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KI in der Mobilität
Ein Blick auf zugeparkte Innenstädte oder auf kilometerlange Autobahnstaus zeigt: Wir brauchen neue, intelligente Mobilitätskonzepte und -systeme, in denen Mensch, Umwelt und Fahrzeug besser miteinander harmonieren. Im Forschungsschwerpunkt „Intelligent Transportation Systems and Logistics“ arbeiten Wissenschaftler*innen genau daran.
Für die Mobilität der Zukunft entwickeln sie automatisierte kooperative und interagierende Mobilitätssysteme – vom autonomen Fahrzeug über neuartige Konzepte für den Öffentlichen Personennahverkehr bis hin zu KI-gestützten Verfahren für das Management der persönlichen Mobilität. Durch enge Kooperation mit Unternehmen aus dem Mobilitätssektor schlagen sie dabei die Brücke zwischen Grundlagenforschung und Praxiseinsatz. Das FZI ist wissenschaftlich führend in der Erforschung neuer Mobilitätskonzepte und trägt zu deren Umsetzung in nutzbringende und passgenaue Lösungen für die Industrie und Gesellschaft bei.
In der Anwendungsforschung deckt das FZI die gesamte Entwurfs- und Verarbeitungskette vernetzter, automatisierter Mobilitäts- und Logistiksysteme ab. Durch die exzellente Ausstattung mit Realweltlaboren und Versuchsträgern kann am FZI anwendungsorientiert und partizipativ an sicheren, zukünftigen Mobilitätskonzepten für die intelligenten und vernetzten Städte der Zukunft geforscht werden. Dabei werden die Endnutzenden in das vernetzte Fahren und Laden von Elektrofahrzeugen und Intermodalität im Rahmen von Umfragen, Akzeptanzuntersuchungen und Prognosen jederzeit einbezogen.
Neue Mobilitäts- und Logistikanwendungen sind Forschungsthemen, die das FZI in der Breite angeht, wie beispielsweise im Bereich des automatisierten öffentlichen Verkehrs, autonomer Kleinfahrzeuge sowie des kombinierten Personen- und Güterverkehrs. Hier wird ein vielfältiges Spektrum bedient, vom automatisierten Warenverkehr und der damit verbundenen Logistik bis hin zur letzten Meile. Ergänzt wird dies durch Technologien für Mobilität mit Fokus auf kooperativem und vernetztem Fahren sowie infrastrukturgestütztem Fahren.
Weitere Trendthemen sind die Gewinnung besserer Daten für Edge und Corner Cases im autonomen Fahren, die Verknüpfung von Daten- und Forschungsinfrastrukturen und Weiterentwicklung datengestützter Methoden für Mobilitätsdaten sowie deren Anonymisierung. Auch Themen wie zentrale Steuergerätearchitekturen und KI-gestützte Optimierung der Bordnetzarchitektur, die Infrastrukturunterstützung zum Betrieb und zur Überwachung des automatisierten öffentlichen Verkehrs sowie die Verschränkung des automatisierten Transports von Personen und Gütern auf der letzten Meile im öffentlichen Verkehr rücken in den Fokus. Automatisierte und autonome Logistikprozesse in sensiblen Umgebungen wie zum Beispiel im Krankenhaus sind ebenfalls Gegenstand der Forschung am FZI.
Auch die Gewinnung von Mobilitätsdaten in Form von qualitativen, qualifizierten und qualifizierbaren Datensätzen sowie die Absicherung von hochautomatisierten Fahrfunktionen werden 2023 weiter vorangetrieben werden. KI-Engineering für Mobilität, E/E Architekturen und Crowdmapping sind weitere Aspekte, denen besondere Beachtung geschenkt wird. Mobilitätsrechtliche Fragestellungen mit Impulsen für ein spezifisches Mobilitätsdatenschutzgesetz runden das Forschungsportfolio ab.
Der FZI-koordinierte Transformations-Hub Automotive Software Engineering (TASTE) bietet Möglichkeiten zur Vernetzung, Orientierung in der sich ändernden Softwarezulieferkette der Automobilindustrie und Unterstützung beim Aufbau von Software-Engineering-Kompetenzen. Insbesondere kleine und mittelständische Unternehmen sollen durch den vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz geförderten Hub in die Lage versetzt werden, an der Wertschöpfung rund um das softwaregetriebene Fahrzeuge der Zukunft zu partizipieren.
Das ebenfalls FZI-koordinierte und vom Bundesministerium für Bildung und Forschung geförderte Kompetenzcluster Anonymisierung für vernetzte Mobilitätssysteme (ANYMOS) hat das Ziel, Anonymisierung als Enabling-Technologie für datenbasierte vernetzte Mobilitätsanwendungen zu etablieren. Anonymisierung reduziert Unsicherheiten hinsichtlich der Entscheidung, ob ein Personenbezug vorliegt und die Regelungen des Datenschutzes greifen. Teilen und Nutzen von Daten wird hierdurch deutlich einfacher.
Auch im europäischen Kontext verfolgt das FZI Vernetzungs- und Transferaktivitäten, um Forschungsergebnisse in die Anwendung zu bringen. CCAM Partnership und das Projekt SHOW sind Beispiele hierfür. Im Rahmen der CCAM Partnership engagiert sich das FZI für die Schaffung eines stärker nutzerzentrierten und integrativen Mobilitätssystems, das die Sicherheit im Straßenverkehr erhöht und gleichzeitig die Verkehrsüberlastung und den ökologischen Fußabdruck verringert. Das SHOW-Projekt fördert und bewertet die künftige Umwandlung des derzeitigen städtischen Verkehrsumfelds in ein vollständig nachhaltiges Ökosystem, das durch Automatisierung, Elektrifizierung, Kooperationsbereitschaft und Integration vorangetrieben wird.
Wesentlich für das FZI ist, eine offene Forschungskultur und den freien Zugang zu Forschungsergebnissen auch im Bereich der Mobilität zu fördern. Wo möglich und auch sinnvoll, werden die Anwendungslösungen als Open Source oder Open Data verfügbar gemacht oder eingesetzt, vor allem zur Sensordatenerfassung, -aufzeichnung und -veredelung. Im Jahr 2021 wurde unter anderem ein virtuelles Modell von Teilen des Testfelds Autonomes Fahren Baden-Württemberg (TAF BW) veröffentlicht. Die Fortführung des TAF BW sowie des FZI-eigenen Living Lab Future Mobility stellt auch weiterhin ein wichtiges Instrument dar. Das FZI besitzt zahlreiche Versuchsträger zum Testen von Mobilitätskonzepten, Algorithmen und Komponenten unter realen Bedingungen in verschiedenen Bereichen der Mobilität, wie Lastenräder, PKW und Shuttlefahrzeuge. Diese werden in Forschungsgruppen und in enger Zusammenarbeit mit dem KIT genutzt, um theoretisch gewonnene Erkenntnisse in die Praxis umzusetzen.
Testfeld Autonomes Fahren Baden-Württemberg, neues FZI Living Lab Future Mobility, Hardware-in-the-Loop-Prüfstand, SecBike, Reallabore sowie virtuelle Versuchsumgebungen
KI in der Mobilität
Die Supercomputing-Plattform für hochautomatisierte Fahrzeuge
Münchens automatisierter Nahverkehr mit Ridepooling, Solobus und Bus-Platoons
Referenzsensorik zur hochpräzisen Sensorvalidierung für das automatisierte Fahren
Softwareentwicklungskompetenzen sind Grundlage des Software Defined Vehicle
Verteiltes, kontinuierlich lernendes Bordnetzmanagement der nächsten Generation
Sicherer Einsatz von automatisierten Shuttle-Fahrzeugen im städtischen Verkehr durch unterstützende Infrastruktur-Vernetzung
Broker für dynamische Produktionsnetzwerke
Kompetenzcluster Anonymisierung für vernetzte Mobilitätssysteme
Eine Infrastruktur für den vernetzten urbanen Transport