Künstliche Intelligenz für die Mobilität nutzen

Die Intelligente Mobilität ist der Schlüssel zur Lösung zahlreicher gesellschaftlicher, politischer sowie betrieblicher Herausforderungen. Im Kompetenzzentrum Künstliche Intelligenz erforscht die TH Aschaffenburg schwerpunktmäßig anwendungsnahe Lösungen für Verkehrssicherheit, Klimaschutz und die Zukunftsfähigkeit des Wirtschaftsstandortes Deutschland.

Das Projektteam um Prof. Dr. Galia Weidl forscht an der Weiterentwicklung von Lösungen der intelligenten Mobilität unter Berücksichtigung der Vielfalt menschlichen Fahrverhaltens. Dies ist nur eines der vielen KI-Projekte an der TH Aschaffenburg.
Das Projektteam um Prof. Dr. Galia Weidl forscht an der Weiterentwicklung von Lösungen der intelligenten Mobilität unter Berücksichtigung der Vielfalt menschlichen Fahrverhaltens. Dies ist nur eines der vielen KI-Projekte an der TH Aschaffenburg.

Erhöhung der Sicherheit im Straßenverkehr
Die Erhöhung der Verkehrssicherheit, die verlässliche Kooperation aller Verkehrsteilnehmenden, der Ausbau der Infrastruktur für autonomes Fahren sowie die Reduktion von Emissionen sind zentrale Forschungsziele im Bereich „Intelligent Mobility“. Dazu benötigt es innovative, intelligente Systeme, sowie auch umfangreiche und relevante Datengrundlagen, um Lösungen zu entwickeln und deren Zuverlässigkeit zu validieren. Im Projekt i4Driving entwickelt das Projektteam um Prof. Dr. Galia Weidl mit Hilfe Künstlicher Intelligenz eine industrienahe Methodik, die die Vielfalt des menschlichen Fahrverhaltens sowie die Komplexität des Straßenverkehrssystems in der Simulation abdecken soll.

Um die Sicherheitsleistung zwischen autonomen Fahrzeugen und von Menschen gesteuerten Fahrzeugen zu vergleichen, wird das gesamte Leistungsspektrum von menschlichen Fahrenden in kritischen Fahrsimulationen erfasst.

Das Projekt mit dem Ziel des unfallfreien Straßenverkehrs wird durch das Horizon Europe Programm der EU gefördert. Die TH Aschaffenburg arbeitet im Projekt eng mit 17 Partnern aus sieben europäischen Ländern sowie der USA, Australien und China zusammen. Auch das autonome Fahren unter schwierigen Wetterbedingungen gehört zu den Forschungsinhalten des Teams von Professorin Weidl.

Ein weiteres Projekt ist KI Data Tooling: An der Kreuzung Würzburger Straße / Flachstraße / Spessartstraße erhebt das wissenschaftliche Team unter der Leitung von Prof. Dr.-Ing. Konrad Doll mit Sensoren wichtige Daten, wie etwa reale 3D-Fußgänger-Posen. Diese Daten dienen unter anderem der Weiterentwicklung kooperativer Technologien zur Erkennung der Absichten ungeschützter Verkehrsteilnehmerinnen und -nehmer und zur Vorhersage ihrer Bewegung.

 

In diesem Forschungsprojekt werden erstmals ganzheitliche Werkzeuge und Methoden zur Bereitstellung von Daten unterschiedlicher Sensormodalitäten für KI-basierte Funktionen entwickelt und untersucht. Ziel ist es, eine vollständige Datenlösung für das Training und die Validierung von KI-basierten automatisierten Fahrfunktionen durch die integrierte Berücksichtigung von realen Daten, synthetisch generierten Daten und erweiterten Daten als Mischung aus beiden, sowie Methoden zum effizienten Umgang mit diesem Datensatz zu entwickeln.

Im Labor für Audiokommunikation und Akustik werden KI-gestützte Methoden der Signalverarbeitung zur Gefahrenerkennung des Fahrzeuges eingesetzt. Das Team von Prof. Dr.-Ing. Mohammed Krini erforscht, wie Fahrzeuge unterschiedliche Ereignisse und Gefahrensituationen außerhalb des Fahrzeuges mittels akustischer Umfeldperzeption erkennen können. So sollen unter anderem Einsatzfahrzeuge mit Martinshorn und Blinklicht zuverlässig wahrgenommen werden. Eine intelligente Signalverarbeitungseinheit soll den Fahrenden warnen und somit aktiv zur Verkehrssicherheit beitragen.

Verbesserung der Lebensqualität in und um Aschaffenburg
In Zusammenarbeit mit der Stadt Aschaffenburg entwickelt Professorin Weidl ein Konzept zur Verbesserung des Verkehrsflusses und der Verkehrsinfrastruktur. Die Wissenschaftlerin wurde auf die KI-Forschungsprofessur „Vernetzte urbane Mobilität – lernende Verkehrsinfrastruktur“ berufen. Die Professur ist Teil des KI-Mobilitätsknotens „AI Motion“ der High Tech Agenda Bayern und soll den Transfer wissenschaftlicher Erkenntnisse zugunsten einer Verbesserung der Lebensqualität in Stadt und Land beschleunigen.

Erhöhung der Wirtschaftlichkeit in Produktion und Logistik
Die intelligente Mobilität birgt ebenfalls große Chancen für die Steigerung der Wirtschaftlichkeit von Unternehmen. Im Forschungsprojekt KAniS erarbeitet die Technische Hochschule gemeinsam mit dem Kooperationspartner Linde Material Handling neue Verfahren zur intelligenten Vernetzung und Automatisierung innerbetrieblicher Flurförderflotten. Ziel ist die Optimierung der Effizienz intralogistischer Prozesse, wie etwa des Materialflusses, sowie eine Reduktion des Energieverbrauchs durch Einsatz von Methoden der Künstlichen Intelligenz und des Maschinellen Lernens. Eine derart vernetzte Flotte soll durch kooperatives Verhalten beim autonomen Fahren, der Auftragsplanung und Auftragsbearbeitung sowie durch Auswertung eines möglichst umfassenden Datenbestands eine deutliche Erhöhung des innerbetrieblichen Waren- und Materialflusses erreichen und damit maßgeblich zur Optimierung der Wirtschaftlichkeit und Effizienz intralogistischer Prozesse beitragen.

Aktiver Beitrag zum Umwelt- und Klimaschutz
Wirtschaft, Wissenschaft und Politik haben das Potenzial intelligenter Mobilität für den Klima- und Umweltschutz erkannt. Die Anwendung Künstlicher Intelligenz in Personenverkehr, Produktions- und Logistikprozessen ermöglicht die Effizienzsteigerung und somit eine Reduktion des Energieverbrauchs. Gemäß ihrem Auftrag der anwendungsnahen Forschung und des zielgerichteten Wissenstransfers gestaltet die TH Aschaffenburg in Kooperation mit Unternehmen und Kommunen den Innovationsschub im Bereich der intelligenten Mobilität mit.

Mit dem Technologietransferzentrum Nachhaltige Energien (kurz: NETZ) am Standort Alzenau bietet die TH Aschaffenburg anwendungsnahe Forschungs- und Entwicklungskooperationen. Unter anderem sollen hier mit praxisnahen KI-Anwendungen Lösungen zur effizienteren Nutzung von Ressourcen in Produktion und Logistik erarbeitet werden. In den Laboren des NETZ sowie in den „Reallaboren“ vor Ort bei den kooperierenden Unternehmen erforschen die wissenschaftlichen Teams Lösungen für firmenspezifische Herausforderungen.

Die Künstliche Intelligenz wirkt in nahezu alle Forschungsbereiche der TH Aschaffenburg. Vielfältige Anwendungen in unterschiedlichen Prozessen unterstützen Unternehmen und Kommunen, effizienter und auch nachhaltiger zu agieren. Die Forschungsreferentinnen und -referenten der TH Aschaffenburg informieren gerne über mögliche Anknüpfungspunkte für Kooperationsprojekte.  

 

Weitere Informationen unter https://www.th-ab.de/forschung/forschungsschwerpunkte/forschung-an-der-th-ab


Kontakt

Dr. Heike Bruhn
TH Aschaffenburg
heike.bruhn@th-ab.de
www.th-ab.de