Motivation
Aktuelle Entwicklungen von flexiblen Mobilitätslösungen in den Bereichen ÖPNV und Logistik zeigen klar in Richtung des autonomen elektrischen Fahrens. Die Vorteile, autonom fahrende Elektrofahrzeuge breiter einzusetzen, sind geringere Kosten, hohe Verfügbarkeit und große Flexibilität. Ein derzeitiges Problem autonomer Fahrzeuge ist die Empfindlichkeit des Fahrbetriebs gegenüber Wettereinflüssen und dem Ausfall externer Lokalisierungsquellen (z.B. Satellitennavigation und Mobilfunk). Die genannten Einflüsse können aktuell zu einer Störung oder dem Komplettausfall des autonomen Betriebs führen. Dies muss jedoch vor dem Hintergrund einer zukünftigen Fernsteuerung der Fahrzeuge ausgeschlossen sein.
Ziele und Vorgehen
Ziel des Vorhabens AULA-KI ist es, Lokalisierungsinformationen für autonome Fahrzeuge immer und überall zur Verfügung zu stellen. Hierzu werden in diesem Projekt Methoden der Künstlichen Intelligenz angewendet und weiterentwickelt, um die vorhandenen Sensoren und Lokalisierungsinformationen hinsichtlich ihrer Qualität zu bewerten, zu verbessern und mit Informationen aus der Umgebung (Infrastrukturkommunikation) zu vereinen. Konzepte aus dem Bereich Schwarmintelligenz erweitern diesen Ansatz auf Schwärme von autonomen Fahrzeugen, die sich gegenseitig unterstützen, um eine effiziente, sichere und flexible Mobilität zur Verfügung zu stellen.
Innovationen und Perspektiven
Die entwickelten KI-Methoden und Lokalisierungserweiterungen werden im Rahmen des Projekts mithilfe eines autonomen Personenshuttles auf einem dedizierten Testgelände in Magdeburg demonstriert und validiert. Im Anschluss werden die Ergebnisse durch die am Projekt beteiligten assoziierten Projektpartner und durch die aktive Mitarbeit in Kompetenznetzwerken in die Wirtschaft übertragen.