Projektinhalte: 
Erhöhung der Datenquantität und -qualität zur Einführung autonomer Mobilitäts- und Lieferdienste

Projektbeschreibung:
Ziel des Vorhabens ist der Entwurf von Strategien für die fahrradgebundene Erhebung der Umgebungsdaten, die für den erfolgreichen Betrieb eines autonomen Mikromobils auf Gehwegen relevant sind (Einsehbarkeit bestimmter Bereiche, Infrastrukturparameter, Personenaufkommen, Netzabdeckung, Umweltdaten). Dafür evaluiert das Vorhaben verschiedene Erhebungsmethoden im Hinblick auf die Effizienz und die Qualität der aggregierten Informationen. Die Verwendbarkeit der Daten wird in zwei konkreten Smart-City/Town-Anwendungsszenarien (Leihfahrräder mit autonomen Bereitstellungsmodus und Lieferroboter) mit entsprechenden Studien untersucht. Damit leistet das Vorhaben einen Beitrag zur datengetriebenen Entwicklung intelligenter Mobilitäts- und Logistikkonzepte, die die spezifischen Besonderheiten unterschiedlicher Siedlungsräume abdecken.

Ziele:

• Erhöhung der Datenquantität und -qualität für den Betrieb autonomer Mobilitäts- und Lieferdienste
• Verbesserung der Dateninfrastruktur für autonome Fahrzeuge und Logistiksysteme
• Erprobung und Optimierung der Technologien in realen Szenarien
• Förderung der Entwicklung sicherer, effizienter und nachhaltig operierender autonomer Transportsysteme
• Verbesserung der Grundlagen für die flächendeckende Einführung autonomer Mobilität

Projektstatus: Bewilligt

Projektzeitraum: 01/06/2022 bis 31/05/2025

Partner:

• Technische Universität Bergakademie Freiberg (Konsortialführer)
• Hochschule Anhalt
• Endiio Engineering GmbH
• TINK GmbH
• DigiPL GmbH
• CyFace GmbH
• PTV AG
• Landkreis Nordsachsen
• Hochschule Merseburg

Förderprogramm:
Modernitätsfonds (mFUND) des BMDV

Gesamtkosten:
3.622.879 EUR

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