Im Rahmen des Forschungsprojekt LUKAS (Lokales Umfeldmodell für das kooperative, automatisierte Fahren in komplexen Verkehrssituationen) wurde gezeigt, dass im zukünftigen Mischverkehr urbaner Verkehrsräume die Verkehrseffizienz und -sicherheit durch die Nutzung von im lokalen Umfeld verfügbaren Informationen (Daten von z.B. Infrastruktursensoren, vernetzten Fahrzeugen, Smartphones) gesteigert werden kann.
Die vorverarbeiteten Sensorinformationen werden dabei an einen Edge-Server im Verkehrsraum weitergegeben. Der Edge-Server berechnet unter anderem mit Methoden der künstlichen Intelligenz ein optimiertes, kooperatives Manöver und übermittelt Handlungsanweisungen an die vernetzten Verkehrsteilnehmer.
In allen getesteten Anwendungsfällen konnte der Nutzen des LUKAS-Ansatzes im Sinne der Erhöhung der Verkehrseffizienz und -sicherheit verifiziert werden. Simulative Ergebnisse von KI-basierten Planungsalgorithmen lassen eine signifikante Erhöhung des Verkehrsflusses erwarten. Untersuchungen des Partners Mercedes-Benz zeigen eine deutliche Reduktion des Verbrauchs sowie eine Verkürzung der Durchfahrzeiten im Kreuzungsbereich im Vergleich zu konventionellen Fahrten. Vorbeifahrten an stehenden Fahrzeugen und die Straßenüberquerung verletzlicher Verkehrsteilnehmer werden in unübersichtlichen Bereichen abgesichert, indem der Gegenverkehr für ein kooperatives Verhalten verzögert wird. Die Verkehrsteilnehmer erkennen dank der neuen Technik und der kooperativen Szenenplanung frühzeitig, mit welcher Fahrstrategie sie sich sicher und effizient verhalten können. (jr)
