Automatisierung des Güterverkehrs

Lkw werden in Logistikzentren derzeit personalintensiv durch Fahrer bzw. sonstiges Personal bewegt. Dabei sind primär zwei Hauptfahraufgaben zu erfüllen:

  1. Pendelfahrten: Fahrzeuge pendeln zwischen zwei dicht beieinander liegenden Standorten, um bspw. Waren und Güter zwischen Produktions- und/oder Lagerhallen zu transportieren. Dabei können die Standorte sowohl durch private als auch durch öffentliche Wege verbunden sein.
  2. Rangierfahrten: Fahrzeuge rangieren im Logistikzentrum um Waren anzuliefern oder abzuholen. Meist muss der Fahrer schnell und exakt an Verladerampen andocken.

Werden diese Fahraufgaben vollständig automatisiert, ergeben sich deutliche Vorteile hinsichtlich Effizienz von zunächst innerbetrieblichen Güter- und Warentransportvorgängen. So kann das Fahrpersonal wirtschaftlicher eingesetzt sowie Pausen- und Lenkzeiten flexibler eingeteilt werden. Darüber hinaus lassen sich die Transportprozesse signifikant beschleunigen und sicherer gestalten. 

In vielen Produktionsstandorten und Logistikstandorten werden derzeit Fahrer für Rangier- und Pendelfahrten eingesetzt. Allein in den 34 Standorten der deutschen Güterverkehrszentren (Deutsche GVZ-Gesellschaft (DGG) und GVZ-E Dresden – assoziierte Partner) mit über 1.400 ansässigen Unternehmen und 52.000 Beschäftigten werden täglich ca. 60.000 Fahrten mit Lkw durchgeführt. Dabei lassen sich die Wege in den Logistikzentren prinzipiell vollständig automatisieren, da im Fahrzeug selbst keine Entscheidungsprozesse ablaufen, die einen Fahrer zwingend erfordern. Überdeutlich wird das bei großen Hafenanlagen, in denen Güter bereits heute über große Strecken von vollautomatischen Transportsystemen bewegt werden. Dennoch endet auch hier die Automatisierung aktuell mit der Beladung des für den Straßenverkehr zugelassenen Lkw, der die Güter über das öffentliche Straßennetz verteilt.

 

Automatische LKW für Logistik-Hubs

© Fraunhofer IVI
AutoTruck: e-Lkw mit Steer-by-Wire und Drive-by-Wire
© Fraunhofer IVI
helyOS: Leitstand für Automatisierungszonen
© Fraunhofer IVI
TruckTrix: Online-Manöverplanung

Das Themenfeld »autonomes Fahren« hat in den letzten Jahren stark an Bedeutung gewonnen. Bevor jedoch erste Serienfahrzeuge vollautomatisch auf öffentlichen Straßen fahren, sind noch viele technische Herausforderungen zu lösen. Die Automatisierung von Nutzfahrzeugen in abgeschlossenen Bereichen ist in diesem Zusammenhang ein idealer Migrationspfad. Diese sogenannten Automatisierungszonen fassen Gebiete zusammen, in denen die Infrastruktur speziell für autonomes Fahren ausgebaut ist. Dazu zählen Kommunikationstechnologien, digitale Karten, Überwachungssysteme und ein Leitstand, in dem alle in der Automatisierungszone erhobenen Daten zusammenlaufen. Basierend auf diesen Informationen und dem HMI des Leitstands wird ein Bediener künftig in der Lage sein, mehr als zehn autonome Fahrzeuge effizient für die Abarbeitung von Arbeitsaufgaben einzusetzen und zu überwachen. Fahrer sind in den Automatisierungszonen nicht mehr erforderlich. Je nach Anwendungsfall übernehmen sie die Fahrzeuge erst dann, wenn die Zone verlassen werden muss.

Die vielfältigen Anwendungsbereiche umfassen Transportaufgaben in Logistikzentren, Häfen, Flughäfen, aber auch den Einsatz in der Landwirtschaft oder im Bauwesen. So lassen sich Lkw, Wechselbrücken und Anhänger in Fuhrparks vollautomatisch zwischen Abstellposition und Laderampe bewegen oder Felder von mehreren Maschinen kooperativ bearbeiten.

Die AG Commercial Transport untersucht Technologien für das autonome Fahren auf Betriebshöfen, von der Manöverplanung mit eigens entwickelten Algorithmen über die Erprobung von Ortungs- und Sensorssystemen bis hin zur Durchführung von Fahrversuchen mit einem autonom fahrenden e-Lkw.

Beispielprojekte:
AutoTruck(Fraunhofer IVI): e-Lkw mit Steer-by-Wire und Drive-by-Wire

helyOS(Fraunhofer IVI): Leitstand für Automatisierungszonen

TruckTrix(Fraunhofer IVI): Online-Manöverplanung

KI in Transport und Mobilität: Fahrerassistenzsysteme im Schienenverkehr

Möglichkeiten zur Senkung des Energieverbrauchs

© den-belitsky - iStock.com

Der Traktionsenergieverbrauch ist der wichtigste Kostenfaktor in der Stromrechnung eines Schienenverkehrsunternehmens. Er wird maßgeblich bestimmt durch die Fahrweise der Züge. So lässt sich eine wesentliche Senkung des Energieverbrauchs durch energieeffiziente Geschwindigkeitsprofile erzielen. Dazu gehört die möglichst ausgiebige Nutzung von Ausrollphasen, denn in diesen verbraucht der Zug keine Energie. Von entscheidender Bedeutung ist aber auch die energieeffiziente Koordination des Zugverkehrs. Dies schließt die Vermeidung zu vieler gleichzeitiger Abfahrten mit ein, denn diese sorgen für hohe Lastspitzen im Stromnetz, welche zusätzlich in Rechnung gestellt werden. Außerdem ist die Synchronisation von ankommenden mit abfahrenden Zügen relevant, um die beim Bremsen zurückgespeiste Energie eines Zuges für die Beschleunigung eines anderen nutzen zu können.

Darauf aufbauend soll eine Steuerung der Zugabfahrten in den Bahnhöfen und der Fahrten auf der Strecke in Echtzeit erfolgen, realisiert durch Fahrerassistenzsysteme und mit dem Fernziel der automatischen Steuerung der Zugfahrten. Hierzu braucht es KI-Methoden, die in der Lage sind, auf die üblichen Verzögerungen im Betriebsablauf einzugehen, so dass die Optimalität der berechneten Geschwindigkeitsprofile auch unter Störungen gewahrt bleibt. 

Beispielprojekte:

Optimierung im Energieverbrauch der Nürnberger U-Bahn (Projektseite, Fraunhofer IIS): Senkung des Energieverbrauchs des Nürnberger U-Bahnverkehrs

ADA Lovelace Center-Applikation »Fahrerassistenzsysteme im Schienenverkehr« (Projektseite, Fraunhofer IIS): Steuerung der Zugabfahrten in den Bahnhöfen und der Fahrten auf der Strecke in Echtzeit

Integrated Optimization of International Transportation Networks (Projektseite ROMSOC, FAU): Entwicklung einer optimalen Ressourcenallokation im Schienengüterverkehr

Erprobung und Absicherung von ADAS/AD-Systemen

© Fraunhofer ITWM
© Fraunhofer ITWM
Simulation und virtuelle Szenarien

Fahrerassistenzsysteme und autonome Fahrfunktionen (engl. advanced driver assistence systems and autonomous driving, ADAS/AD) spielen bereits heute eine wichtige Rolle in Entwicklung und Betrieb moderner Fahrzeuge und sind für ökonomisch effiziente und gleichermaßen nachhaltige Mobilitätslösungen ein wesentlicher Baustein. Dies gilt insbesondere im Bereich der Nutzfahrzeuge, wo geeignete Assistenzsysteme Sicherheit substantiell erhöhen können und auch den Warentransport effizienter und gleichzeitig ressourcenschonender machen können. Eine wichtige Herausforderung bei Entwicklung, Anwendung und Betrieb solcher Systeme stellt eine effiziente und realistische Erprobung und Absicherung dar. Effektive Erprobungs- und Absicherungskonzepte müssen sowohl eine statistisch repräsentative Kundennutzung abbilden, gleichzeitig aber auch alle relevanten Situationen bis hin zum Unfall berücksichtigen. Dies ist eine entsprechend komplexe Aufgabe und erfordert moderne, computergestützte Ansätze. Die Entwicklung von Verfahren der virtuellen Erprobung und der stochastisch-variierten Szenariengenerierung, kombiniert mit mathematischen Verfahren der künstlichen Intelligenz und der modellgestützten Simulation stellt daher ein wichtiges Forschungs- und Arbeitsfeld am Fraunhofer ITWM dar.

 

Die AG Commercial Transport hat Kompetenzen in der anwendungsspezifischen Erprobung und Absicherung von ADAS/AD-Systemen, sowie in der Auslegung und Optimierung solcher Systeme auf Hardware- und Softwarebasis.