Wann verkehren autonome Fahrzeuge auf unseren Strassen? Werden sie wirklich funktionieren? Wird es zu Unf\u00e4llen kommen? Solche Fragen stellen sich viele Leute im Zusammenhang mit selbstfahrenden Fahrzeugen.
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\nOft geht bei solchen Debatten allerdings vergessen: Es gibt einen Unterschied zwischen den Fahrzeugen und den Dienstleistungen, die damit m\u00f6glich werden. Will man einen intelligenten Mobilit\u00e4tsdienst schaffen, dann reichen autonome Fahrzeuge allein nicht aus. Um Passagiere auf Abruf abzuholen, an ihr Ziel zu bringen, auf dem Weg gegebenenfalls noch andere Passagiere mitzunehmen, braucht es ein intelligent orchestriertes System.
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Wann verkehren autonome Fahrzeuge auf unseren Strassen? Werden sie wirklich funktionieren? Wird es zu Unf\u00e4llen kommen? Solche Fragen stellen sich viele Leute im Zusammenhang mit selbstfahrenden Fahrzeugen.
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\nZiel der meisten Mobilit\u00e4tsdienstleistungen ist es, mit m\u00f6glichst wenigen Fahrkilometern m\u00f6glichst viele Personen zu bef\u00f6rdern. Denn je effizienter ein System ist, desto h\u00f6her sind auch die Einnahmen. Um die Businessvorgaben des Betreibers einzuhalten und den Fahrg\u00e4sten ein angenehmes Fahrerlebnis zu garantieren, sind komplexe Entscheidungstools n\u00f6tig, die sich unter anderem auf k\u00fcnstliche Intelligenz (KI) und moderne Algorithmen st\u00fctzen.
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\nMehrere Modelle und Simulationen zeigen, dass mit solchen Tools hervorragende Ergebnisse erzielt werden k\u00f6nnen. Forschende der Universit\u00e4t Texas erstellten Computermodelle, um die Leistung einer autonomen Fahrzeugflotte auf kurzen Distanzen rund um Austin zu berechnen. Dabei fanden sie heraus, dass ein von mehreren Fahrg\u00e4sten verwendetes Flottenfahrzeug neun\u00a0Privatfahrzeuge mit jeweils nur einem Fahrer beziehungsweise einer Fahrerin ersetzen kann. Die Wartezeiten betrugen zwischen 20\u00a0Sekunden und 5\u00a0Minuten.
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\nUnsere eigene Simulation<\/a> mit der \u00abBestmile Fleet Orchestration Platform\u00bb f\u00fcr die Stadt Chicago ergab, dass 400\u00a0sechspl\u00e4tzige Flottenfahrzeuge mit Wegzeitverl\u00e4ngerungen von nur 3 bis 6 Minuten 99,7\u00a0Prozent aller Taxifahrten der gesamten 2700\u00a0Fahrzeuge umfassenden Taxiflotte abdecken k\u00f6nnten. Die M\u00f6glichkeit, durch KI die Anzahl Fahrzeuge um den Faktor\u00a0sieben zu verringern, zeigt das Potenzial dieser Technologie auf.
<\/p>\nWer muss wohin?<\/strong><\/h2>\n
\nWie l\u00e4sst sich ein vollwertiger Mobilit\u00e4tsdienst von Fahrzeugen auf Abruf aufbauen? In erster Linie braucht es dazu eine Flotte, deren Fahrzeuge auf intelligente Art und Weise zusammenarbeiten. Die Flottengr\u00f6sse muss dabei auf die Nachfrage der Fahrg\u00e4ste abgestimmt sein, und es gilt die Vorgaben zur Fahrtdauer und zu den Wartezeiten m\u00f6glichst ressourceneffizient auszusch\u00f6pfen. Dank automatisierter Operationen und k\u00fcnstlicher Intelligenz befinden sich die Fahrzeuge zum richtigen Zeitpunkt am richtigen Ort.
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\nBei einer autonomen Flotte finden auf das Fahrzeug bezogene Aufgaben wie Steuern, Bremsen und Tanken automatisiert statt. Auch die Flotte betreffende Aufgaben wie das Fahrzeugaufgebot und die Streckenplanung sind intelligent gesteuert.
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\nWie aber weiss ein autonomes Fahrzeug, wohin es fahren soll, auf welchem Weg und wohin es sich danach begeben soll? Bei einem automatisierten Mobilit\u00e4tsdienst werden diese Entscheidungen von der Flottenorchestrierungs-Software getroffen, die Fahrgastanfragen den verf\u00fcgbaren Fahrzeugen zuordnet und die Fahrzeiten und Routen berechnet. Die Software wertet gleichzeitig Livedaten sowie bereits gesammelte Daten der Fahrzeuge und Fahrg\u00e4ste aus und nutzt diese Daten als Grundlage f\u00fcr die zu treffenden Entscheidungen.
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\nDie Grundlage f\u00fcr diese automatisierten Entscheidungen bilden Prognosedaten zu den erwarteten Buchungszahlen. Dank maschinellem Lernen lassen sich Echtzeitbuchungen und fr\u00fchere Buchungsdaten analysieren. Diese Informationen werden dann mit weiteren Kontextdaten wie dem Verkehrsfluss verbunden, um die Fahrzeiten zu berechnen. Aufgrund solcher Prognosedaten steuern die KI-Algorithmen letztlich die Fahrzeuge.
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\nDie Automatisierung mag bei einem einzelnen Fahrzeug, das einen einzelnen Passagier bef\u00f6rdern soll, vielleicht simpel erscheinen. Sobald es aber um grosse Fahrzeugflotten und Hunderte, wenn nicht sogar Tausende Passagiere geht, sind diese Operationen alles andere als simpel.
<\/p>\nH\u00f6chstwartezeit definieren<\/strong><\/h2>\n
\nDamit eine grosse Flotte effizient funktioniert, m\u00fcssen die Grundeinstellungen optimal gew\u00e4hlt werden. So gilt es die Vorgaben des Betreibers bez\u00fcglich Passagierzahlen und Fahrtkilometer zu erf\u00fcllen \u2013 und gleichzeitig muss man den Anforderungen der Fahrg\u00e4ste in Bezug auf Zweckm\u00e4ssigkeit und Zeitaufwand gerecht werden. All diese Vorgaben m\u00fcssen definiert und verwaltet werden. Beispielsweise kann die Software so programmiert werden, dass m\u00f6glichst viele Passagiere gemeinsam bef\u00f6rdert werden \u2013 wobei im Voraus festgelegte H\u00f6chstwartezeiten und maximale Wegzeitverl\u00e4ngerungen eingehalten werden m\u00fcssen.
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\nZudem m\u00fcssen die Fahrzeuge gest\u00fctzt auf die Buchungsprognosen optimal positioniert werden. Beispielsweise m\u00fcssen sie immer wieder verschoben werden, um die Auslastung der Flotte und die Einnahmen zu maximieren. KI hilft hier bei der Wahl der besten Standorte.
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\nWeiter sind beim effizienten Matching von Fahrzeugen und Fahrg\u00e4sten mehrere Faktoren zu beachten. Entscheidend sind nebst den Fahrgastzahlen und Strecken auch die Fahrzeiten, die freien Sitzpl\u00e4tze in einem Fahrzeug und der Ladezustand der Batterien. Wenn eine Fahrzeit zu einer \u00dcberschreitung der vom Betreiber festgelegten maximalen Wegzeitverl\u00e4ngerung f\u00fchrt, wird eine Anfrage abgelehnt. Beim Fahrzeugaufgebot schliesslich m\u00fcssen die Fahrpl\u00e4ne f\u00fcr die Fahrzeuge anhand der Matching-Ergebnisse aktualisiert werden. Die Flottenorchestrierungs-Software sendet dann Instruktionen an das Fahrzeug.
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\nDa autonome Flotten bisher erst vereinzelt zum Einsatz kommen, gibt es nur wenige Beispiele f\u00fcr die KI-gest\u00fctzte Flottenorchestrierung. In Europa testen einige Verkehrsbetriebe \u2013 in der Schweiz beispielsweise in Sitten, Marly FR, Genf und Zug \u2013 autonome Shuttles auf Kurzdistanzen. Auch Autohersteller wie Renault in Frankreich f\u00fchren Tests mit autonomen Flotten durch. Um die Praxistauglichkeit der KI-Tools weiter zu verbessern, sind jedoch noch weitere Testversuche n\u00f6tig.
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\nDas Potenzial intelligenter Fahrzeugflotten besteht ganz klar darin, Verkehrs\u00fcberlastungen in St\u00e4dten zu reduzieren, womit gleichzeitig die Umweltverschmutzung verringert und die Lebensqualit\u00e4t verbessert werden kann.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"