Ready for Smart City Robots? Multimodale Karten für autonome Mikromobile - R4R

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.

Ready for Smart City Robots? Multimodal Maps for Autonomous Micromobiles - R4R

Problem Definition
Autonomously operating mobility systems or delivery services open up considerable development potential with regard to quality of life and services of general interest in non-urban areas such as in the former brown coal regions of Germany. However, assessing the potential success of micromobiles operating autonomously on footpaths and cycle paths requires comprehensive environmental information from the areas of operation, such as minimum path widths, the volume of foot traffic or sight lines. In particular, outside of large cities, this information is incomplete and heterogeneously structured.

Project Objectives
The aim of the project is to design strategies for the bicycle-based collection of environmental data that are relevant for the successful operation of autonomous micromobiles on footpaths (visibility of certain areas, infrastructure parameters, passenger volume, network coverage, environmental data). For this purpose, the project evaluates different collection methods with regard to the efficiency and quality of the aggregated information. The usability of the data will be examined in two concrete smart city/town application scenarios (rental bicycles with autonomous delivery mode and delivery robots) with corresponding studies. In this way, the project contributes to the data-driven development of smart mobility and logistics concepts that cover the specific features of different settlement areas.