KI verbessert die Parkplatzsuche für Lkw-Fahrer auf Autobahnen

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September 2, 2024

Künstliche Intelligenz erleichtert Lkw-Fahrern die Parkplatzsuche

Herausforderungen bei der Parkplatzsuche

Auf deutschen Autobahnen sind Lkw-Fahrer täglich mit der schwierigen Aufgabe konfrontiert, geeignete Parkplätze für ihre Ruhezeiten zu finden. Besonders abends und nachts spitzt sich die Situation zu, wenn die Rastplätze überfüllt sind. Infolgedessen weichen viele Fahrer auf Standstreifen oder Ein- und Ausfahrten zu Raststätten aus, was nicht nur gegen die Verkehrsregeln verstößt, sondern auch ein erhebliches Unfallrisiko darstellt. Der Bundesverband Güterkraftverkehr, Logistik und Entsorgung (BGL) schätzt, dass in Deutschland rund 40.000 Lkw-Stellplätze fehlen.

Das Projekt Smart Optimized Lorry Parking (SOLP)

Um dieser Problematik zu begegnen, haben das Fraunhofer-Institut für Nachrichtentechnik, Heinrich-Hertz-Institut (HHI) und weitere Partner das Projekt Smart Optimized Lorry Parking (SOLP) ins Leben gerufen. Ziel des Projekts ist es, mithilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) die Parkplatzsuche für Lkw-Fahrer zu erleichtern und dadurch die Unfallgefahr zu reduzieren.

Funktionsweise des KI-Systems

Das SOLP-System nutzt eine KI-basierte Prognose, um verfügbare öffentliche und privat bewirtschaftete Stellplätze zu identifizieren. Diese Prognose berücksichtigt dabei verschiedene Faktoren wie Verkehrsaufkommen, Stellplatzverfügbarkeit sowie Lenk- und Ruhezeiten. Das System ermittelt dynamisch eine Empfehlung für die Anfahrt potenzieller Parkplätze und berechnet die wechselseitige Abhängigkeit der genannten Faktoren.

Parkplatz-Infos im 15-Minuten-Takt

Lkw-Fahrer erhalten die Parkplatzinformationen nach dem Ampel-Prinzip (Grün, Gelb, Rot) im 15-Minuten-Takt für die nächsten zwei Stunden. Diese Informationen werden über eine App oder eine On-Board-Unit bereitgestellt. Die KI wird dabei mit Daten über die Lage und Ausstattung von Zählschleifen und Parkplätzen, Verkehrsflussdaten sowie Telematik- und Parkplatzbelegungsdaten trainiert. Durch die Verknüpfung dieser Informationen mit den aktuellen Lkw-Routen kann die KI in Echtzeit genaue Prognosen liefern.

Pilotanwendung und zukünftige Pläne

Der nächste Schritt im Projekt SOLP ist die Durchführung einer Pilotanwendung, bei der ausgewählte Testpersonen in verschiedenen Bundesländern das System ausprobieren sollen. Nach einer erfolgreichen Testphase ist geplant, das System deutschlandweit auszurollen. Die Projektpartner erhoffen sich durch die Einführung des Systems eine effizientere Belegung der Parkplätze und eine Verbesserung des Verkehrsflusses auf den Autobahnen.

Weitere Vorteile der KI-gestützten Parkplatzsuche

Neben der Reduzierung von Unfällen und der effizienteren Nutzung der vorhandenen Stellplätze bietet die intelligente Parkplatzsuche weitere Vorteile. So können Lkw-Fahrer ihre gesetzlichen Ruhepausen stressfrei einhalten, was zu einer erheblichen Minderung des Fahrerstress führt. Logistikunternehmen profitieren ebenfalls, da sie ihre Lieferungen zuverlässiger planen und dadurch Treibstoff und Kosten einsparen können.

Künstliche Intelligenz in der Mobilität

Das Projekt SOLP ist ein Beispiel dafür, wie Künstliche Intelligenz die Zukunft der Mobilität prägen kann. Durch den Einsatz von KI in der Logistik können nicht nur die Parkplatzsuche, sondern auch andere Bereiche wie die Routenoptimierung und die vorausschauende Wartung von Fahrzeugen verbessert werden. Dies trägt zu einer effizienteren und umweltfreundlicheren Mobilität bei.

Pionierarbeit und zukünftige Entwicklungen

Die Entwicklung des Projekts SOLP stellt eine wichtige Pionierarbeit im Bereich der KI-gestützten Mobilität dar. Weitere Entwicklungen und Forschungen in diesem Bereich könnten dazu führen, dass ähnliche Systeme auch in anderen Ländern und für andere Verkehrsmittel eingeführt werden. Die kontinuierliche Verbesserung der KI-Technologien und deren Integration in die Verkehrsinfrastruktur wird dazu beitragen, den Verkehrsfluss zu optimieren und die Sicherheit auf den Straßen zu erhöhen.

October 24, 2024

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