Motivation
Das Projekt adressiert das Thema „Mobilität in urbanen Räumen“. Verkehrsflächen sind dort ein begrenztes und begehrtes Gut. Unterschiedliche Gruppen von Verkehrsteilnehmenden kämpfen entweder darum, sich neue Flächen durch Übernahme zu erschließen (beispielsweise bei der Überführung von Kraftfahrflächen in Fahrradwege) oder die Exklusivität ihrer bestehenden Flächen zu sichern.
Ziele und Vorgehen
Mit dem in ADAPTIV vorgestellten Konzept wird ein völlig neuer Ansatz vorgeschlagen, der ein sicheres, effektives und akzeptiertes Miteinander auf gemeinsam genutzten Verkehrsflächen sicherstellt – im Projekt exemplarisch an der gemeinsamen Nutzung von Fußgängerflächen demonstriert. Die Grundidee liegt darin, bei elektrisch angetriebenen Fahrrädern (E-Bike, Pedelec) oder kleinen Elektroleichtfahrzeugen (LEV, Light Electric Vehicle) über eine Umgebungserkennung und einen Eingriff in den Fahrzeugantrieb so in die Fahrt einzugreifen, dass deren Benutzerinnen und Benutzer zu dem angestrebten sicheren, rücksichtsvollen und akzeptierten Fahrverhalten geleitet werden. Die besonderen Herausforderungen liegen darin, für die Erkennung des Umfeldes auf Basis von KI-Algorithmen möglichst wenig Leistung (<10 Watt) zu verbrauchen. Dies gelingt einerseits durch die Nutzung spezieller Hardware und andererseits durch die sorgfältige Auswahl der Algorithmen.
Innovationen und Perspektiven
An dem Projekt sind drei KMU und ein auf die Auswertung von Videosignalen spezialisiertes Unternehmen beteiligt. Der Zwang zum Stromsparen führt zu einer speziellen Herangehensweise, die auf zahlreiche Anwendungen mit KI-basierter Umgebungserkennung unter der Randbedingung eines geringen Stromverbrauchs angewiesen sind. Hierzu zählt beispielsweise die mobile Robotik.