RailAIXs
Entwicklung und Erprobung einer KI-basierten Umfelderfassung im Gleisbereich für fahrerlosen Schienenverkehr
FH Aachen MASKOR Institut
| Projektleitung | Prof. Ingrid Scholl, MASKOR Institut FH Aachen |
| Förderlinie | Förderprogramm mFund des Bundesministeriums für Digitales und Verkehr |
| Projektvolumen | 3.201.600 € |
| Forschungsschwerpunkt | Mobilität |
| Projektpartner | ifs Institut der RWTH Aachen, Hörmann Vehicle Engineering GmbH, Qinum GmbH |
| Projektlaufzeit | August 2022 bis Juli 2025 |
Worum geht es hier?
Im Projekt RailAIxs soll eine Referenzarchitektur zur sicheren fahrzeugseitigen Umfelderkennung für autonome Zugfahrten entwickelt, implementiert und im realen Gleisumfeld getestet werden. Zur Gefahrenerkennung werden Verfahren der Künstlichen Intelligenz (KI) verwendet. Die Trainingsdaten zum Anlernen dieser KI werden primär durch simulierte Fahrten in photorealistischen virtuellen Welten gewonnen. Die KI soll durch Realfahrten eines Schienenbus erprobt werden. Dazu wird der Schienenbus mit Sensoriken zur Umfelderfassung und Rechnersystemen zur Gefahrenerkennung ausgestattet. Im innovativen fahrerlosen Fahrzeug soll ein intelligentes Bremssystems integriert werden, das adaptiv auf die Gefahrensituation reagiert.
Was war Ihre Motivation, sich an dieser Ausschreibung zu beteiligen? Woher stammt die Idee?
Das Projekt verbindet interdisziplinäre Kompetenzen. Wir entwickeln gemeinsam Anwendungen unter Nutzung von Schlüsseltechnologien im Bahn- und Automatisierungssektor von Schienenfahrzeugen, der Künstlichen Intelligenz und der Virtual Reality. Die Virtuellen Welten generieren wir prozedural und photorealistisch, die die Gefahrensituationen simulieren. Durch die Integration von Virtuellen Sensorsystemen in die VR-Welt können somit umfangreiche synthetische Trainingsdaten für das Anlernen einer KI nahezu automatisiert generiert werden.
Welchen Nutzen bringt dieses Projekt für die Gesellschaft und/oder im Sinne der Nachhaltigkeit?
Das Projekt wird einen wichtigen Beitrag für die Gefahrenerkennung bei autonomen Zugfahrten leisten. Mit Sensortechnik und datenbasierten Auswertungen wird die Machbarkeit fahrerloser Bahnen erforscht, um den Schienenverkehr attraktiver für Fahrgäste zu gestalten und mehr Verkehr auf die Schiene zu verlagern. Wir leisten damit einen wichtigen Beitrag zum Strukturwandel in der Kohleregion im Raum NRW durch mögliche Reaktivierung von stillgelegten Bahnstrecken.
Wer macht noch mit?
Projektpartner sind das Institut für Schienenfahrzeuge und Transportsysteme (IFS) der RWTH Aachen, die Hörmann Vehicle Engineering GmbH und die Qinum GmbH.
