Forschung & Entwicklung

Das Forschungs- und Entwicklungsvorhaben ABSOLUT II widmet sich der zentralen Problemstellung im Bereich des automatisierten ÖPNV, bei autonomen Fahrzeugen den Sicherheitsfahrer im Fahrzeug

durch eine Technische Aufsicht in der Leitstelle zu ersetzen. INIT wird seine Expertise für ÖPNV Abläufe in das Projekt einbringen und sich unter anderem mit Anforderungen an die Technische Aufsicht befassen sowie die Entwicklung herstelleroffener Schnittstellen vorantreiben.

Das Projekt wird vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK) gefördert und soll an die erfolgreichen Ergebnisse des Vorgängerprojekts anknüpfen und weitere Schritte in Richtung eines späteren Regelbetriebs realisieren.

Der Schutz von personenbezogenen Daten ist INIT ein hohes Anliegen und es wird großer Aufwand betrieben, diesen zu gewährleisten. Sowohl aus ethischen, als auch aus wirtschaftlichen Gründen besteht darum Interesse, sicherere und effizientere Methoden zur Anonymisierung zu entwickeln und anzuwenden. In ANYMOS sollen daher mithilfe ausgewählter Anonymisierungsverfahren eine datenschutzkonforme Verwertung von MaaS-Buchungs- und Nutzerdaten sowie optisch erfassten Nachfragedaten zum Zwecke der kontinuierlichen Angebotsverbesserung und Nutzerberatung erreicht werden.

In der Region Oberrhein existiert eine Fülle von Verkehrsangeboten, aber die Ausstellung von Fahrscheinen für Fahrten mit verschiedenen Verkehrsbetrieben ist aufgrund getrennter Online-Plattformen kompliziert. Eine innovative Lösung für dieses Problem ist die automatische, datenschutzkonforme Authentifizierung durch künstliche Intelligenz. Durch die Analyse von Mobilitäts- und Telefonnutzungsmustern identifiziert das System die Reisenden genau und verspricht eine verbesserte Benutzerfreundlichkeit bei gleichzeitiger Gewährleistung der Sicherheit. Die INIT unterstützt das Projekt als assoziierter Partner.

Das europaweite Forschungsvorhaben CulturalRoad entwickelt nachhaltige und bevölkerungsweit akzeptierte Leitlinien zur Einführung von kooperativen, vernetzten und autonomen Mobilitätsdiensten (CCAM). Das Projekt setzt auf partizipative Veranstaltungen, um lokale Gemeinschaften einzubeziehen und die kulturelle und geografische Vielfalt in gerechtere Strategien zur Einführung kooperativer, vernetzter und automatisierter Mobilität (CCAM) einzubeziehen. Das Projekt untersucht auch, wie Nutzer mit unterschiedlichem kulturellem Hintergrund einbezogen werden können, damit sie die Nutzung und das Verhalten neuartiger Fahrzeuge in Verkehrsszenarien verstehen, und wie sichergestellt werden kann, dass die Verwalter die Möglichkeiten beurteilen und effiziente, sichere und faire Verkehrslösungen planen können.

INITs Fokus liegt auf den Fahrgastinformationssystemen. Mit den Ergebnisse des Projektes soll den INIT Kunden weltweit ermöglicht werden, ihren Fahrgästen nutzerfreundlichere und besser zugängliche Systeme zur Verfügung zu stellen.

Im Forschungsprojekt DaKiMo soll aufgezeigt werden, wie Mobilitätsdaten mithilfe von künstlicher Intelligenz aufbereitet und mit weiteren Daten, etwa zur Verkehrslage oder Witterung, angereichert werden können, um intelligente Informationsdienste für Bürger und Wirtschaft zu schaffen. Das Ziel ist es, ressourceneffiziente und nachhaltige Mobilität zu fördern und so einen Beitrag zur Verkehrswende zu leisten. Im Rahmen des Projekts wird die INIT ihre Expertise zu den Datenstrukturen im Öffentlichen Nahverkehr einbringen und die heterogenen Daten aus dem Mobilitätsumfeld zusammen mit den Projektpartnern mithilfe von KI-Verfahren aufbereiten.

JULIA - kurz für Joint developments for Urban resiLIence connecting users to public transport through spAce technology - zielt darauf ab, neue europäische Satellitendienste wie Galileo (E)GNSS und Copernicus im ÖPNV zu Integrieren und dadurch eine hochgenaue, unabhängige und resiliente Infrastruktur für Entscheidungsträger (Verkehrsbehörden, Verkehrsbetriebe, und Städte) zu etablieren. Dies geschieht durch die Weiterentwicklung bestehender, ausgereifter, nutzerorientierter Anwendungen für den öffentlichen Verkehr, die digitale Technologien nutzen, und durch deren Erprobung marktreife TRL7-9-Lösungen weiterentwickelt werden sollen. Im Rahmen des Projekts wird INIT neue Positionsdienste auf der Grundlage von Galileo (E)GNSS HAS testen, die eine Positionsgenauigkeiten von 10 cm bis 40 cm anstreben. Darüber hinaus werden Standortauthentifizierungsdienste (OSNMA) getestet, um vertrauenswürdige Standortdienste für Ticketing und On-Demand-Lösungen bereitzustellen. Die Ergebnisse von JULIA werden in drei verschiedenen Anwendungsfällen über Europa verteilt in Barcelona (Spanien), Ljubljana (Slowenien) und Athen (Griechenland) eingesetzt.

Das Verbundvorhaben KARL (Kompetenzzentrum KARL - Künstliche Intelligenz für Arbeit und Lernen in der Region Karlsruhe) untersucht die Auswirkungen von künstlicher Intelligenz auf Arbeitsumfeld und Betriebsorganisation. Ziel ist es, menschzentrierte, transparente und lernförderliche KI-unterstützte Arbeits- und Lernsysteme zu konzipieren und praktisch zu erproben. INIT wird KI-basierte Assistenzsysteme zur Unterstützung von Disponenten erforschen.

Das Ziel des Forschungsprojektes Mobile Data Fusion besteht darin, ein geeignetes Verfahren zur Abbildung der aktuellen Fahrgastnachfrage zu entwickeln. Gemeinsam mit mehreren Partnern hat die INIT erforscht, in welcher Form die Fusion unterschiedlicher Datenquellen eine zielgerichtete und kundenorientierte Angebotsplanung im ÖPNV unterstützen kann. Als Quellen kommen zum Beispiel Daten von automatischen Fahrgastzählgeräten, WLAN- und Bluetooth-Daten, Anfragen an Auskunftssysteme sowie Netz- und Wetterdaten infrage. Der Forschungsteil des Projektes wurde 2022 beendet. Das Projekt befindet sich noch bis 2025 im Produktiveinsatz beim NVV in Kassel.  

Das Ziel des Forschungsprojekts KIMonoS (KI-gestützte Mobility-On-Demand-Plattform im Saarland, 2021 bis 2024) war es, Teile des öffentlichen Verkehrs bedarfsorientiert umzusetzen und in das Liniennetz zu integrieren. Mithilfe des innovativen Routing-Algorithmus und virtuellen Haltestellen wurde ein Prototyp für einen Betrieb im ländlichen Raum mit Ridepooling umgesetzt. Die Bedürfnisse von Fahrgästen in ländlichen Gegenden können somit besser bedient werden und der ÖPNV kann auf Nachfragesituationen flexibler reagieren.

ÖV-LeitmotiF-KI hatte das Ziel, ein sicherheitsgerechtes und standardisiertes Referenzmodell zu entwickeln, das autonome Fahrzeuge unter Nutzung von Verfahren der künstlichen Intelligenz in die Betriebsprozesse des ÖV integriert. INIT implementierte im Rahmen des Projekts von 2022 bis 2024 die Referenzarchitektur sowie ausgewählte KI-Anwendungsfälle und validierte diese im Feldtest.

Der stetig zunehmende Lieferverkehr in deutschen Innenstädten stellt Transportunternehmen und Kommunen vor wachsende Herausforderungen. Im Rahmen des Projekts entstand von 2021 bis 2024 ein Prototyp für den weitgehend automatisierten Gütertransport in Stadtbahnfahrzeugen. INIT erforschte hierzu federführend eine innovative IKT-Plattform, die den sicheren, zuverlässigen und wirtschaftlichen Umschlag und Transport von Gütern im ÖPNV-Netz sicherstellen soll. LogIKTram ist Teil des Gesamtprojekts regioKArgo für die Stadt Karlsruhe und die Region.

Das Schaufenster Karlsruhe des Projektes Sichere Digitale Identitäten verfolgt das Ziel, Menschen, Organisationen und Prozesse durch sichere anwendungsübergreifende ID-Lösungen zu verbinden. Hierbei stehen digitale Souveränität und Interoperabilität im Vordergrund, sodass Menschen und Organisationen freie Wahl aus verschiedenen Handlungsoptionen haben und ihre Daten selbst kontrollieren können. INIT beschäftigte sich im Rahmen des Projekts von 2021 bis 2024 mit Anwendungsfällen aus dem Bereich Mobilität und band die Mobilitätsplattform regiomove prototypisch an die entstehende SDI-Infrastruktur an.

Mithilfe von umfassenden Echtzeitinformationen sowie erweiterten Transportmöglichkeiten sollen der ÖPNV attraktiver gestaltet und die Pkw-Nutzung im urbanen Raum reduziert werden. Ziel: Der Kunde soll möglichst „unbeschwert urban unterwegs“ sein. INIT entwickelt dazu auf Basis seiner erfolgreichen Zählsysteme präzise Auslastungsprognosen für Busse und Bahnen. In groß angelegten Tests sollen diese Informationen allen Nutzergruppen zugänglich gemacht und Änderungen im Mobilitätsverhalten erforscht werden.

Das Forschungsprojekt SPEAKER, bei dem sich die Konsortialführung aus den Fraunhofer-Instituten IAIS und IIS zusammensetzte, befasste sich in den Jahren 2020 bis 2023 mit der branchenspezifischen Integration einer Sprachassistenzplattform, die die Hindernisse bestehender Sprachassistenten überwinden soll. Aufgrund von Wissens- und Technologieaustausche mit anderen großen Industrieunternehmen und Forschungsinstituten, konnte eine Erweiterung der Schnittstellen für betriebliche Nutzer und Endkunden erzielt werden. Bisher wurde der Markt für Sprachassistenzlösungen von US-amerikanischen und asiatischen Unternehmen dominiert, weshalb insbesondere hinsichtlich der Datensouveränität die Notwendigkeit bestand, personenbezogene Daten besser zu schützen. SPEAKER macht dies durch die Umsetzung der europäischen Standards der Datensicherheit möglich. Die INIT war in diesem Forschungsprojekt als assoziierter Partner beteiligt.

2017 starteten zahlreiche Partner das Projekt regiomove mit dem Ziel, die Mobilität in der ganzen Region Mittlerer Oberrhein voranzutreiben – indem so viele Mobilitätsservices wie möglich in einer einzigen Buchungs- und Bezahlplattform zusammengeführt werden. Demnach haben Fahrgäste des Karlsruher Verkehrsverbunds die Möglichkeit, sich mit der regiomove-App intermodale Reise-Vorschläge einzuholen – zu Fuß, ÖPNV, Fahrrad, Auto, Bike- und Car-Sharing – und direkt in der App eine Fahrt auszuwählen und als Gesamtheit zu buchen und zu bezahlen. Das Projekt wurde für einen der Sonderpreise im Rahmen der Verleihung des Deutschen Nachhaltigkeitspreises nominiert und 2020 beendet.

In Partnerschaft mit der Land Transport Authority of Singapore (LTA) und SG Enable wurde speziell für sehbehinderte, hörgeschädigte und mobilitätseingeschränkte Fahrgäste eine App entwickelt, die diesen Nutzern den Zugang zum öffentlichen Nahverkehr in Singapur erleichtert. In der MAVIS-App kann der Fahrgast seine Fahrt individuell planen und wird durch die Reise begleitet, unter anderem durch Bus-Innen- und Außenansagen und eine entsprechende Information an den Busfahrer.

Bereits kleine Störungen können zu großen Beeinträchtigungen im U-Bahn-System führen. Daher muss die Fähigkeit, bei einem Teilausfall nicht komplett zu versagen, weiter erhöht werden. Das von der STUVA (Studiengesellschaft für unterirdische Verkehrsanlagen) koordinierte, deutsch-französische Forschungsprojekt „U-THREAT – Resilienz unterirdischer ÖPNV-Systeme zur Gewährleistung der Verfügbarkeit“ erarbeitete Konzepte und technische Lösungen, um nach einem Vorfall möglichst rasch zunächst in einem eingeschränkten Modus weiterfahren und anschließend zum Normalbetrieb zurückkehren zu können. Die Grundlage bildete ein Bewertungsschema, mit dem die Verwundbarkeit einzelner Abschnitte des U-Bahn-Netzes ermittelt werden kann. Das Projekt startete 2017 und wurde 2020 beendet.

DiMo-FuH verfolgte das Ziel verschiedene Kommunikationsprozesse zu standardisieren. Das Team beschäftigte sich von 2017 bis 2018 mit der Kommunikation zwischen dem Fahrzeug und seiner Umgebung, wie etwa der Leitstelle oder auch mobilen Endgeräten der Fahrgäste. Darüber hinaus wurde ein Standard entworfen, der die Kommunikation von Einheiten an einer Haltestelle miteinander und mit Drittsystemen ermöglicht.

Das Projekt DiMo-OMP beschäftigte sich von 2017 bis 2018 mit dem Aufbau einer Referenzarchitektur für intermodale Reiseinformations- und -buchungsplattformen mit standardisierten Schnittstellen. Erarbeitet wurde ein umfassendes Schnittstellensystem, das den Austausch verschiedenster Daten zwischen Verkehrsunternehmen ermöglicht. Damit wurde der Weg geebnet - hin zu einer einzigen App, die über verschiedene Unternehmen hinweg alternative Reiseoptionen ermittelt sowie Echtzeitinformationen, Buchungs- und Zahlungsmöglichkeiten bietet.

Im Rahmen des österreichischen Forschungsprojekts INK 2016 wurden die Ergebnisse des Vorgängerprojektes aim4it weiter spezifiziert. Die Forschungsaktivitäten von 2016 bis 2018 konzentrierten sich dabei auf die Schnittstellen zwischen dem Fahrzeug und mobilen Endgeräten der Fahrgäste. Darüber hinaus trieb das Forscherteam die Implementierung einer Bluetooth-basierten Anwendung voran.

Ziel von iQMobility war die Einbindung selbstfahrender Busse in das ÖPNV-Netz. Es startete 2016 und wurde 2020 beendet. Konkret wurde im Projekt der Prototyp eines automatisierten ÖPNV-Systems entwickelt, bei dem Stadtbusse mit voller Sitzplatz-Kapazität im Linienbetrieb erforscht wurden. INITs Beitrag zum Projekt – die Integration der autonomen Busse in das ITCS – wird im Video erläutert.

Das Forschungsprojekt MENDEL bereitet den Öffentlichen Personennahverkehr auf die Einführung der Elektromobilität vor. Durch die Optimierung von Planung und Betrieb können die Auswirkungen auf das Energienetz minimiert werden. Während durch neue Algorithmen die Infrastruktur kostenoptimiert aufgebaut werden kann. Das Projekt lief von 2016 bis 2019.  Mehr über das Projekt im Video.

Primärer Fokus des europäischen Forschungsprojektes EBSF_2 war es nachzuweisen, dass Interoperabilität zwischen den Systemen verschiedener Anbieter durch europäische Standards herstellbar ist. Dabei konzentrierte man sich auf die Luftschnittstellen zwischen dem Fahrzeug und der Leitzentrale sowie innerhalb des Fahrzeugs. Das Projekt startete 2015 und wurde 2018 beendet.

Das Projekt aim4it beschäftigte sich mit einem Reiseassistenzsystem für Personen mit besonderen Mobilitätsbedürfnissen. Es startete 2014 und wurde 2016 beendet. Die gewonnenen Erkenntnisse wurden im Nachfolgeprojekt INK 2016 weiter vertieft.

Das Projekt InREAKT wurde zwischen 2013 und 2016 bearbeitet. Es verfolgte das Ziel, sicherheitsrelevante Situationen und Ereignisse im Öffentlichen Nahverkehr automatisch zu erkennen. Verschiedenste Sensoren erfassen Vorfälle und leiten die Information an ein zentrales Eventmanagementsystem weiter. Das System klassifiziert den Vorfall und löst gegebenenfalls geeignete Maßnahmenbündel aus.

Von 2012 bis 2015 legte ein Forscherteam den Grundstein für intelligente, innovative und integrierte Bussysteme. Sie erarbeiteten ein Basiswerk und systematisierten dabei eine Vielzahl von Forschungsarbeiten und -ergebnissen, um in künftigen Projekten innovative Buskonzepte entwickeln zu können, die schnell auch im öffentlichen Nahverkehr angewandt werden können.

Von 2008 bis 2013 entwickelte das Projekt EBSF (European Bus System of the Future) ein Bussystem neuster Generation unter Berücksichtigung der Anforderungen europäischer Städte. Die Forscher konzentrierten sich darauf, neue Technologien für Fahrzeuge und Infrastruktur zu entwickeln und deren Einsatz in acht europäischen Städten zu testen.

Bei IP-KOM-ÖV ging es von 2014 bis 2016 um die Entwicklung eines standardisierten, IP-basierten Kommunikationsservices für den ÖPNV. Dazu wurden eine Architektur und entsprechende Schnittstellen entworfen, welche den Zugang zu Fahrgastinformationen nachhaltig verbessern sollen.