Das Kooperationsprojekt ScooterFusion (Datenbasierte Lösungen für die zukünftige Mikromobilität in der Stadt) wurde zum 31.12.2022 planmäßig innerhalb eines Abschluss-Meetings zwischen Fördermittelgeber sowie Koordinator ASINCO GmbH und des Konsortialpartners TH Köln beendet.

Das Projekt „ScooterFusion“ fokussierte sich auf Umsetzbarkeit von mobilen Assistenzsystemen auf Elektrokleinstfahrzeugen (EKFs) wie z.B. E-Scootern. Vor dem Hintergrund des seit der Einführung der Elektrokleinstfahrzeuge-Verordnung (eKFV) deutlich gestiegenen Anzahl an Nutzern, offenbarte sich das Konfliktpotenzial sowie das erhöhte Unfallrisiko zwischen EKF-Nutzern und anderen Verkehrsteilnehmern und deren Umfeld.

Die gewonnenen Erkenntnisse und Ergebnisse aus diesen neuen Projekten sollen in Form von Updates in das Basissystem zurückfließen, um die fortlaufende Verbesserung und Anpassung sicherzustellen. Dieser Ansatz unterstützt die Entwicklung und Einführung standardisierter Lösungen, die die Digitalisierung und Vernetzung in der Industrie vorantreiben.

Projektgegenstand war der Aufbau und die Erprobung eines autarken Fahrassistenzsystems, welches unter zu Hilfenahme von geeigneter Sensortechnik und Methoden der künstlichen Intelligenz unterschiedliche Verkehrsteilnehmer wie beispielsweise Autos und Fußgänger erkennen kann. Diese Technik sollte eine engmaschige und echtzeitfähige Messung der Verkehrsdichte ermöglichen, wobei eine qualitative Aussage über die Art der Verkehrsteilnehmer getroffen werden kann. Durch eine Fusion mit statischen Daten wir Beschaffenheit des Bodenbelages, Einbiegungen, Bordsteinkanten, Unfallschwerpunkten etc. und weiteren dynamischen Daten wie aktuell erfasste Informationen über die Verkehrsdichte andere mobiler Systeme soll eine Gefährdungsbeurteilung der Fahrsituation vorgenommen werden. Diese Gefährdungsbeurteilung wird durch das autarke Fahrassistenzsystem des EKFs vorgenommen. Dadurch kann der Fahrer des EKF sowie andere Fahrer, welche sich in der Nähe befinden und für die die Situation ebenfalls eine Gefahrdarstellt gewarnt werden. Die Erfassung der Verkehrsdichte wurde sowohl direkt am EKF sowie unterstützend von stationären Systemen (montiert an Hausfassaden oder Laternenmasten) ermittelt werden. Das mobile System und das stationäre System wurde über eine externe Datenmanagementstruktur miteinander verbunden.

ASINCO konnte ein neues Anwendungsfeld für den prototypischen MIMO-Radarsensor finden und den Sensor dadurch für Mobilitätsanwendungen erproben. Damit erweitert sich das potenzielle Portfolio und es konnte entscheidendes Know-How im Bereich Zulassung und Datenverarbeitung der Sensorik gewonnen werden. ASINCO wird die erarbeitete Lösung vorrangig für die weiteren Partner als Anbieter von Mess-/Automatisierungstechnik vertreiben. Eine weitere wichtige Herausforderung ist die Schaffung einer umfassenden Vehicle-to-X-Infrastruktur. Die V2X-Technologie ermöglicht es Fahrzeugen, mit anderen Verkehrsteilnehmern und der Infrastruktur zu kommunizieren, um eine sichere und effiziente Straßennutzung zu ermöglichen. Die V2X-Technologie bietet eine Vielzahl von Forschungsmöglichkeiten, insbesondere im Hinblick auf die Optimierung des Verkehrsflusses, die Vermeidung von Staus und die Reduzierung von Unfällen. Die Vernetzung mit V2X-Systemen kann auch dazu beitragen, den Straßenverkehr sicherer und effizienter zu machen, beispielsweise durch die Vermeidung von Unfällen oder ein besseres Verkehrsmanagement.
Durch den Einsatz fortschrittlicher Technologien wie MIMO-Radar und adaptiven Feedback-Systemen kann das Projekt dazu beitragen, den Stand der Technik im Bereich der Fahrerassistenzsysteme von EKF zu verbessern. Diese Themen haben schon Einzug erhalten im aktuellen Lehrbetrieb durch laufende Abschlussarbeiten und Vorlesungen an der TH Köln. Das Potential konnte schon während der Projektlaufzeit mit zwei durchgeführten Bachelorarbeiten an der TH Köln, sowie einer Masterarbeit bei ASINCO gehoben werden.

Joachim Denker
Leiter Innovation
Am Kiekenbusch 11A | 47269 Duisburg
joachim.denker@asinco.de

Konsortialpartner:

Gefördert wird das Vorhaben ScooterFusion unter dem FKZ: 19F2118A-B