelten Algorithmen weisen neue Konzepte zur komprimierten Videoübertragung und Aufmerksamkeitssteuerung durch Objektdetektion in monokularen Bildsequenzen auf. Um Videodaten, beispielsweise einer Rückfahrkamera, digital ohne signifikante Verzögerung zu übertragen, wurden auf Basis etablierter Standards Komprimierungsstrategien entwickelt. Eine Aufmerksamkeitssteuerung in monokularen Bildsequenzen zur Detektion bewegter Objekte wird vorgestellt. Ein Low-Level Sensorfusionssystem zur Objektverfolgung im Nah- und Fernbereich unter der Nutzung von Laserscanner und Video liefert die Umfeldbeschreibung, die unter der Nutzung von WLAN an die umliegenden Fahrzeuge übermittelt werden kann. Sie kann zur prädiktiven Fahrzeug-Steuerung verwendet werden. Über WLAN vernetzte Fahrzeuge können die Umfeldbeschreibung zur Erweiterung des Sichtfeldes nutzen. Die durch GPS zeitlich und räumlich angepasste Integration der Umfeldbeschreibungen benachbarter Verkehrsteilnehmer erweitern den Sichtbereich des einzelnen Fahrzeugs. Zwei Versuchträger wurden mit der entsprechenden Sensorik ausgestattet, um die entwickelten Algorithmen zur komprimierten Videoübertragung, Aufmerksamkeitssteuerung, Sensorfusion, Inter-Fahrzeug-Kommunikation, Umfeldbeschreibung vernetzter Fahrzeuge und zur prädiktiven Fahrzeug-Steuerung anhand von realen Verkehrsszenarien zu evaluieren.