EASYride

  • Projektgruppe:

    Prof. Sax

  • Starttermin:

    01.01.2018

  • Endtermin:

    30.06.2021

EASYride - Automatisiertes Fahren im städtischen Kontext – Pilotstadt München

 

Motivation

Im Bereich des öffentlichen Personennahverkehrs (ÖPNV) eröffnet das automatisierte Fahren neue Möglichkeiten, das Mobilitätssystem in Effizienz und Umweltfreundlichkeit positiv voranzutreiben.

 

Projektziel

Um vernetzte Mobilitätsangebote für den urbanen Raum zu schaffen, werden für autonom fahrende Linienbusse neue Randbedingungen und Geschäftsfelder entwickelt. München soll dabei zu einer Modellregion für den Einsatz von automatisierten und vernetzten Mobilitätslösungen werden. Im Laufe des Projektes werden zu diesem Zweck realistische Entwicklungspfade zur „Mobilitätstransformation“ entwickelt.

 

Durchführung

Neben der Untersuchung von Rechts-, Ordnungs- und Steuerungsrahmenaspekten werden durch Verkehrsmodellierungen und -simulationen die Effekte von automatisierten und vernetzten Flotten untersucht. Zusätzlich zu der Entwicklung von Modellen und Szenarien werden die gewonnen Erkenntnisse ebenfalls praktisch erprobt und unter anderem hinsichtlich ihrer Umsetzbarkeit bewertet.

 

Projektbeitrag des KIT

Bei Einführung automatisierter und vernetzter Linienbusse bieten die Betriebshöfe und das Flottenmanagement spezielle Chancen. Zu diesem Zweck werden die einzelnen Prozessschritte der Betriebsbereitmachung von Linienbussen identifiziert und in eine Simulation übertragen. Im Folgenden werden verschiedene Szenarien simuliert und die bereits heute automatisierbaren Betriebsabläufe identifiziert. Darauf aufbauend werden die Anforderungen an ein Betriebshofmanagementsystem gestellt, welches automatisierte und vernetzte Linienbussen organisiert.
Parallel dazu wird die Fahrzeugzustandsüberwachung untersucht. Auch bei Wegfall des Fahrers muss dennoch eine Zustandsmeldung sichergestellt sein, welche in diesem Fall automatisiert übertragen wird. Dazu wird ein maschinell erlerntes Modell entwickelt, welches die Analyse von Betriebszuständen betriebsrelevanter Verschleißteile ermöglicht. Hierfür werden Daten gesammelt, ein Modell trainiert und schließlich auf einem Prüfstand validiert.

 

Verbundkoordinator: Landeshauptstadt München

Projektträger: VDI/VDE Innovation + Technik GmbH

Fördergeber: Bundesministerium für Verkehr und Infrastruktur (BMVI)

FKZ: 16AVF21081
Projektvolumen: 10,56 Mio. € (davon 6,60 Mio. € Förderanteil durch BMVI)
Projektlaufzeit: 10/2018 – 12/2020

 

Projektpartner:

  • Stadt Kassel, Straßenverkehrs- und Tiefbauamt
  • Landeshauptstadt München
  • Stadtwerke München GmbH
  • BMW AG
  • MAN Truck & Bus AG
  • Universität der Bundeswehr
  • PTV AG
  • UnternehmerTUM GmbH
  • Technische Universität München
  • Karlsruher Institut für Technologie
  • Hochschule für Wirtschaft und Recht Berlin

[1] https://www.bmvi.de/