FLASHMOB KI
Rufbus im Projekt FLASHMOB KI (Foto: AVL Software and Functions GmbH)
Flexible Automatisierte Herbeirufbare Mobilitätslösung mittels Künstlicher Intelligenz
gefördert durch:
Bayerisches Staatsministerium für Wirtschaft, Landesentwicklung und Energie (StMWi)
Projektverantwortlich (OTH): Prof. Dr. Jan Dünnweber
Kooperationspartner: AVL Software and Functions GmbH, Rodinger Verkehrsbetriebe GmbH
Laufzeit: 2020-2023
Projektvideo
Mehr Flexibilität in der Mobilität für den ländlichen Raum
Im Projekt FLASHMOB KI forschen AVL Software and Functions GmbH, Rodinger Verkehrsbetriebe GmbH und OTH Regensburg gemeinsam an Lösungen für die gestiegenen Anforderungen an Mobilität im ländlichen Raum. Hierbei stehen sich vor allem die unterschiedlichen Bedürfnisse von Mobilitätsanbietern und Fahrgästen gegenüber. Kommunen fällt es aufgrund der schwer prognostizierbaren Anforderungen des ländlichen Raumes schwer, Kosten und Nutzen von Investitionen im Bereich des ÖPNV in Relation zu setzen. Durch die komplexen Anforderungsprofile der einzelnen Nutzer erweist sich eine globale Lösungsfindung als problematisch und resultiert oftmals in teuren Leerfahrten.
Das Projekt FLASHMOB KI versucht, diesen Herausforderungen durch Anwendung modernster Methoden der Digitalisierung entgegenzuwirken.
App und Routenplanung mit Künstlicher Intelligenz
Das Gesamtziel des Vorhabens ist die Schaffung eines Demonstrators für eine Mobilitätsplattform für den ländlichen Raum in Form einer App, bei der auf sehr einfache und intuitive Weise der Transport von A nach B flexibel gebucht werden kann. Nutzerinnen und Nutzer haben die Möglichkeit, eine Fahrt zu einer festgelegten Uhrzeit zu buchen oder innerhalb einer flexiblen Varianz abgeholt zu werden. Die Anfrage wird im Backend überprüft und eine optimale Route mit KI-Unterstützung berechnet. Anschließend wird die Anfrage umgehend an den Verkehrsbetrieb weitergeleitet, der die Passagiere mit dem nächsten Bus pünktlich an ihr Ziel bringt.
Im Fokus des OTH-Teilprojekts liegt die Entwicklung von Methodiken sowie Algorithmen, welche die optimale Route auf Basis der Anforderungen berechnen, um Leerfahrten zu vermeiden und individuelle Fahrten optimal zu bündeln. Um die Entwicklung und Evaluation zu vereinfachen, wird die Evaluation in das Simulationskonzept integriert. Durch eine entsprechenden Visualisierung werden auch die Auswirkungen von Anpassungen an den Algorithmen schnell sichtbar.
