Anders von A nach B

Staus umfahren, einparken ohne den Nebenmann zu rammen, vorher wissen, ob der Zug Verspätung hat – die Nutzung riesiger Datenmengen macht dem mobilen Menschen schon heute das Leben
leichter. An der Universität Mannheim forschen drei Wissenschaftlerinnen daran, wie wir uns in Zukunft fortbewegen und schneller und umweltfreundlicher ans Ziel kommen.


Prof. Dr. Simone Göttlich: Autonomes Fahren

Normalerweise berechnet sie mithilfe mathematischer Modelle, wie sich Staus reduzieren lassen. Momentan forscht die Mathematikerin Simone Göttlich allerdings an der Zukunft der Mobilität mit, an einem Tempomaten fürs autonome Fahren. Dieser soll zu jedem Zeitpunkt die optimale Geschwindigkeit wählen, um maximal Sprit zu sparen. Um so einen Tempomaten zu entwickeln, benötigt Göttlich nicht nur vollständige Information über die Straßen, wie Geschwindigkeitsbeschränkung, Bodenbeschaffenheit, Steigungen und Anzahl der Spuren. Sie muss auch den mitfließenden Verkehr berücksichtigen. „Die Herausforderung ist die Berechnung der Umgebung. Viele andere Autos konkurrieren zur gleichen Zeit um Kapazitäten auf der Straße und in diesem Verkehr wollen wir mit unserem Auto intelligent mitfahren“, erklärt die Inhaberin des Lehrstuhls für Wissenschaftliches Rechnen. „Da reicht es nicht, zu schauen, was der Vorder- und der Hintermann machen. Ich brauche Informationen über sämtliche Autos auf dem jeweiligen Straßenabschnitt.“

In Kooperation mit dem Fraunhofer Institut in Kaiserslautern entwickelt Göttlich mathematische Modelle für deren Fahrsimulator, um der Vision des selbstdenkenden Autos ein Stück näher zu kommen. Auf Teststrecken funktioniere autonomes Fahren heute schon, aber noch lange nicht im laufenden Verkehr. „Sämtliche Autos müssten dazu rundum mit Sensoren ausgestattet sein. Das sind Datenberge. Den Algorithmus, der das alles möglichst schnell berechnen soll, sehe ich noch nicht“, sagt Göttlich. „Es ist Zukunftsmusik, aber sie wird kommen. Daran mitzuforschen, stachelt an.“ Dass wir in ein paar Jahrzehnten dann nur noch auf der Rückbank sitzen und ein Buch lesen, während unser Auto uns von A nach B kutschiert, daran glaubt die Mathematikerin allerdings nicht: „Es wird massig Fahrassistenten geben, die für uns mitdenken und bessere Entscheidungen treffen als wir es je könnten. Der Mensch wird als führende Person des Fahrzeugs aber nie ganz ersetzbar sein.“

Prof. Dr. Cornelia Schön: Bahnfahren


Im gesamten Netz der Deutschen Bahn gibt es im Regional- und Fernverkehr rund 5.000 Knotenpunkte, an denen Züge ankommen und abfahren. Das macht theoretisch fast 25 Millionen Knotenpaare, zwischen denen es Zugverbindungen geben kann. Für all diese muss das Unternehmen die Nachfrage berechnen und zum Beispiel die Ticketpreise, Kapazitäten oder Abfahrtszeiten festlegen. Das sind Millionen von Entscheidungen, die die Bahn treffen muss – jeden Tag. In solch einem komplexen System passieren Fehler. Verspätungen gehören zu den ärgerlichsten für den Kunden.

Prof. Dr. Cornelia Schön erforscht, wie sich das Verspätungsmanagement bei der Bahn optimieren lässt. „Das sind sehr kurzfristige Probleme, die eine schnelle Reaktionszeit verlangen“, erklärt die Inhaberin des Lehrstuhls für Service Operations Management. Der Planer, der für einen bestimmten Streckenabschnitt zuständig ist, muss in Sekundenschnelle bestimmen, ob ein Zug im Bahnhof auf den verspäteten Zubringerzug warten kann oder nicht. „Das ist eine Entscheidung, die viele weitere Entscheidungen für das gesamte Netz nach sich zieht“, fügt Schön hinzu. In der Vergangenheit steuerte zu einem großen Teil der Mensch das Geschehen: „Dazu benötigte es sehr viel Erfahrungswissen und Kopfrechnen. Jetzt gibt es die Initiative, stärker zu automatisieren. Aber es wird immer ein Mix aus algorithmischer Entscheidungsunterstützung und menschlicher Intuition bleiben.“

Um der Intuition auf die Sprünge zu helfen, arbeitet die Wissenschaftlerin an einer Entscheidungsmatrix: Wenn der Zug drei Minuten Verspätung hat, tue dies, bei sieben Minuten tue das – mit dem Ziel, die Gesamtverspätung aller Reisenden an ihren Zielorten zu minimieren. „Einfache Daumenregeln sind das aber nicht“, sagt die Wissenschaftlerin. Eine der Herausforderungen für ihre Optimierungsmodelle ist die Unvorhersehbarkeit von Ereignissen, wie Unfälle oder defekte Züge. „Es gibt aber durchaus Verzögerungen, die man prognostizieren kann. Aus historischen Daten lassen sich oft Verspätungsmuster erkennen“, sagt sie. Das kann die Rushhour sein oder auch Streckenabschnitte, auf denen sich Baustellen, Personenunfälle oder andere Störungen häufen. „Auch wenn ich nicht weiß, dass es heute passiert, weiß ich doch, dass die Strecke gefährdet ist“, erklärt Schön. „Ich kann nicht in eine Glaskugel schauen, aber die Wahrscheinlichkeit, mit der etwas passiert, kann man versuchen zu schätzen.“

Sonja Klingert: Grünes Fahren

Elektroautos haben starke Absatzprobleme: Neben den Anschaffungskosten ist es vor allem die geringe Reichweite der Batterie, die potenzielle Käufer abschreckt. Ein Mannheimer Forscherteam aus Betriebswirten, Psychologen und Informatikern arbeitet daran, die Attraktivität von E-Fahrzeugen zu steigern, indem es die Lebensdauer der Batterien erhöht. Dazu entwickeln sie ein hochkomplexes Navigationssystem, welches das Nutzungsverhalten der Autobesitzer optimieren soll. „Weiß ich als Fahrer, dass ich am nächsten Tag die Kinder zur Schule fahre und danach zur Arbeit, zur Reinigung und zum Supermarkt muss, habe ich oft bereits einen bestimmten Ablauf im Kopf“, sagt Sonja Klingert vom Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik II, Leiterin des Projekts.

Oft neigen Nutzer dazu, die Batterie vor Fahrtbeginn vollständig zu laden und gegebenenfalls auf dem Heimweg „schnell“ nachzuladen. „Beides, voller Ladezustand und schnelles Nachladen, wirkt sich aber langfristig negativ auf die Lebensdauer der Batterie aus“, so Klingert. Genau das soll das „Advanced Driver Assistance System“ (ADAS) – so heißt das Navigationssystem, an dem die Forscherinnen und Forscher arbeiten – vermeiden: Es kennt den Ladezustand der Batterie und die geplante Route durch manuelle Eingabe oder die Analyse vergangener Fahrten und schlägt dem Fahrer basierend auf den Daten batteriefreundlichere Ladezeitpunkte und -orte vor.

Das System bezieht zudem aktuelle Informationen aus dem Elektrizitätsnetz und schlägt dem Nutzer eine Route vor, mit der er möglichst viel Strom aus erneuerbaren Energiequellen nutzt. Auch psychologische Faktoren spielen eine herausragende Rolle: „Damit der Fahrer die angebotenen Vorschläge annimmt, müssen sie für ihn attraktiv sein“, erklärt Prof. Dr. Michaela Wänke, Inhaberin des Lehrstuhls für Konsumentenpsychologie. „Wir arbeiten gemeinsam mit den Wirtschaftsinformatikern an psychologischen und ökonomischen Anreizmechanismen, um den Fahrer für vorbildliches Verhalten zu belohnen.“ Neben Boni und Preisrabatten an Ladestationen sei es auch wichtig, wie und in welcher Reihenfolge den Fahrern Alternativen präsentiert werden. Im Anschluss an die Entwicklung soll ADAS der Automobilindustrie frei zur Verfügung gestellt werden.

Autorinnen: Linda Schädler und Nadine Diehl   I   Fotos (v. o.): Andreas Henn, Nadine Diehl  I   September 2017