Navigationsstrategien zwischen Passanten und dem autonomen RPTU Bus basierend auf einer KI-basierten Szenenanalyse (FastShuttle)

Sowohl in ländlichen als auch in städtischen Gebieten sind künftig neue Mobilitätskonzepte erforderlich, um einer alternden Gesellschaft Alternativen zur Nutzung des eigenen Pkw zu bieten. Dies erfordert sowohl den Ausbau des öffentlichen Nahverkehrs als auch den Einsatz kleinerer Beförderungseinheiten – vornehmlich in verkehrsberuhigten Zonen und Fußgängerbereichen –, um die Lücke zwischen öffentlichem Verkehr und Individualverkehr zu schließen. So ist es für ältere oder körperlich eingeschränkte Menschen oft unmöglich, von einem Knotenpunkt des öffentlichen Verkehrs zu einem Geschäft oder einer Arztpraxis innerhalb einer Fußgängerzone zu gelangen. Minibusse, die auf Abruf und im Sammelverkehr betrieben werden, bieten hierfür einen Lösungsansatz; dieses Modell ist jedoch aufgrund des Fachkräftemangels und hoher Personalkosten derzeit kaum realisierbar. Kleine, autonom fahrende Elektrobusse, die die sogenannte „letzte Meile“ abdecken, stellen eine vielversprechende Alternative für die Zukunft dar, um dieser Herausforderung zu begegnen.

In den vergangenen Jahren hat der Lehrstuhl für Robotersysteme einen Prototyp eines solchen autonomen Minibusses entwickelt, der in der Lage ist, sich in Fußgängerzonen zu bewegen und beliebige Haltepunkte autonom anzusteuern.

Der Forschungsschwerpunkt liegt auf der Erhöhung der Sicherheit bei gleichzeitiger Optimierung der Fahrgeschwindigkeit in Fußgängerzonen oder verkehrsberuhigten Bereichen sowie auf Strategien zur Interaktion zwischen Fußgängern und dem autonomen Bus. Dabei geht es unter anderem um die Auswertung von Fahrtrichtungen, die Erkennung der Absichten von Fußgängern sowie die Risikobewertung bestimmter Navigationsstrategien.