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Quelle: Frank Peplau

Problemstellung

In Notsituationen wie Verkehrsunfällen und Unglücken zählt jede Sekunde. Eine schnell und korrekt gebildete Rettungsgasse kann lebensrettende Auswirkung haben. Rettungsdienstverbände schätzen, dass ein um vier Minuten früheres Eintreffen der Einsatzkräfte die Überlebenschancen um bis zu 40 % steigert. Eine korrekt und rechtzeitig gebildete Rettungsgasse ist jedoch selten vorzufinden und ohne das vorausschauende und umsichtige Handeln aller Verkehrsteilnehmenden schwierig umzusetzen. Vielen Autofahrenden fehlt der Überblick über die Situation des gesamten Verkehrs um sie herum, weshalb sie oft nicht richtig reagieren. So bleiben die Einsatzfahrzeuge im Stau stecken und verlieren wertvolle Zeit.

Projektziel

Ein Konsortium aus elf Partnern: Forschungseinrichtungen, öffentlichen Institutionen und Industrie unter der Leitung der Technischen Universität Kaiserslautern erforscht und erprobt in AORTA die Bildung einer Rettungsgasse auf Grundlage von Automatisierung, Vernetzung und Methoden der künstlichen Intelligenz (KI).

Erreicht wird dies durch die Integration von Infrastruktur, Sensorik, Kommunikation, Fahrzeugtechnik und Darstellungsfunktionen, welche koordinierte Entscheidungsebenen verschiedener Abstraktionsgrade von der Einsatzleitstelle bis hin zum automatisierten Fahrmanöver auf klein- bzw. großflächigem Raum ermöglichen.

Durchführung

Entwickelt wird eine dezentrale Datenplattform, auf welcher eine künstliche Intelligenz die Entscheidungen für kooperative Fahraufgaben trifft und den Fahrzeugen mitteilt. Dafür sind statische und dynamische Informationen von vernetzten Fahrzeugen, digitaler Straßeninfrastruktur und Sensoren entlang der Route von Einsatzfahrzeugen nötig. Die Lösung wird als kompatible Erweiterung zu existierenden und zukünftigen Digitalisierungslösungen der Fahrzeughersteller konzipiert und basiert auf aktuellen Standards, so dass keine Modifikation auf Fahrzeugseite notwendig ist, um beteiligte Fahrzeuge einzubinden.


VerbundkoordinatorTechnische Universität Kaiserslautern, Lehrstuhl Mechatronik in Maschinenbau und Fahrzeugtechnik (MEC)
Projektvolumen6,02 Mio.
(davon 4,26 Mio. Förderanteil durch BMVI)
Projektlaufzeit01.01.2021 – 30.06.2023
Projektpartner
  • 3D Mapping Solutions GmbH
  • AKKA DSO GmbH
  • Altran Deutschland S.A.S. & Co. KG
  • ASB Kaiserslautern
  • Bundesanstalt für Straßenwesen
  • DC Vision Systems GmbH
  • Dresden Elektronik Ingenieurtechnik GmbH
  • embeteco GmbH & Co. KG
  • Stadt Kaiserslautern
  • SysGen GmbH
AnsprechpartnerProf. Dr.-Ing. Naim Bajcinca
E-Mail: naim.bajcinca@mv.uni-kl.de
Förderkennzeichen01MM20002