Der Bereich der Automatisierung des Verkehrs wird derzeit in der breiten Öffentlichkeit diskutiert. Fahrerloses Fahren ist vor allem im motorisierter Individualverkehr (MIV) bei PKW wohl der Phantasie-anregendste Smart Mobility Themenbereich. Der weit verbreitete Begriff „autonomes Fahren“ beurteilt den Verkehr hierbei übrigens aus einer eher rechtlichen Perspektive. Im Ingenieurswesen hat sich die Bezeichnung „automatisiertes Fahren“ durchgesetzt. Es scheint bereits klar zu sein, dass automatisierte Fahrzeuge dazu führen werden, dass sich die Automobilindustrie und ihre Zulieferer in den nächsten Jahrzehnten drastisch verändern werden. Aber die Konsequenzen werden dort nicht aufhören. Wie die Autos vor ihnen, haben automatisierte Fahrzeuge sicher auch weitreichende kulturelle und soziale Auswirkungen. Am deutlichsten wird dies in den Städten zu beobachten sein.
Seit März 2018 dürfen in Kalifornien erste PKW komplett ohne Fahrer getestet werden. Die Fahrzeuge sind technisch noch nicht ausgereift, jedoch wird von den entwickelnden Innovationstreibern Google, Apple oder Tesla ein selbstlernender Ansatz verfolgt. In Europa hingegen setzt man bei der Entwicklung auf Evolution statt Revolution Ziel ist es Fahrzeuge Schritt für Schritt und funktional sicher in Richtung Vollautomatisierung zu entwickeln. Dabei ist die Mensch-Maschine-Interaktion bzw. der Grad, zu dem das System dem Menschen zunächst die Aufmerksamkeit und dann die Kontrolle abnimmt, entscheidend.

Vernetzung und Automatisierung sind Trends, die im Bereich des Fahrzeuges (PKW, LKW, Bus und Bahn) zusammen gedacht werden müssen. Schnittstellen zwischen Automatisierungs- und Vernetzungsfunktionen finden sich im Bereich Security, Connected Services und funktionale Sicherheit. Die Kombination von Automatisierungs- und Vernetzungsfunktionen soll die Verkehrssicherheit und den Fahrkomfort steigern, den Verkehrsfluss effizienter gestalten und damit auch die verkehrsbedingten Emissionen senken. Zudem kann der Mensch seine Zeit anders nutzen und bisher benachteiligte Gruppen (Führerscheinlose, Ältere, in ländlichen Regionen Wohnende) durch vollautomatisierte Fahrzeuge bedarfsgerecht und flexibel in eine neue Form des ÖPNV integrieren. Damit hat Smart Mobility auch eine soziale Dimension. Auf dem Weg hin zu dieser Mobilitätsutopie liegen jedoch zahlreiche Herausforderungen.

Die „Society of Automotive Engineers (SAE)“-Automatisierungslevel werden ausführlich im Deliverable D1 – Smart Mobility Use Cases erläutert.

Level 4: Platooning

Smart Mobility Relevanz

Die Smart Mobility Relevanz beschreibt inwieweit eine Unternehmung in der strukturellen und organisationalen Lage ist, eine Technologie zu einem Produkt in einem Markt zu entwickeln, zu vermarkten und zu produzieren. Je kompetenter eine Institution in einem für den Use Case relevanten Themengebiet ist, desto bereiter ist sie, eine spezifische Smart Mobility Anwendung umzusetzen.

Truck Platooning ist eines der Konzepte, die den Transport auf Autobahnen revolutionieren können. Dabei werden mehrere LKW elektronisch miteinander verbunden. Kommuniziert wird in Echtzeit über die Verkehrsvernetzung ‚ETSI ITS-G5‘ oder Mobilfunk. Durch diese Technologie können LKW ohne Gefahr in einem Abstand von wenigen Metern hintereinander fahren und ihren Luftwiderstand wesentlich verringern. Außerdem ist es den Fahrzeugen möglich, durch automatisierte Systeme vorausschauender auf Verkehrssituationen und topographische Gegebenheiten zu reagieren und so weiter Kraftstoff einzusparen. Durch das Platooning wird eine signifikante Effizienzsteigerung im Gesamtplatoon erreicht, womit die CO2-Emissionen erheblich gesenkt werden. Darüber hinaus wird auch der zur Verfügung stehende Verkehrsraum besser genutzt und der Verkehrsfluss optimiert. Je mehr Fahrzeuge über die Technologie verfügen, desto effektiver trägt das Platooning zur Optimierung des Güterverkehrs bei. Ziel ist es ein herstellerübergreifendes System zu entwickeln, um noch flexiblere Einsatzmöglichkeiten zu gewährleisten. Trotz des hohen Automatisierungsgrads sind die LKW vorerst mit Fahrern besetzt, die das Steuer jederzeit wieder übernehmen können. Das langfristige Ziel besteht jedoch darin das Platooning weitgehend autonom zu gestalten. Es gilt Standards für Systeme und Schnittstellen zu entwickeln. Weiterhin müssen Feldtests helfen europaweite Regelungen zu etablieren. Das Saarland kann dabei als Testraum dienen und mit seiner Forschung die Standardisierung im IKT Sektor voranbringen.

Level 4: Automatisiertes Valet Parken

Smart Mobility Relevanz

Die Smart Mobility Relevanz beschreibt inwieweit eine Unternehmung in der strukturellen und organisationalen Lage ist, eine Technologie zu einem Produkt in einem Markt zu entwickeln, zu vermarkten und zu produzieren. Je kompetenter eine Institution in einem für den Use Case relevanten Themengebiet ist, desto bereiter ist sie, eine spezifische Smart Mobility Anwendung umzusetzen.

Der Fahrroboter stellt das Fahrzeug nach Verlassen der Passagiere und dem Ausladen von Transportgut in einer nahen oder auch entfernten Parkposition ab. Der Fahrroboter fährt das Fahrzeug wieder von der Parkposition an eine Wunschadresse und besitzt die Möglichkeit und Berechtigung umzuparken. Der Fahrer spart die Zeit für die Parkplatzsuche, das Abstellen sowie die Fußwege eines entfernteren Parkplatzes. Außerdem wird der Zugang zum Fahrzeug räumlich wie zeitlich erleichtert. Zusätzlich wird der Parkraum besser genutzt und die Parkplatzsuche effizienter gestaltet. Dieser Use-Case wird als Einstiegsszenario betrachtet und könnte zunächst als Use-Case XY, das automatisierte Parkhaus Verwendung finden. Ein solches wird derzeit vom Fraunhofer FOKUS in Berlin eingerichtet. Entwicklungsherausforderungen sind die Ausweisung geeigneter Flächen, hochgenaue Lokalisierung und vernetzte Parkinfrastrukturen.

Level 4: Parallell Platooning

Smart Mobility Relevanz

Die Smart Mobility Relevanz beschreibt inwieweit eine Unternehmung in der strukturellen und organisationalen Lage ist, eine Technologie zu einem Produkt in einem Markt zu entwickeln, zu vermarkten und zu produzieren. Je kompetenter eine Institution in einem für den Use Case relevanten Themengebiet ist, desto bereiter ist sie, eine spezifische Smart Mobility Anwendung umzusetzen.

Im Use-Case Parallel Platooning fahren Fahrzeuge nicht automatisch hintereinander, sondern nebeneinander her. Kommuniziert wird über IEEE 802.11p oder Mobilfunk. Ein gutes Anwendungsbeispiel bietet die Landwirtschaft. Als Beispiel aus dem Haushalt kennt man ja bereits den Rasenmähroboter, der an einer Führung fährt. Während der Erntezeit sind große Landmaschinen unabdingbare Helfer. Meist werden sie von Landwirten aufgrund der hohen Investition nur für wenige Tage gemietet. Dabei sind die Betriebsstunden teuer. Um bei der Ernte oder beim Dreschen Geld zu sparen bietet es sich an die Fahrzeuge automatisch und parallel arbeiten zu lassen. Insbesondere das Wenden und das sogenannte „Overloading“ erfordern dabei Koordination und Kommunikation.

Level 4: Automatisierte Last Mile Logistik

Smart Mobility Relevanz

Die Smart Mobility Relevanz beschreibt inwieweit eine Unternehmung in der strukturellen und organisationalen Lage ist, eine Technologie zu einem Produkt in einem Markt zu entwickeln, zu vermarkten und zu produzieren. Je kompetenter eine Institution in einem für den Use Case relevanten Themengebiet ist, desto bereiter ist sie, eine spezifische Smart Mobility Anwendung umzusetzen.

Auch der Transport von Gütern in Städten bieten hohe Potentiale für den Einsatz automatisierter Fahrzeugtechnologie. So könnten automatisierte und elektrifizierte Kleintransporter mit dynamischer Tourenplanung das Konzept der City-Logistik zu neuem Leben erwecken. Güter würden hierbei zentral umgeschlagen und optimal in Fahrzeuge kommissioniert werden, die dann die Verteilung in den Innenstädten übernehmen, vergleichbar mit fahrerlosen Transportsystemen, die bereits in Krankenhäusern und Warenlagern zum Einsatz kommen. Die Technologie hierfür steht im Prinzip bereit, muss aber für den städtischen Einsatz (Fußgänger, Radfahrer, Autos) zum LSAE Level 4 hin entwickelt werden. Die Herausforderungen sind demnach organisatorischer und rechtlicher Art. Es braucht entsprechende Fahrzeuge und IT, sowie den Willen kommunaler Verwaltungen.

Level 4: Betreutes Fahren für Menschen mit Einschränkungen

Smart Mobility Relevanz

Die Smart Mobility Relevanz beschreibt inwieweit eine Unternehmung in der strukturellen und organisationalen Lage ist, eine Technologie zu einem Produkt in einem Markt zu entwickeln, zu vermarkten und zu produzieren. Je kompetenter eine Institution in einem für den Use Case relevanten Themengebiet ist, desto bereiter ist sie, eine spezifische Smart Mobility Anwendung umzusetzen.

Hierbei handelt es sich um eine Erweiterung des Anwendungsfalls des Robotaxis.
Automatisiertes Fahren kann für Menschen mit körperlichen oder geistigen Einschränkungen einen Gewinn an Freiheit bedeuten. Daher könnten Robotaxis über Zusatzausstattung verfügen, welche die Taxis barrierefrei macht. Beispiele hierfür sind Sprachassistenten und bauliche Anpassungen für eine vereinfachte Bedinung für Menschen mit Mobilitätseinschränkungen.

Level 4: Robotaxi

Smart Mobility Relevanz

Die Smart Mobility Relevanz beschreibt inwieweit eine Unternehmung in der strukturellen und organisationalen Lage ist, eine Technologie zu einem Produkt in einem Markt zu entwickeln, zu vermarkten und zu produzieren. Je kompetenter eine Institution in einem für den Use Case relevanten Themengebiet ist, desto bereiter ist sie, eine spezifische Smart Mobility Anwendung umzusetzen.

Der Robotaxi Use-Case beschreibt die Verbindung autonomer Shuttlefahrzeuge und On-Demand Mobility. Die beiden deutschen Unternehmen Daimler und Bosch wollen solche selbstfahrende Taxis noch in diesem Jahr in Testfeldern auf die Straßen bringen. Das System funktioniert wie Uber durch spontane oder geplante Buchung per App als Einzelperson oder Gruppe mit demselben Ziel. Die Abrechnung erfolgt wie bei einem konventionellen Taxi, nur zu einem günstigeren Preis. Insbesondere in Asien und in den Vereinigten Staaten testen mehrere Unternehmen bereits Robo-Taxi-Dienste. In den meisten Tests gibt es menschliche Chauffeure oder „Sicherheitstreiber“ in diesen Testwagen, die im Notfall die Kontrolle übernehmen können.
Aufgrund der hohen Komplexität in der Stadt wäre für einen vollautonomen Betrieb SAE Level 5 erforderlich, weswegen ein vollautomatisierter Einsatz SAE Level 4 zunächst in begrenzten Räumen möglich sein wird. Zur Umsetzung eines solchen Szenarios bedarf es Fahrzeugen, Kommunikationsinfrastruktur und neuen Vernetzungslösungen. Fahrzeugseitig stehen für die Vollautomatisierung folgende Themenfelder im Vordergrund:

  • Odometrie und Umgebungsmodelle
  • Fail-free Soft- und Hardware
  • Fehlertolerante Systeme
  • Steueralgorithmen und Prädiktion
  • Sensorik und Lokalisierung