Autonome und emissionsarme Fahrzeuge sind ein Weg für einen bedarfsgerechten öffentlichen Personennahverkehr (ÖPNV) im ländlichen Raum. Die TU Chemnitz legt mit ihren Forschungen die Grundlagen für die autonome Mobilität in einem Bundesprojekt, das in Oberfranken angesiedelt ist.
In dem vom Bundesverkehrsministerium geförderten Vorhaben „Shuttle-Modellregion Oberfranken (SMO)“ wird der Betrieb von insgesamt sechs fahrerlosen und elektrischen Shuttles im öffentlichen Straßenraum erprobt. Die Fahrzeuge 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.
Die Professur für Nachrichtentechnik unter Leitung von Prof. Dr. Klaus Mößner an der TU Chemnitz ist einer von zehn Konsortialpartnern des Projektes. Weiter gehören dazu die Städte Hof und Rehau sowie die Landkreise Kronach und Hof. Ergänzt wird das Konsortium von den Industriepartnern DB Regio Bus, REHAU AG + Co. und dem Konsortialführer Valeo in Kronach sowie den Hochschulen Hof und Coburg. Koordinator ist die Berliner Mobilitätsberatung Nuts One.
TU legt Grundlagen für autonomen Shuttle-Verkehr
Zentrales Ziel der Professur Nachrichtentechnik in diesem Projekt 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 Fußgänger, Radfahrer sowie andere Verkehrsteilnehmer 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. Autos, die vorausschauend fahren, miteinander sprechen und Informationen über die Verkehrslage austauschen, lauten deshalb die Forschungsziele des Teams um Prof. Mößner. Dafür braucht es u. a. 5G für Echtzeitkommunikation, Tracking sowie Navigation, damit sich die Fahrzeuge orientieren können; außerdem 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 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 Verkehrsteilnehmern 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 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.
