Ready for Smart City Robots
Verbundkoordinator: |
Technische Universität Bergakademie, Freiberg |
Projektlaufzeit: |
01.06.2022 - 31.05.2025 |
Projektvolumen: |
3.622.879 Euro (davon 80% durch BMDV) |
Auch die TU Freiberg hat eine Seite für das Projekt.
Problemstellung
Autonom operierende Mobilitätssysteme oder Lieferdienste eröffnen im Hinblick auf die Lebensqualität und Daseinsvorsorge im nicht-urbanen Bereich wie z.B. in den ehemaligen Braunkohleregionen erhebliche Entwicklungspotentiale. Für die Beurteilung des potentiellen Erfolgs der selbständig auf Geh- und Radwegen operierenden Mikromobile bedarf es jedoch umfassender Umgebungsinformationen aus den Operationsgebieten, wie z.B. minimale Wegbreiten, das Fußverkehrsaufkommen oder Sichtlinien. Diese stehen abseits großer Städte nur unvollständig bereit und sind heterogen strukturiert.
Projektziel
Ziel des Vorhabens ist der Entwurf von Strategien für die fahrradgebundene Erhebung der Umgebungsdaten, die für den erfolgreichen Betrieb eines autonomen Mikromobils auf Gehwegen relevant sind (Einsehbarkeit bestimmter Bereiche, Infrastrukturparameter, Personenaufkommen, Netzabdeckung, Umweltdaten). Dafür evaluiert das Vorhaben verschiedene Erhebungsmethoden im Hinblick auf die Effizienz und die Qualität der aggregierten Informationen. Die Verwendbarkeit der Daten wird in zwei konkreten Smart-City/Town-Anwendungsszenarien (Leihfahrräder mit autonomen Bereitstellungsmodus und Lieferroboter) mit entsprechenden Studien untersucht. Damit leistet das Vorhaben einen Beitrag zur datengetriebenen Entwicklung intelligenter Mobilitäts- und Logistikkonzepte, die die spezifischen Besonderheiten unterschiedlicher Siedlungsräume abdecken.
Durchführung
Es werden notwendige Parameter, aber auch die entsprechenden Lücken in den verfügbaren Daten (OSM, Behördendaten) an unterschiedlichen Standorten identifiziert. Für die Erfassung werden anhand von in Leihfahrräder integrierten multimodalen Sensorsets und unter Einbindung eines Netzwerks aus Freiwilligen mittels Smartphone-App am Fahrrad die notwendigen Daten erhoben. Die Qualität der Daten wird bezüglich Abdeckung und Abbildungsvielfalt evaluiert.
Projektpartner
- Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg
- Hochschule Anhalt, Köthen
- Endiio Engineering GmbH, Freiburg
- TINK GmbH, Konstanz
- DigiPL GmbH, Halle (Saale)
- CyFace GmbH, Dresden
- PTV AG, Karlsruhe
- Landkreis Nordsachsen
- Hochschule Merseburg