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Mehr Mobilität für ländliche Regionen

Grundlagen für autonomen Shuttle-Verkehr gelegt

12. Januar 2021, 08:28 Uhr   |  Irina Hübner

Grundlagen für autonomen Shuttle-Verkehr gelegt
© In Vision

Die Fahrzeuge des Herstellers Navya bieten jeweils Platz für maximal zehn Fahrgäste.

Der deutsche Mobilitätssektor steht vor erheblichen Veränderungen: Innovative Mobilitätsangebote im öffentlichen Nahverkehr gewinnen vor allem im ländlichen Raum an Bedeutung. Ein Forschungsprojekt erprobt nun sechs fahrerlose, elektrische Shuttles im öffentlichen Straßenraum.

Im Rahmen des vom Bundesministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur (BMVI) geförderten Forschungsprojekts »Shuttle-Modellregion Oberfranken (SMO)« wird der Betrieb von insgesamt sechs auronomen und elektrischen Shuttle-Fahrzeugen im öffentlichen Straßenraum getestet. Die Fahrzeuge des Herstellers Navya bieten jeweils Platz für maximal zehn Fahrgäste und sind seit November 2020 in Kronach, Hof und Rehau unterwegs. Ab dem Frühjahr 2021 werden Fahrgäste kostenfrei befördert – aktuell noch teilautomatisiert.

Das an dem Projekt beteiligte Konsortium umfasst zehn Partner: Dazu gehören neben der Professur für Nachrichtentechnik (Prof. Dr. Klaus Mößner) der Technischen Universität Chemnitz unter anderem die Städte Hof und Rehau sowie die Landkreise Kronach und Hof. Ergänzt wird das Konsortium durch die Industriepartner DB Regio Bus, Rehau und dem Konsortialführer Valeo in Kronach sowie auf Forschungsseite durch die Hochschulen Hof und Coburg. Koordiniert wird das Projekt von der Berliner Mobilitätsberatung Nuts One.

TU Chemnitz legt Grundlagen für autonomen Shuttle-Verkehr

Zentrales Ziel der Professur Nachrichtentechnik im Rahmen des Projektes ist die Entwicklung einer besseren Fahrzeug-Umfeld-Wahrnehmung durch die Vernetzung mit anderen Shuttles und der Infrastruktur. Dazu gehört auch die Erstellung eines dynamischen 3D-Echtzeitbildes unter Zuhilfenahme von KI-Systemen und maschinellem Lernen.

Technologisch gesehen dient das Projekt verschiedenen Forschungszwecken: Dazu zählen die Einrichtung einer zentralen Leitstelle für die Shuttles und in diesem Zusammenhang die Erprobung der Fernsteuerung der Fahrzeuge im Bedarfsfall. Dieser Schritt ist notwendig, um die Shuttles auf einen späteren vollautonomen Betrieb vorzubereiten.

Außerdem werden die Algorithmen zur Umgebungserkennung durch automatisierte Fahrzeuge weiter verbessert. Hierzu werden die Shuttles mit zusätzlichen Sensoren ausgerüstet und durch die gewonnenen Daten mittels neuronaler Netze trainiert. So sollen später Fußgängerinnen und Fußgänger, Radfahrerinnen und -fahrer sowie andere Verkehrsteilnehmerinnen und -teilnehmer sicher erkannt werden.

Autos, die miteinander sprechen

Für das Teilprojekt der TU Chemnitz von entscheidender Bedeutung ist die Vehicle-to-Everything-Technik, kurz V2X. Es geht darum herauszufinden, wie sich autonome Fahrzeuge ein Bild von ihrer Umgebung machen, dieses interpretieren und an andere Fahrzeuge und die Leitstelle weitergeben können.

Das Forschungsteams um Prof. Klaus Mößner will im Rahmen des Teilprojekts V2X Autos entwickeln, die vorausschauend fahren, miteinander sprechen und Informationen über die Verkehrslage austauschen. Dafür braucht es unter anderem 5G für Echtzeitkommunikation, Tracking sowie Navigation, damit sich die Fahrzeuge orientieren können. Hinzu kommen Sensorik und Algorithmen, um diese Daten auszuwerten.

Zum Einsatz kommt dezentrales maschinelles Lernen, das zu einem besseren Verständnis der Shuttles für das Verkehrsgeschehen beiträgt. Dabei sollen die KI-Systeme in den Fahrzeugen zukünftig durch gewonnene Erfahrungen souveräner im Verkehr werden und ihr Wissen mit anderen Shuttles teilen können.

Vorausschauende und kommunikative Algorithmen

Ist die Fahrbahn frei? Wie wird die Ampel schalten? Sind Fußgängerinnen beziehungsweise Fußgänger an der Kreuzung? Für eine komfortable autonome Navigation ist es unerlässlich, dass das Fahrzeug weiß, wie die Route auf dem nächsten Kilometer beschaffen ist. Dafür muss es mit anderen Verkehrsteilnehmern wie Fahrzeugen, Ampeln oder Verkehrsschildern durch Sensoren in Echtzeit kommunizieren und Daten austauschen. Dann kann das autonome Fahrzeug beispielsweise auf Situationen wie eine schwer einsehbare Kreuzung reagieren.

Damit das in Zukunft möglich wird, entwickelt die TU Chemnitz Algorithmen, die die Sensordaten der Fahrzeuge und ihrer Umgebung auswerten. Davon erhoffen sich die Forscher mehr Sicherheit und Komfort und dadurch auch mehr Vertrauen in die Technologie autonomer Fahrzeuge.

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