Die Mobilitätsbranche befindet sich im Umbruch. Die fortschreitende Digitalisierung und Automatisierung sorgt dafür, dass heutige Geschäftsmodelle neu gedacht werden müssen. Die Fahrzeuge von morgen sind autonom und bieten dadurch die Möglichkeit einer flexiblen Nutzung, die nicht mehr auf einzelne Einsatzzwecke beschränkt sein muss. So können autonome Carsharing-Fahrzeuge in Zeiträumen, in denen sie nicht für den Personentransport verwendet werden, Pakete transportieren oder andere Aufgaben übernehmen.

Künstliche Intelligenz (KI) bildet die Grundlage für die komplexe Steuerung der autonomen Systeme und das Abbilden solcher flexiblen Anwendungsszenarien. Neben der Evaluierung geeigneter KI-Technologien werden im Projekt KI4ROBOFLEET potenzielle Anwendungsszenarien identifiziert, die sich durch den Einsatz von autonomen Fahrzeugen in Flotten ergeben.

Im Rahmen der zweijährigen Projektlaufzeit wird eine Mobilitätsanalyse beim Carsharing-Anbieter der Stadtmobil Rhein-Neckar AG durchgeführt, Nutzer- und Nutzungsprofile abgeleitet und diese auf Übertragbarkeit geprüft. Auf dieser Basis werden dann potenzielle Anwendungsszenarien identifiziert und unter wirtschaftlichen und verkehrsökologischen Aspekten bewertet. Des Weiteren untersucht das Konsortium Einsatzmöglichkeiten von geeigneten, selbstlernenden Algorithmen und KI-Technologien und setzt Verkehrssimulationen um, damit bestimmte Anwendungsszenarien dynamisch analysiert und bewertet werden können.

Ziel des Projekts KI4ROBOFLEET ist die Identifizierung und Bewertung von Anwendungsszenarien, die sich aus der Integration von autonomen Fahrzeugen in Fahrzeugflotten ergeben. In diesem Rahmen wird zudem eine Verkehrssimulation umgesetzt, die eine dynamische Bewertung von Anwendungsszenarien in Echtzeit ermöglicht. Ein weiteres Ergebnis ist der Entwurf für Informations- und Kommunikationssysteme für Carsharing, der eine Integration von KI-Technologien im Anwendungsrahmen berücksichtigt.