Beschreibung und Illustration des Gesamtprojekts
Das Projekt mobil-e-Hub will den Herausforderungendes (insbesondere durch den e-Commerce) zunehmenden Logistikverkehrs auf der letzten Meile zum Kunden begegnen. Der Ausweitung von Verkehrsströmen durch Lieferflotten verschiedener Dienstleister und Anbieter soll ein System an die Seite gestellt werden, das vorhandenen Pendelverkehr, insbesondere des öffentlichen Nahverkehrs, als Transportmedium nutzbar macht.
Technologischer Mittelpunkt und zentrale Projektinnovation von mobil-e-Hub ist ein neues Logistiksystem, das Drohnen mit Transportboxen über Trägersysteme an (elektrische) Fahrzeuge zur Personenmobilität – die mobilen e-Hubs – binden kann. Die Drohnen selbst übernehmen autonom an automatisierten Kommissionierungsstationen die für den Lebensmittel-transport optimierten Boxen, setzen auf die dafür ausgerüsteten Fahrzeuge auf und heben direkt am Übergabeort vom Fahrzeug ab, um die Box selbstgesteuert zu übergeben. In einer zweiten Entwicklungsstufe wird das Trägersystem dann auch mit Fahrzeugen des Individualverkehrs (um Beispiel durch Relingmontage) verbunden werden.
Dieser Prozess adressiert zwei große Probleme, die momentan bei Transportlösungen mit Drohnen auftreten:
- Autonome Lieferdrohnen können im öffentlichen Raum gewerblich verwendet werden, auch wenn Sicherheitsfreigaben nur für exakt festgelegte, kurze Flugstrecken (ca. 10–200 Meter) erfolgen: Von der Kommissionierungsstation zum Transportfahrzeug und vom Fahrzeug zur Abholstation.
- Der gewerbliche Einsatz von elektrischen Lieferdrohnen wird in ländlichen Logistiknetzwerken technisch erst ermöglicht, da Flugstrecken und Akkugewicht zugunsten der Nutzlast hinreichend reduziert werden. Als „Transportmedium“ werden Fahrzeuge eingesetzt, deren Fahrtrouten vordefiniert sind und die während der Fahrt die Drohnen laden können.
Beschreibung des InES-Teilprojekts
Das InES verfolgt im Projekt mobil-e-Hub drei verschiedene Forschungs- und Entwicklungsziele:
- Erstens soll die Betriebsstrategie der Drohnen energieoptimiert gestaltet werden, um gleichzeitig Kosten und Aufladezeiten zu senken und damit den Betrieb flexibler zu machen.
- Zweitens muss die gesamte Lieferinfrastruktur – bestehend aus Drohnen, stationären und beweglichen Landeplätzen, Transportfahrzeugen und Warenhäusern sowie Wartungs- und Überwachungs-teams im regulären Betrieb – hochautomatisiert und intelligent funktionieren, damit das System effizient ablaufen und robust auf unvorhergesehene Störungen reagieren kann.
- Als letztes Aufgabengebiet des InES soll die Interaktion von Drohnen, die dieselbe Infrastruktur nutzen, um Landeplätze konkurrieren und verschiedene Zeit- und Reichweitenrestriktionen haben, erforscht werden. Dabei soll ein besonderer Fokus darauf gelegt werden, eine dezentrale Steuerung zu entwickeln, die aus der Interaktion der Komponenten und aus deren eigennützigem Handeln emergent entsteht, ohne dass dazu das gesamte System von einem Punkt aus überblickt werden muss.
Projektlaufzeit
3 Jahre (1. Januar 2020 – 31. Dezember 2022)
Projektbudget
Das Projekt umfasst ein Gesamtbudget von ca. 3,5 Mio. Euro (BMWi-gefördert)
Das InES erhält eine Gesamtzuwendung von 683.670,25 Euro
Wissenschaftlich-technische Herausforderungen
Die hauptsächlichen wissenschaftlich-technischen Herausforderungen des InES-Teilprojektes sind:
- Entwurf von hochskalierbaren Real-Time-Optimierungsalgorithmen für den Gesamtenergieverbrauch des Transportsystems sowie andere Parameter, zum Beispiel Lieferzeit oder zurückgelegte Wegstrecke
- Integration aller Infrastrukturelemente in ein flexibles und berechenbares Systemmodell, das die spezifischen Eigenschaften der beteiligten Fahrzeuge sowie der transportierten Ladung beinhaltet und sie optimal nutzt
- Erforschung von emergenter Kooperation in Systemen unabhängiger Agenten, die in einem Umfeld mit knappen Ressourcen miteinander interagieren
- Übertragung bzw. Erweiterung bestehender Geodatenanalysewerkzeuge auf das komplexere Anwendungsfeld des Projektes
Projektpartner
- bridgingIT
- doks
- insensiv
- ciconia
- Overath
- TU Clausthal
