Bei einer zweitägigen Abschlussveranstaltung in Stuttgart, die heute (11. Juni) zu Ende ging, erhielten Vertreterinnen und Vertreter aus Wissenschaft, Politik, Industrie und Kommunen Einblicke in die entwickelten Technologien und Konzepte zum durchgängigen automatisierten Fahren im Stadtverkehr. Auf dem Gelände des Aldenhoven Testing Centers konnten sie zudem Prototypen bei Fahrdemonstrationen live erleben.

Ziel von STADT:up war es, automatisiertes Fahren durchgängig im Stadtverkehr zu ermöglichen und Fahrer:innen so dauerhaft von Fahraufgaben zu entlasten – bei wechselnden Umgebungsbedingungen und in komplexen Verkehrssituationen. Entwickelt wurde eine urbane Fahrautomation, die Künstliche Intelligenz (KI) für die gesamte funktionale Wirkkette einsetzt, also für die Umgebungserfassung und Datenfusion ebenso wie für die Verhaltensprädiktion und Manöverplanung.

Insgesamt 20 Partner aus Automobilindustrie und Forschung, darunter das Institut für Arbeitswissenschaft (IAD) am Fachbereich Maschinenbau der TU Darmstadt, erarbeiteten nutzerorientierte Konzepte und Pilotanwendungen für ein durchgängig automatisiertes Fahren in der Stadt. Das Budget des Verbundprojekts, das Anfang 2023 gestartet war, betrug 62,2 Millionen Euro.

TU Darmstadt in zwei Teilprojekten engagiert

Die TU Darmstadt war in den Teilprojekten „Perspektiven urbaner Mobilität“ und „Human Factors“ beteiligt und erforschte in vier Arbeitsschwerpunkten zentrale Fragen der Interaktion, Kommunikation und Akzeptanz automatisierter Mobilität für die durchgängige automatisierte Fahrt im urbanen Raum. Untersucht wurden unter anderem Nutzungspotenziale automatisierter On-Demand-Shuttles, Shared-Control-Konzepte, Interfaces zur Kommunikation während teleoperierter Fahrten sowie für die Kooperation von Fahrenden manuell gesteuerter Fahrzeuge mit automatisierten Fahrzeugen im urbanen Mischverkehr.

Die Ergebnisse zeigen laut IAD, dass Akzeptanz und sichere Integration automatisierter Systeme stark von konkreten Nutzungssituationen, verständlicher Kommunikation und einer angemessenen Systemauslegung abhängen. Für automatisierte Shuttles wurden Preisgestaltung, Zeitersparnis, technische Zuverlässigkeit und Sicherheit als zentrale Akzeptanzfaktoren identifiziert. Im Bereich der Individualmobilität wurde gezeigt, dass bei Shared-Control-Konzepten niedrigere oder mittlere haptische Assistenzintensitäten tendenziell die Akzeptanz steigern. Für die Teleoperation wurde die Relevanz der Verwendung von nutzerzentrierten Begriffen und Symbolen für die verschiedenen Eingriffsarten durch Teleoperator:innen identifiziert.

„Die Ergebnisse der TU Darmstadt zeigen, dass automatisierte Mobilität im Stadtverkehr nicht nur technisch zuverlässig, sondern auch situationsangemessen und für Nutzende verständlich gestaltet werden muss“, erklärte Professorin Bettina Abendroth, stellvertretende Leiterin des IAD. „STADT:up hat hierzu wichtige Erkenntnisse für die sichere und nutzerorientierte Integration automatisierter Fahrzeuge in den Mischverkehr geliefert.“

Zentraler Baustein zukünftiger Mobilitätskonzepte

Automatisiertes Fahren gilt als ein zentraler Baustein zukünftiger Mobilitätskonzepte. Während sich erste automatisierte Fahrfunktionen auf Autobahnen bereits im Serieneinsatz befinden, stellt der innerstädtische Verkehr weiterhin eine der größten Herausforderungen dar. Dichte und heterogene Verkehrsströme, komplexe Knotenpunkte, unübersichtliche Situationen, temporäre Hindernisse sowie die Interaktion mit Fußgänger:innen, Radfahr:innen und anderen Verkehrsteilnehmenden erfordern ein besonders robustes, vorausschauendes und kooperatives Fahrverhalten automatisierter Systeme.

Ein wesentlicher Fortschritt im Projekt STADT:up wurde zum Beispiel bei der sensorgestützten Umfelderfassung erzielt, die auch unter widrigen Bedingungen jederzeit absolut zuverlässig funktionieren muss. Um dieses Höchstmaß an Robustheit zu erreichen, fusioniert die KI die Daten verschiedenster Sensoren so intelligent, dass selbst bei Ausfall oder Fehlinformation eines einzelnen Sensors – etwa bei starkem Regen – jederzeit ein präzises und zuverlässiges Gesamtbild der Umgebung entsteht. Auch bei der Vorhersage des Verhaltens anderer Verkehrsteilnehmender und der damit verbundenen Aktionsplanung integrierten die Projektpartner erfolgreich KI-Methoden.

STADT:up/mih