In dem Forschungsprojekt SoFia wird ein neuartiges, KI-basiertes elektronisches Fahr-zeugmanagementsystem (kiEFM) zur sicheren automatisierten, kooperativen Fahrt in der Distributi-onslogistik entwickelt. Durch V2X-Kommunikation mittels 5G-Technologie können die intelligenten Fahrzeuge Informationen, z. B. über die geplante Route oder Hindernisse auf der Fahrbahn, aus-tauschen. Ähnlich der Kooperation menschlicher Fahrer (z. B. durch Handzeichen oder blinken) wird so das Fahrverhalten im gesamten cyber-physischen Verkehrssystem optimiert. Ausgehend von ei-nem zu entwerfenden ganzheitlichen, digitalisierten Logistikkonzept für Shuttleverkehre, welches einen energieoptimalen, effizienten und nachhaltigen Warenfluss ermöglicht, wird das kiEFM an-hand konkreter Anwendungsbeispiele der Warendistribution im ländlichen Raum ausgelegt, wodurch ein kombinierter Einsatzbereich aus urbanen und Überlandfahrten entsteht. Hierzu erfolgt der Aufbau einer Simulationsumgebung zur virtuellen Entwicklung und Absicherung mittels Model-in-the-Loop und Software-in-the-Loop. Durch Identifikation und simulativer Rekonstruktion sicher-heitskritischer Fahrszenarien erfolgt die Ableitung von Unfallvermeidungsmanövern. Mittels Fusion von Umfeldsensordaten mit Informationen aus der V2X-Kommunikation, digitalen Karten und Geoin-formationen, wird die Fahrsicherheit des Machine-Learning-basierten kiEFM unter der Berücksichti-gung der abgeleiteten Unfallvermeidungsmanöver in einem iterativen Prozess sukzessive gestei-gert. Es erfolgen die Optimierung und virtuelle Verifikation der intelligenten Algorithmen bis hin zu Hardware-in-the-Loop-Simulationen. Durch die Generalisierung der erzielten Ergebnisse und Er-kenntnisse werden Handlungsempfehlungen in Form einer Roadmap abgeleitet, die Unternehmen bei der Nutzung von kooperativen intelligenten Fahrzeugen zur digitalisierten Umgestaltung ihrer Shuttle-Verkehre in der Distributionslogistik unterstützen kann.
Projektbearbeitung:
- Projektleitung: Prof. Dr.-Ing. Xiaobo Liu-Henke
- Projektmitarbeiter: Taihao Li
Förderung: Das Projekt wird unter dem Förderkennzeichen VWZN4172 von der VolkswagenStiftung und dem Niedersächsischen Ministerium für Wissenschaft und Kultur gefördert.
