AULA-KI: Adaptive Umgebungsabhängige Lokalisierung von autonomen Fahrzeugen durch Methoden der künstlichen Intelligenz

Aktuelle Entwicklungen von flexiblen Mobilitätslösungen in den Bereichen ÖPNV und Logistik
zeigen klar in Richtung des autonomen elektrischen Fahrens. Die Vorteile eines breiten Einsatzes
von autonom fahrenden Elektrofahrzeugen sind geringere Kosten, höhere Verfügbarkeit und grö-
ßere Flexibilität. Ein derzeitiges Problem autonomer Fahrzeuge ist die Empfindlichkeit des Fahrbe-
triebs gegenüber Wettereinflüssen und dem Ausfall externer Lokalisierungsquellen (z. B. Satelliten-
navigation oder Mobilfunkkommunikation). Die genannten Einflüsse führen aktuell zu einer Störung
oder dem Komplettausfall des autonomen Betriebs. Das AULA-KI-Projekt zielt darauf ab, Lokalisie-
rungsinformationen für autonome Fahrzeuge immer und überall für zur Verfügung zu stellen. Hierzu
werden in diesem Projekt modernste KI-Methoden angewendet und weiterentwickelt, um die vor-
handenen Sensoren und Lokalisierungsinformationen hinsichtlich ihrer Qualität zu bewerten, zu ver-
bessern und mit Informationen aus der Umgebung (Infrastrukturkommunikation) zu vereinen. Kon-
zepte aus dem Bereich Schwarmintelligenz erweitern diesen Ansatz auf Schwärme von autonomen
Fahrzeugen, die sich gegenseitig unterstützen, um eine effiziente, sichere und flexible Mobilität zur
Verfügung zu stellen. Die Demonstration und Validierung der entwickelten KI-Methoden und Lokali-
sierungserweiterungen erfolgen mithilfe eines autonomen Personenshuttles auf einem dedizierten
Testgelände.