Forschungsprojekt: Ready for Smart City Robots?: bet36体育在线_bet36体育投注￥官网_bet36体育在线

Nachhaltige Mobilit?t - Kleinere und intelligentere Mobilit?tssysteme als Ziel

Die M?glichkeit, Wege flexibel, aber auch kostengünstig und gerade für ?ltere Menschen barrierearm zurücklegen zu k?nnen, definiert eines der grundlegenden Bedürfnisse unserer Gesellschaft. Dabei spielen in den ?berlegungen und Visionen der Forscher*innen zusehends sogenannte autonome Mobilit?tssysteme eine wichtige Rolle. Autonom operierende Mobilit?tssysteme oder Lieferdienste er?ffnen gerade im Hinblick auf Lebensqualit?t und Daseinsvorsorge im nicht-urbanen Bereich erhebliche Entwicklungspotentiale. Zus?tzlich hat der Aspekt der nachhaltigen, ressourcenschonenden Mobilit?t in den letzten Jahren enorm an Bedeutung gewonnen.

Forschungsprojekt: Ready for Smart City Robots? - Multimodale Karten für autonome Mikromobile

Mobilit?t neu denken

An smarten und intelligenten Mobilit?tsl?sungen forscht Prof. Dr.-Ing. Stephan Schmidt, Professur für Mechatronische Systeme, schon lange. Seine Begeisterung und Leidenschaft für das Thema Mobilit?t mit all seinen Facetten geht auf seine Studienzeit zurück und durchzieht sein ganzes Berufsleben. Insofern war es naheliegend, dass er das Thema auch in den Mittelpunkt seines Schaffens an der bet36体育在线_bet36体育投注￥官网 gestellt hat.

Mit intelligenten Mobilit?tsl?sungen besch?ftigt sich auch das im Oktober letzten Jahres gestartete und durch die Bundesf?rderung ?mFUND“ gef?rderte kooperative Forschungsprojekt Ready for Smart City Robots?

Hauptaufgabe des von Prof. Schmidt an der bet36体育在线_bet36体育投注￥官网 betreuten Teilprojektes ist es, Umgebungsdaten und -informationen zu erheben, die für den sp?teren Betrieb eines autonomen Mikromobils - beispielsweise eines E-Lastenrades - auf Gehwegen relevant sind (z.B. Einsehbarkeit bestimmter Bereiche, Infrastrukturparameter, Personenaufkommen, Netzabdeckung, Umweltdaten). Die gewonnenen Daten werden im Anschluss ausgewertet und interpretiert. Ihre Ergebnisse entscheiden dann über den potenziellen Erfolg und den Transfer des Vorhabens in die Praxis. Erhoben werden die Umgebungsdaten in K?then. Darauf aufbauend, gilt es dann, ein Anwendungsbeispiel aufzubauen: d.h. ?einen Demonstrator, der zeigt, dass es m?glich ist, Kartendaten zu nutzen, um beispielsweise ein autonomes Rad zu buchen, zu benutzen und wieder abzugeben. Als Erprobungsort kann ich mir auch Merseburg gut vorstellen“, betont Prof. Stephan Schmidt.

Mit dem Forschungsprojekt Ready for Smart City Robots? ?wollen wir herausfinden, ob Kleinst?dte für autonome Mobilit?tssysteme geeignet sind. Wo gibt es Hindernisse und wie muss die Infrastruktur so transformiert und ertüchtigt werden, damit so etwas leistbar ist und ein solches System in Betrieb genommen werden kann“, fasst Prof. Schmidt die Ziele des Projektes noch einmal zusammen.

Damit leistet das Vorhaben einen Beitrag zur datengetriebenen Entwicklung intelligenter Mobilit?ts- und Logistikkonzepte, die die spezifischen Besonderheiten unterschiedlicher Siedlungsr?ume abdecken.

Ausführlichere Informationen zum Projekt und zu allen Kooperationspartnern finden Sie hier.

Aktuell ist ein weiteres Forschungsvorhaben in Vorbereitung. Unter dem Namen ?OpenTrainingData für automatisierte und autonome Mikromobile“ (OPTmicro) soll am Thema autonome Mikromobilit?t weiter geforscht werden. Hauptaugenmerk liegt dabei auf der Generierung eines Datensatzes zum Training von KI-basierten Algorithmen für das automatisierte Fahren. Start des neuen Vorhabens ist voraussichtlich der 01. M?rz 2023. Aktuell sucht das Projektteam noch neue engagierte Mitarbeiter.

Weitere laufende Forschungsprojekte an der bet36体育在线_bet36体育投注￥官网 finden Sie hier.

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Die theoretische und praktische Auseinandersetzung mit dem Thema Mobilit?t zeigt, dass die Ergebnisse aus der Lehre und insbesondere aus der Forschung in die Gesellschaft hineingetragen werden und anwendungsbezogen sind. Theoretisches Wissen wird direkt nach drau?en transferiert, deckt Bedarfe ab und hilft bei der Entwicklung von zukunftsf?higen L?sungen für die Praxis.