Fahrerlose Transportsysteme

Dem automatisierten Fahren gehört die Zukunft. Neben den selbstfahrenden Pkws werden auch fahrerlose Transportsysteme für Menschen und Güter in Serie gehen – ausgelegt zum Beispiel für feste Routen, Industrie- und Campusflächen. Bosch Research entwickelt dafür maßgeschneiderte Lösungen und hat auch ein eigenes Fahrzeug im Einsatz.

Fahren ohne Fahrer: Autonomes Campus Shuttle

Unser „Campus Shuttle“ zeigt, wie die Zukunft der Mobilität aussehen könnte. Das autonome und elektrisch angetriebene Transportsystem war als Forschungsfahrzeug bereits an verschiedenen Bosch-Standorten und Flughäfen sowie auf Industriegelände im Einsatz – ohne dass ein Fahrer eingreifen musste. Als nächsten Schritt planen wir seinen regelmäßigen Einsatz an einem Bosch-Standort. Außerdem soll das Shuttle für die weitere Vorausentwicklung des automatisierten Fahrens bald auf einer festen Route im halböffentlichen Raum unterwegs sein.

Der Verkehr in Innenstädten ist eine große Herausforderung für das automatisierte Fahren, weil es hier ein hohes Maß an Komplexität und viele Unwägbarkeiten gibt (Open World).

Die Bosch Forschung verfolgt mit dem autonomen Campus Shuttle daher einen anderen Ansatz. In einer abgesicherten Umgebung (Restricted World) wie etwa auf einem Betriebsgelände ist unbeaufsichtigtes automatisiertes Fahren viel einfacher umzusetzen. In einer solchen Umgebung mit einer Einschränkung des Anwendungsfalles und einer Beschränkung auf bekannte Fahrsituationen lassen sich viele Erkenntnisse für das urbane automatisierte Fahren ableiten (z. B. über die Bauteilanforderungen und die Sicherheitsziele).

Unsere Entwickler mussten dafür viele Herausforderungen bewältigen. Denn autonome Transportsysteme wie das Campus Shuttle werden nur dann von den Menschen akzeptiert, wenn sie gleichzeitig leistungsfähig und sicher sind. Um das zu erreichen, verbinden wir die fahrerlosen Fahrzeuge der Zukunft unter anderem mit der Infrastruktur um sie herum – zum Beispiel mit Ampeln, die über Funk Informationen mit ihnen austauschen können. Außerdem wacht ein Leitstand ständig darüber, ob die Technik wie vorgesehen funktioniert. Hinzu kommt eine eingeschränkte Maximalgeschwindigkeit. Ziel ist es, den Passagieren ein rundum positives Mobilitätserlebnis zu vermitteln.

Klassische Verfahren und Maschinelles Lernen

Verortung von Fahrzeugen in ihrer Umgebung

Voraussetzung dafür sind zum Beispiel robuste Sensoren und fehlertolerante Systeme – denn der Straßenverkehr ist eine extrem anspruchsvolle Umgebung. Weitere Forschungsschwerpunkte bei Bosch Research sind Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) für die Verortung der Fahrzeuge in ihrer Umgebung, die Umfeldwahrnehmung, digitale Karten und die Bewegungsplanung. Dabei nutzen wir „klassische“ Verfahren ebenso Methoden des Maschinellen Lernens. So können unsere Experten aus den Bereichen Robotik und Automobilbau maßgeschneiderte und ganzheitliche technische Lösungen entwickeln.

Was ist SLAM?

Durch Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) baut ein autonomes Transportsystem mithilfe seiner Sensoren schrittweise eine Karte seiner Umgebung auf – nur so kann es wissen, wo genau es sich befindet.

Und das auf wenige Zentimeter genau. Das Verfahren stammt ursprünglich aus der Robotik und wird nun auch in autonomen Fahrzeugen eingesetzt.

Bei Bosch Research arbeiten wir an der Mobilität der Zukunft – multimodal und „on-demand“. Sie wird den öffentlichen Personennahverkehr weitgehend automatisieren und die Innenstädte entlasten, beispielsweise durch die Reduzierung von Verkehrs- und Parkflächen. Die Menschen werden auch durch sinkende Emissionen profitieren. Auf Industriegeländen werden autonome Transportsysteme zu mehr Effizienz und Flexibilität führen.

Zusammenfassung

Bosch entwickelt die Mobilität der Zukunft. Unsere Experten nutzen neueste Verfahren, um autonome Transportsysteme sicher und komfortabel zu machen – darunter auch künstliche Intelligenz. Damit schaffen wir die Voraussetzungen für einen nachhaltigen Verkehrssektor.