KI-Lösungen für autonome Fahrzeugflotten
Fraunhofer IAO untersucht Potenziale Künstlicher Intelligenz für Autonomes
Fahren in Flotten
Welche Möglichkeiten ergeben sich durch die Nutzung von Künstlicher
Intelligenz (KI) in Fahrzeugflotten? Wie können autonome Fahrzeuge in
Carsharing-IKT-Systeme integriert werden? Das Fraunhofer IAO untersucht im
Projekt »KI4ROBOFLEET« die Einsatz- und Anwendungsmöglichkeiten von KI im
Bereich des autonomen Fahrens.
Künstliche Intelligenz (KI) bildet die Grundlage für autonome Systeme.
Selbstlernende Systeme und KI-Anwendungen erfahren momentan eine
dynamische Entwicklung. Damit rücken Lösungsansätze und
Anwendungsszenarien speziell im Bereich des autonomen Fahrens in den Fokus
der angewandten Forschung. Kombiniert mit den bereits gesammelten
Erfahrungen aus Forschungsprojekten rund um Fahrzeugflotten, Carsharing
und Elektromobilität erschließen die Wissenschaftlerinnen und
Wissenschaftler des Fraunhofer-Instituts für Arbeitswirtschaft und
Organisation IAO nun das Einsatzpotenzial von KI in diesem Bereich.
Autonome Fahrzeuge in Flotten: tagsüber Personentransport, nachts
Paketlieferant
Forschungsgegenstand ist das vom Wirtschaftsministerium Baden-Württemberg
im Rahmen der Mittelstandsoffensive Mobilität (MOM) geförderte Projekt
»KI4ROBOFLEET«. Das Forschungsteam geht der Frage nach, wie autonome
Fahrzeuge für Carsharing-oder in Fahrzeugflotten in Zukunft eingesetzt
werden können. Zudem möchte das Projektteam anhand von erweiterten
Anwendungsszenarien technische, wirtschaftliche und verkehrsökologische
Aspekte unter die Lupe nehmen.
Das Projektkonsortium aus Fraunhofer IAO, der Hochschule Esslingen und den
mittelständischen Unternehmen Stadtmobil Rhein-Neckar AG sowie PAN GEO
nimmt mit »KI4ROBOFLEET« zwei große Fragestellungen in den Blick: Welche
neuen Anforderungen ergeben sich aus der Nutzung von autonomen Fahrzeugen
in Fahrzeugflotten? Und welche Anforderungen (technischer Art) ergeben
sich aus der Integration solcher Fahrzeuge in Carsharing-IKT-Systeme? »Wir
möchten herausfinden, wie Fahrzeuge und Flotten auch außerhalb des
Personentransports effektiv eingesetzt werden können. Denkbar wäre es das
autonome Fahrzeug als mobilen Energieträger einzusetzen, der
Energiespitzen bei Unternehmen dynamisch ausgleicht, oder als
selbständiges Transportmittel in der Logistik, beispielsweise als
nächtlicher Paketlieferant«, erläutert Ilko Hoffmann, Projektleiter am
Fraunhofer IAO.
Mobilitätsanalysen und Simulationen erlauben Bewertung von KI-Technologien
Dafür werden im Rahmen des zweijährigen Projekts bis Ende 2020 unter
anderem Mobilitätsanalysen bei Carsharing-Anbietern wie Stadtmobil
durchgeführt, mögliche Anwendungsszenarien identifiziert und
klassifiziert. Des Weiteren untersucht das Projektteam
Einsatzmöglichkeiten von geeigneten, selbstlernenden Algorithmen und KI-
Technologien und führt Verkehrssimulationen durch, um bestimmte
Anwendungsszenarien analysieren und bewerten zu können. Aus der
Überführung der Ergebnisse und Anforderungen geht zudem ein Systementwurf
hervor, der aufzeigt, welche KI-Technologien bei der Integration von
autonomen Fahrzeugen in Flotten im Carsharing-Bereich einsetzbar sind.
Nicht zuletzt werden die Analyse- und Bewertungsergebnisse der
Anwendungsszenarien am Ende der Projektzeit in einer Studie
zusammengefasst und veröffentlicht.
Ziel ist es, spannende Zukunftsszenarien sowohl zu entwickeln als auch auf
ihre mögliche Anwendung und technische Machbarkeit hin zu prüfen.
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