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Annette-von-Droste-Hülshoff-Gymnasium

Parknet – Urbanen Parkraum optimal nutzen mit KI basierten, autonom agierenden Fahrzeugen

Projektbetreuer          
Hendrik Büdding

 

Projektteilnehmer (17/18 Jahre, Q2)
Lukas Grave, Lukas Haverbeck, Frederik Schittny

 

 

 

 

Projektbeschreibung

Wahrscheinlich kennt jeder, der schon einmal in der Stadt Auto gefahren ist, das Problem: Die Parkplatzsuche dauert ewig, der Postwagen findet keine Parklücke, blockiert deshalb die Straße und behindert so den öffentlichen Nahverkehr, und wenn sich dann mal eine freie Parklücke auftut, ist sie gerade so groß, dass das Auto nicht mehr hineinpasst. Mangelnder Parkraum nervt nicht nur Autofahrer, sondern belastet darüber hinaus auch die Umwelt und den Verkehrsfluss. Neben jährlichen volkswirtschaftlichen Kosten von 40,4 Milliarden Euro verursacht der Parkplatzmangel in Deutschland erhöhte Fahrtzeiten und damit vermeidbaren Kraftstoffverbrauch sowie Abgasausstoß. Aus diesem Grund haben wir uns damit beschäftigt, eine Lösung für dieses Problem zu entwickeln.
Vernetzte, autonom interagierende Fahrzeuge können zu dieser Lösung beitragen, indem sie eine möglichst effiziente Anordnung der Fahrzeuge auf einem Parkstreifen autonom umsetzen und dabei intelligent auf das Verhalten
anderer Fahrzeuge sowie ihr Umfeld reagieren. Die Fahrzeuge halten auf den gesamten Parkstreifen verteilt lediglich so viel Abstand zueinander, dass zu jedem Zeitpunkt das längste Fahrzeug ausparken kann. Dazu kommuniziert es diese Absicht und die anderen autonomen Akteure reagieren darauf, indem sie zueinander aufrücken und dementsprechend Platz schaffen. Auf diese Weise wird nicht nur Parkraum eingespart, sondern auch der Güter- und Personenverkehr bzw. der allgemeine Verkehrsfluss optimiert.
Das Projekt beschäftigt sich mit der Konzeptionierung und der technischen Umsetzung dieses Systems anhand der Entwicklung mehrerer prototypischer Modellfahrzeuge. Dazu gehören die Planung von Kommunikationsprozessen
zwischen den Fahrzeugen sowie der Entwurf als auch die Implementation der Steuerung und der Interaktion der Akteure. Dies schließt auch die Entwicklung und Optimierung einer künstlichen Intelligenz in Form eines neuronalen Netzes für das autonome Fahren ein.