Der deutsche Mobilitätssektor steht aufgrund des Klimawandels, des demographischen Wandels sowie einem Trend zur Urbanisierung vor tiefgreifenden Veränderungen. Mobilitätsangebote wie autonome und emissionsarme Fahrzeuge im öffentlichen Personennahverkehr (ÖPNV) gewinnen dadurch im ländlichen Raum an Bedeutung. Das vom Bundesministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur (BMVI) geförderte Forschungsprojekt „Shuttle-Modellregion Oberfranken (SMO)“ (https://www.shuttle-modellregion-oberfranken.de/) verfolgt das Ziel, den Betrieb von insgesamt sechs fahrerlosen und elektrischen Shuttles im öffentlichen Straßenraum zu erproben.
Die Fahrzeuge des Herstellers Navya bieten jeweils Platz für maximal zehn Fahrgäste und sind seit November 2020 in Kronach, Hof und Rehau unterwegs. Fahrgäste werden ab Frühjahr 2021 kostenfrei befördert, aktuell noch teilautomatisiert.
TU legt Grundlagen für autonomen Shuttle-Verkehr
Zentrales Ziel von Prof. Dr. Klaus Mößner im Rahmen dieses Projektes ist die Entwicklung einer verbesserten 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 dient das Projekt SMO verschiedenen Forschungszwecken: Dazu zählt 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 Technologie (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.
Was das Forschungsteams um Prof. Klaus Mößner im Rahmen des Teilprojekts V2X entwickeln möchte? Autos, die vorausschauend fahren, miteinander sprechen und Informationen über die Verkehrslage austauschen. Dafür braucht es u.a. 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 in Zukunft durch gewonnene Erfahrungen souveräner im Verkehr werden und ihr Wissen mit anderen Shuttles teilen.
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 Verkehrsteilnehmerinnen und -teilnehmern wie Fahrzeuge, Ampeln oder Verkehrsschilder durch Sensoren in Echtzeit kommunizieren und Daten austauschen. Dann kann das autonome Fahrzeug auch auf Situationen wie eine schwer einsehbare Kreuzung reagieren.
Damit das in Zukunft möglich wird, entwickelt die TU Chemnitz Algorithmen, welche die Sensordaten der Fahrzeuge und ihrer Umgebung auswerten. Davon erhoffen sich die Forscherinnen und Forscher: Mehr Sicherheit und Komfort durch vorausschauende autonome Fahrzeuge und dadurch auch mehr Vertrauen in diese Technologie. Sie soll einen Beitrag zur künftigen Mobilität insbesondere im ländlichen Raum leisten.