Quelle: EDI
Problemstellung
Die multimodale Mobilität wird um eine neue Kategorie erweitert: Autonome Fahrzeuge. Jedoch fehlen noch wesentliche Voraussetzungen. Wegen des fehlenden Blickkontakts ist eine effektive V2X-Kommunikation (Vehicle-to-Everything) und ein digitaler Zwilling mit Schnittstellen zur Mobilithek für umfassende Verkehrs-Kontexterfassung erforderlich, damit ein kooperatives und umwelteffizientes Fahrverhalten weiterhin gewährleistet wird. Mittels Risikobewertungen und intuitiver Anzeige der Handlungsempfehlungen, die von autonomen über konventionelle Fahrzeuge bis hin zu Radfahrern reichen und die subjektive Sicherheit berücksichtigen, soll die Akzeptanz, Sicherheit und Effizienz der multimodalen Mobilität erhöht werden. Hierfür ist eine solide Datengrundlage notwendig, um sicherheitskritische Situationen vorherzusagen und den Verkehrsfluss ökonomisch und ökologisch zu managen.
Projektziel
SIMON zielt darauf ab, einen digitalen Zwilling des Verkehrskontextes zu erstellen, der mithilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) Echtzeit-Verkehrsdaten analysiert und Risikopotenziale ermittelt. Die intuitive App „trafficpilot“ bietet Nutzern Handlungsempfehlungen, welche zu umweltfreundlichem und sicherem Verhalten anregen, ohne dass zuvor eine Route festgelegt werden muss (z.B. vorausschauendes Verzögern der Geschwindigkeit aufgrund Annäherung von anderen Fahrzeugen/Fahrrädern an einer Kreuzung oder das Surfen auf der grünen Welle). Dabei wird eine vertrauenswürdige V2X-Kommunikation, z.B. zwischen einem Fahrzeug und dem Handy eines Fahrradfahrers, eingesetzt. Zusätzlich werden Simulationen sowie reale Daten aus Nutzerstudien kontinuierlich verwendet, um die Risikobewertungen und Empfehlungen zu verbessern.
Durchführung
Das Projekt umfasst die Implementierung eines semantischen Streaming-Dienstes und eines dynamischen Verkehrskontext-Datenmodells (Digitaler Zwilling) über eine Cloud-Infrastruktur sowie die Anbindung an die Mobilithek, wobei z.B. die erfassten Beschleunigungswerte von Pkw und Fahrrädern georeferenziert übermittelt und für weitere Mobilitätsdienste genutzt werde können. Gleichzeitig werden statische (z.B. Ampeln) und semistatische (z.B. Baustellen) Infrastrukturinformationen verwendet und in die Risikobewertung einbezogen. SIMON beinhaltet die Entwicklung KI-basierter Risikobewertungen mit koordinierten Handlungsempfehlungen (Schwarm-Intelligenz), Nutzerforschung zu erwartungskonformem Verhalten verschiedener Verkehrsteilnehmer, die Simulation von V2X-Kommunikation in unterschiedlichen Verkehrsdichten, die Bereitstellung von Handlungsempfehlungen in einer App und die Aufbereitung sicherheits- und verkehrsflussrelevanter Informationen für das Verkehrsmanagement.
| Verbundkoordinator | EDI GmbH – Engineering Data Intelligence, Pfinztal
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Projektvolumen (zum Bewilligungszeitpunkt) | 1.907.627,06 € (davon 85 % Förderung durch BMDV) |
Projektlaufzeit (zum Bewilligungszeitpunkt) | 07/2024 – 06/2027 |
| Projektpartner | GEVAS software GmbH: KMU, München
Karlsruher Institut für Technologie (KIT): HS, Karlsruhe
Universität Stuttgart: HS, Stuttgart
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| Ansprechpartner | EDI GmbH Dr.-Ing. Thomas Freudenmann Tel.: +49 721 79199 155 freudenmann@edi.gmbh |