VanAssist ist ein interaktives, intelligentes System für autonome fernüberwachte Kleintransporter in der Paketlogistik.
Seit 2010 ist die Anzahl der Paketlieferungen pro Kopf in Deutschland um mehr als 100 Prozent gestiegen. Es wird erwartet, dass sich dieser Trend auch in der näheren Zukunft fortsetzen wird. Als Reaktion auf die gestiegene Anzahl von Paketlieferungen, haben viele Logistikunternehmen mit der Automatisierung des Logistikprozesses begonnen. Daher ist heutzutage schon ein hoher Automatisierungsgrad in vielen Bereichen der Paketlogistik erkennbar. Dies gilt allerdings nicht für die sogenannte „Last-Mile“ der Paketlogistik, auf welcher die Zustellung der Pakete an die Empfänger erfolgt. Für den Vorgang der Paketzustellung werden in urbanen Zentren aktuell primär Zusteller in Fahrzeugen mit Verbrennungsmotor eingesetzt. Dies ist sowohl personal– als auch kostenintensiv. Ein weiteres Problem, vor allem in urbanen Zentren, ist das stetig wachsende Verkehrsaufkommen und die daraus resultierende Umweltbelastung. Im Projekt VanAssist wird erforscht wie bereits vorhandene Technologien genutzt, kombiniert und weiterentwickelt werden können, um den Automatisierungsgrad der Paketzustellung zu erhöhen und gleichzeitig die Belastung der Umwelt zu reduzieren.
Projektlaufzeit
1. Oktober 2018 bis 30. Juni 2021
Projektbudget
Das Projekt umfasst ein Gesamtbudget von ca. 4,3 Mio. Euro. Es wurde durch das Bundesministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur (BMVI) mit einer Fördersumme von rund 2,7 Mio. Euro gefördert. Das InES erhielt 456.596 Euro und hat sich mit zwei Mitarbeitern an der Forschung über die gesamte Projektlaufzeit beteiligt.
Das Institut für Enterprise Systeme (InES) der Universität Mannheim hat sich im Projekt VanAssist hauptsächlich mit der intelligenten und effizienten Kooperation zwischen Zusteller und autonomem Zustellfahrzeug im Outdoor-Bereich beschäftigt. In diesem Kontext wurden vor Allem zwei Aspekte der Kooperation betrachtet. Zum einen die mobile Interaktion und Kommunikation des Zustellers mit dem Zustellfahrzeug während der Paketzustellung im Rendezvous-Modus und zum anderen die intelligente und automatisierte Navigationsassistenz in Form von Routenoptimierungsalgorithmen für die optimale Planung einer Zustelltour.
Mobile Interaktion und Kommunikation zwischen Zusteller und Zustellfahrzeug
Für die mobile Interaktion und Kommunikation des Zustellers mit dem Zustellfahrzeug wurde eine mobile Smartphone Applikation entworfen die es einem Zusteller während einer Zustelltour zu jeder Zeit ermöglicht mit dem Zustellfahrzeug zu interagieren und aktuelle Fahrzeuginformationen einzusehen. Die wesentliche Herausforderung hier war es ein möglichst effizientes Interaktionsdesign für eine Zustellung im Rendezvous-Modus zu erarbeiten.
Berechnung einer optimalen Zustellroute im Rendezvous-Zustellmodus
Im Bereich der optimalen Berechnung einer Zustellroute stellt der neuartige Rendezvous Zustellmodus ebenfalls die größte Herausforderung dar. Das sich aus diesem Modus ergebende Optimierungsproblem unterscheidet sich signifikant von den bisher in der wissenschaftlichen Literatur betrachteten Optimierungsproblemen, da zusätzliche Entscheidungen bezüglich der Kooperation von Zusteller und Fahrzeug erforderlich sind (zum Beispiel wo treffen sich Fahrzeug und Zusteller, etc.). „Im Projekt wurde für dieses neuartige Optimierungsproblem ein heuristischer Lösungsansatz, welcher auf der Kombination von verschiedenen Maschinellen Lernverfahren basiert, entwickelt und evaluiert“, freut sich Dr. Christian Bartelt, Projektleiter und Geschäftsführer des Institut für Enterprise Systeme (InES) an der Universität Mannheim. „Die Evaluation hat außerdem gezeigt, dass eine Zustellung im Rendezvous-Modus die für eine Zustelltour benötigte Zeit signifikant reduzieren kann.“ In diesem Kontext konnte das InES wertvolle Erfahrungen in Bezug auf die Verwendung von Maschinellen Lernverfahren im Kontext von Routenoptimierungsproblemen sammeln, die auch in weiteren Forschungsprojekten gewinnbringend eingesetzt und vertieft werden sollen.