Ready for Smart City Robots? Multimodale Karten für autonome Mikromobile

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    Über R4R

    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.

    Quelle: Technische Universität Bergakademie Freiberg
    Projektvolumen

    3.622.879

    BMDV-Förderung

    80 %

    Projektzeitraum

    -

    Förderkennzeichen

    19FS2025A

    Bundesland

    Sachsen

    Förderlinie

    Förderlinie 2

    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.

    Es werden notwendige Parameter, aber auch die entsprechenden Lücken in den verfügbaren Daten (OSM, Behördendaten) an unterschiedlichen Standorten identifiziert. Für die Erfassung werden anhand von in Leihfahrräder integrierten multimodalen Sensorsets und unter Einbindung eines Netzwerks aus Freiwilligen mittels Smartphone-App am Fahrrad die notwendigen Daten erhoben. Die Qualität der Daten wird bezüglich Abdeckung und Abbildungsvielfalt evaluiert.

    Verbundkoordinator

    Logo TU Freiberg svg

    Technische Universität Bergakademie, Freiberg

    Projektpartner

    Otto von Guericke Universitaet Magdeburg Logo svg

    Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg

    Hochschule Anhalt

    Hochschule Anhalt, Köthen

    Endiio

    Endiio Engineering GmbH, Freiburg

    TINK

    TINK GmbH, Konstanz

    Digi PL

    DigiPL GmbH, Halle (Saale)

    Cyface

    CyFace GmbH, Dresden

    PT Vgroup

    PTV AG, Karlsruhe

    Wappen vom Landkreis Nordsachsen svg

    Landkreis Nordsachsen

    Hochschule Merseburg

    Hochschule Merseburg

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