„Grüne Wellen“ und autonomes Fahren

Die BERNARD Gruppe, ein international tätiges Familienunternehmen für Ingenieurdienstleistungen, ist aktuell an einem der fünf Projekte der Projektfamilie „Gaia-X 4 Future Mobility“-Projekte in Deutschland beteiligt – mit dem Ziel, innovative Lösungen für die Mobilität der Zukunft zu entwickeln. Jetzt wurden die Fördergelder durch das Deutsche Bundesministerium für Digitales und Verkehr freigegeben und die Durchführung der Test-Simulationen startet.

Seit Ende des vergangenen Jahres ist die BERNARD Gruppe maßgeblich an dem Projekt „Gaia-X 4 Advanced Mobility Services“ zur Entwicklung des zukunftsträchtigen Gaia-X Ökosystems beteiligt. Dieses Datenökosystem vernetzt mehrere Cloud-Anbieter miteinander. Ziel ist die Vorbereitung der Infrastruktur für das autonome Fahren im Straßenverkehr mittels einer datenbasierten Cloud-Lösung. Alle erfassten Daten werden dabei innerhalb der Europäischen Union gespeichert. Aktuell läuft die Vorbereitungsphase: Daten werden erfasst und aufbereitet, um Anwendungsbereiche testen und simulieren zu können.
„Wir sind sehr stolz, als BERNARD Gruppe eine tragende Rolle bei diesem großen deutschen Forschungsprojekt spielen zu können“, freut sich Stefan Schwarz, CTO der BERNARD Gruppe, und erklärt weiters: „Das Gaia-X Ökosystem bietet die Möglichkeit, zukunftsorientierte Mobilitäts-Fragen zu lösen und dabei die Datenhoheit stets in Europa zu behalten.“

Anwendungsbereiche von Gaia-X
Einerseits messen Sensoren auf öffentlichen Straßen die Verkehrsdichte, andererseits übermittelt das Steuergerät der Ampel, ob diese grün oder rot geschalten ist. Diese Daten werden im Gaia-X Ökosystem bereitgestellt und für Szenarien für einen autonomen Straßenverkehr genutzt.

Grüne Welle für Einsatzfahrzeuge
Die Tests konzentrieren sich vor allem darauf, automatische Fahrfunktionen abzusichern. Dabei werden geplante Routen konstant auf automatische Befahrbarkeit durch das Fahrzeug überprüft. Damit wird ein fließender Verkehr für alle Verkehrsteilnehmer ermöglicht. Staus werden also verhindert bzw. reduziert.
Außerdem wird für Einsatzfahrzeuge eine optimale Strecke vorprogrammiert. Die Ampeln werden auf Basis der im Gaia-X Ökosystem zur Verfügung gestellten Daten im Sinne eines schnellen Vorankommens der „Blaulicht-Fahrzeuge“ geschalten und die Planung eines sicheren Rettungskorridors ermöglicht.
„Wir führen etwa Tests in Braunschweig mit der örtlichen Feuerwehr durch. Dabei werden die Fahrzeuge mit einem hochauflösenden GPS-System ausgestattet. Die Ampel zeigt für die Richtung, aus der das Einsatzfahrzeug kommt, Grün. Für alle anderen Fahrtrichtungen werden die Ampeln Rot“, erklärt Stefan Schwarz.

Erhöhte Verkehrssicherheit und sinkende Emissionen
Durch die Berechnung einer optimalen Route für alle Verkehrsteilnehmer wird also vor allem Staubildung vermieden. Für jeden Weg von A nach B gibt es mehrere mögliche Strecken, die mittels autonomen Fahrens gleichmäßig ausgelastet werden können. Der bessere Verkehrsfluss führt neben einem schnellen Vorankommen nicht zuletzt auch zu geringeren CO2-Emissionen.
„Zusätzlich ergibt sich durch das autonome Fahren von Einsatzfahrzeugen auch eine höhere Verkehrssicherheit. Denn alle Verkehrsteilnehmer kommen sicher und schnell an ihr Ziel, wenn Ampelschaltungen optimal geregelt sind“, ergänzt Stefan Schwarz.

Tätigkeiten der BERNARD Gruppe
Die Österreichisch-Deutsche BERNARD Gruppe wird innerhalb der nächsten drei Jahre mit einem vierköpfigen Team an dem Projekt „Gaia-X 4 Advanced Mobility Services“ arbeiten.
„Unser Team sorgt für die Erfassung der anonymisierten Verkehrsdaten mittels unserem selbst entwickelten BERNARD Mobility Analyser. Diese werden dann in weiterer Folge in das Gaia-X Ökosystem gespeichert und über Künstliche Intelligenz weiterverarbeitet“, erklärt Stefan Schwarz den Tätigkeitsbereich der BERNARD Gruppe. „Wir fühlen uns geehrt, im Rahmen dieses großartigen Projekts einen Beitrag zum Straßenverkehr der Zukunft leisten zu können.“
Weitere Infos finden Sie unter https://www.bernard-gruppe.com/ und https://gaia-x4futuremobility.de/