Verbundprojekt: Intelligente Elektroniksysteme für automatisierte Fahrzeuge und nachhaltige Mobiltiätskonzepte - AI4CSM -

Die OTH-AW wird gemeinsam mit den Projektpartnern an virtuellen Zwillingen und an für den Nutzer schneller anzuwendenden KI-Methoden forschen, die mittels cloud-basiertem Lernen eine Zusammenführung von gesammelten Umgebungsdaten (in der Edge) für digitale Zwillinge ermöglicht. KI-basierte Routing-Algorithmen für Elektrofahrzeuge, die auf spezielle Bedürfnisse des einzelnen Fahrzeugs zugeschnitten sind (z.B. die energieeffizienteste Route), werden zur Zeit z.B. im H2020-Projekt 1000kmPLUS entwickelt. Das optimierte AI4CSM-Routingverfahren wird auf einem digitalen Zwilling angewendet, der auf reale und simulierte Umgebungsdaten einschließlich gemeinsam genutzter Infrastruktur-Ressourcen zugreifen kann. Dabei stützt sich das Routing-System auf die von den einzelnen Fahrzeugen im digitalen Zwilling gesammelten Daten. Es entstehen dadurch neue Möglichkeiten des Routings, sowohl für einzelne Fahrzeuge als auch für viele Fahrzeuge, die sich in einem Straßenszenario befinden. Die City-Routing-Algorithmen (in der Cloud) werden eng mit der lokalen Entscheidungsfindung und Bewegungsplanung (in der Edge) interagieren. Das Ziel ist die Entwicklung eines zeit- und CO2-emissionsoptimierten Routingalgorithmus, der Fahrstrecken im Sinne der "New-Green-Deal"-Prinzipien berechnet. Durch die Verknüpfung der Daten von mehreren Fahrzeugen, sogenannten "Edge-Agents", können zusätzlich Latenzen in der Mobilität verringert und der Verkehrsdurchsatz erhöht werden. Die gesammelten Fahrzeug- und Verkehrsdaten werden in der Cloud auf einem digitalen Zwilling abgebildet, der für das Routing zuständig ist. Die Daten werden in den Routing-Service geladen, wodurch passende Routen generiert werden können. Die OTH-AW wird daher bei der Definition der Schnittstellen und Anforderungen an die Kommunikation zwischen dem digitalen Zwilling und den Fahrzeugen mitwirken.