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Matlab-Expo

Auf dem Weg zur Autonomie

28. Juni 2017, 15:24 Uhr |

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Fortsetzung des Artikels von Teil 2

Autonom fahrende Nutzfahrzeuge

In der dritten Keynote ging es um das autonome Fahren von LKWs. Stefan Teuchert zeigte auf, dass die größten Kostenblöcke für LKW-Betreiber der Kraftstoff und das Fahrpersonal sind. Während sich die Forschung in den letzten 20 Jahren auf die Einsparung von Kraftstoff fokussierte, soll mithilfe von Autonomie an den Personalkosten gespart werden. Ein fahrerloser LKW ist dabei nicht das Ziel, aber die Lenk- und Ruhezeiten unterliegen strengen Regelungen: nach spätestens viereinhalb Stunden muss der Fahrer eine Dreiviertelstunde Pause machen und die Tageslenkzeit darf neun Stunden nicht überschreiten. Diese Zeiten würden die Flottenbetreiber gerne ausdehnen und das wäre laut Stefan Teuchert möglich, wenn z.B. das autonome Fahren auf der Autobahn nicht mehr der Lenk- sondern der Ruhezeit zugerechnet werden könnte. Entsprechende Konzepte dafür wie z.B. das Platooning (Fahrzeugverband) dürften in vier bis fünf Jahren auf der Straße sein.

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Megatrends treiben Fahrzeugentwicklung

Die Fahrzeugentwicklung wird getrieben durch die Megatrends von Wirtschaft und Gesellschaft: Landflucht und Urbanisierung, Umwelt und Feinstaub, Connectivity und Automatisierung sowie Online-Handel. Die Auswirkungen auf die Nutzfahrzeughersteller sind, dass alternative – sprich: elektrische – Antriebe auch hier erforscht werden, nach neuen Konzepten für die Personenbeförderung gesucht wird und es mehr spezielle Fahrzeuge geben wird für spezielle Güter oder die Anforderung, kleine Chargen schnell auszuliefern. Allerdings werden die hochautomatisierten Fahrzeuge auch immer teurer, so dass zu erwarten ist, dass sich neue Geschäftsmodelle durchsetzen werden, bei denen nicht mehr ganze Fahrzeuge, sonderen Tonnenkilometer verkauft werden, ähnlich wie bei Car-Sharing.

Das weitere Vortragsprogramm der Expo teilte sich nach den Keynotes in vier parallele Sessions auf. Auf das größte Zuhörerinteresse stießen die Sessions, in denen es um autonome Systeme und maschinelles Lernen ging. Weitere Themen waren Echzeitsysteme, Optimierungsaufgaben, Modellierung von Maschinen und Anlagen, modellorientiertes Testen sowie smarteMesssysteme und Sensoren.