MAD Urban: GFT arbeitet mit Partnern aus Industrie und Wissenschaft an der autonomen Mobilität der Zukunft

Im Rahmen des Forschungsprojekts, an dem außer GFT unter anderem noch das DLR, Intel oder VITRONIC beteiligt sind, sollen fahrzeuggebundene Funktionen wie die Umfelderfassung und Automatisierung in Edge und Cloud ausgelagert werden. Der intensive Ausbau von Managed Automated Driving (MAD) im urbanen Raum ermöglicht hierbei einen sicheren und auch wirtschaftlichen Betrieb von automatisierten Fahrzeugen. 

MAD Urban: Managed Automated Driving for Urban Mobility and Logistics

Das Ziel des Forschungsprojekts ist der Nachweis der Machbarkeit von Managed Automated Driving. Bei „Managed Automated Driving“ werden Fahrzeuge anhand von Daten aus der Infrastruktur gesteuert. Hierbei liegt der Fokus auf sicherheitskritischen Features wie beispielsweise Vollbremsungen bei plötzlich aufkommenden Hindernissen. Die Datenaufnahme und Steuerung des Fahrzeugs läuft über Sensoren ab, die unter anderem an Laternen am Straßenrand oder auch an eigenen Masten platziert werden können. Dies bietet , insbesondere im Vergleich zu standardmäßigen autonomen Fahrzeugen, den Vorteil, dass die gesamte Umgebung besser wahrgenommen wird und damit exaktere Umfeldinformationen an das Fahrzeug weitergegeben werden können. So können auch Schwierigkeiten, wie beispielsweise eine Einschränkung des Sichtfelds durch LKW, umgangen werden.

GFT ist im Zuge des MAD Urban Projekts an der Entwicklung des Gesamtsystems beteiligt

Gemeinsam entwickeln die Projektpartner einen Demonstrator, der die Funktionen der MAD-Technologie aufzeigt und verdeutlicht, wie die Abläufe miteinander verzahnt sind – von der Fahrzeugsteuerung bis hin zur Sensorik in der Infrastruktur. 

GFT ist verantwortlich für die Konzeption und Umsetzung eines Managementsystems (Data Hub), welches alle Daten der Verkehrsteilnehmer und der Infrastruktur empfängt. Über dieses Data Hub wird die Funktionstüchtigkeit des Gesamtsystems dargestellt und gesichert. Zur Entwicklung des Data Hubs nutzen wir unsere IIOT-Plattform SPHINX OPEN.

„Das Data Hub im MAD-Konzept spielt eine entscheidende Rolle, da es die Schaltzentrale für die intelligente Verbindung von Fahrzeugen und Infrastruktur bildet und somit zu einer revolutionären Verbesserung der Mobilität in städtischen Gebieten führt“, verdeutlicht Tobias Birkle, IT Solution Consultant bei GFT Integrated Systems.

Weiterhin entwickelt GFT zusammen mit dem DLR System-Arbeitsplätze in Form eines Remote Coordinators und eines Remote Drivers.

Der Remote Coordinator ist zuständig für die Problemlösung – sei es bei einem Fahrzeug oder in der Infrastruktur. Dies umfasst beispielsweise die Koordination der Fahrzeuge im System, sollte sich ein Stau bilden. Über den Remote Coordinator können Fahrzeuge entsprechend umgeleitet werden.

Der Remote Driver stellt die Steuerung des Fahrzeugs sicher, sollte die Automatisierung nicht funktionieren. Ein speziell geschulter Fahrer kann in diesem Fall das Fahrzeug per Fernsteuerung bewegen und mögliche Hindernisse umfahren.

Entwicklung des Demonstrators soll bis Ende 2024 abgeschlossen sein

Im Juli letzten Jahres gestartet, verfolgt das Projekt das Ziel, bis Ende 2024 die Entwicklung des Gesamtsystem-Demonstrators abzuschließen. Auf Testfeldern in Karlsruhe und Braunschweig werden weiterhin bis Mitte 2025 Test des Gesamtsystems durchgeführt.

Vorstellung des MAD Urban Projekts auf der Bundesgartenschau

Im Rahmen der diesjährigen Bundesgartenschau in Mannheim demonstrierte das DLR den U-Shift, ein modulares Fahrzeugkonzept, welches den Kern des Projekts bildet und als ganzheitliche Lösung die innovative Kombination von Personen- und Wirtschaftsverkehr ermöglichen soll.

Zum Abschluss der Ausstellung trafen sich GFT und die weiteren Forschungspartner, um sich über die aktuellsten Ergebnisse der Zusammenarbeit auszutauschen. Dabei war auch eine Testfahrt mit dem U-Shift möglich.

Durch die Mitarbeit am MAD Urban Projekt an der Seite von hochrangigen Forschungspartnern trägt GFT einen wichtigen Teil zur Entwicklung von ganzheitlicher, automatisierter Mobilität bei.