Innovationswettbewerb NeueWege.IN.NRW

Ziel des Forschungsvorhabens ist die Entwicklung von Datenstandards für die Baustellenlogistik, insbesondere zur Steuerung der Ver- und Entsorgungstransporte von Bauvorhaben. Zukünftig sollen die so ermittelten Logistikdaten eine Grundlage für eine optimierte und nachhaltige Steuerung der Unternehmen und Zuliefernden auf der Baustelle darstellen.

Das MONOCAB ist eine selbstfahrende, kreiselstabilisierte Einschienenbahn, die vor allem in ländlichen Räumen und auf stillgelegten oder ungenutzten Schienenstrecken zum Einsatz kommen soll. Der Antrag umfasst ein Teilprojekt des Gesamtvorhabens, die Weiterentwicklung der technologischen Schlüsselkomponenten.

Im Projekt soll ein digitaler Demonstrator entwickelt werden, der kleine und mittlere Unternehmen aus der Logistikbranche bei der Nachhaltigkeitsberichterstattung unterstützt. Dadurch sollen die KMU zukunftsfähiger gemacht werden und CO2-Einsparungen besser erkennen.

Im Projekt soll ein neuartiges Dispositionstool auf der Basis geeigneter KI-gestützter Methoden entwickelt werden, mit dessen Hilfe eine Verlagerung von Güterverkehr auf das Binnenschiff und die Schiene entlang ausgewählter Transportkorridore gefördert werden kann.

Ziel ist die Entwicklung einer Plattform zur Erforschung von Architekturvarianten in Software Defined Vehicles, die auf innovativen Technologien wie einer universell einsetzbaren Testumgebung, einer plattformunabhängigen Programmierung sowie der Nutzung künstlicher Intelligenz basiert. Damit sollen die Energiebilanz im Fahrzeug verbessert und die Entwicklungsaufwände reduziert werden.

Kern des Konzepts ist das Paketmobil: eine Kombination aus einem Paketautomaten und einem Fahrzeug oder Anhänger. Wichtige Komponenten des Konzepts sind ein IT-Tool zur täglichen Optimierung der Standorte, Technologie zur automatischen Be- und Entladung der Paketmobile in den Depots und spezielle Mehrwegverpackungen.

Das Projekt befasst sich mit der Erforschung von durchgehend automatisierten, intermodalen Drohnennetzwerken und deren Integration in bestehende Logistiknetzwerke, mit dem Ziel, klimaneutrale Gewerbegebiete und die Verbesserung der Zustellung von Gütern zwischen Unternehmen in suburbanen Räumen zu erreichen.

Das Ziel in AIR² ist die Entwicklung eines automatisierten, intermodalen Robotersystems im urbanen Raum, um nachhaltig das Verkehrsaufkommen auf der Straße zu reduzieren und gleichzeitig dem Personalmangel entgegenzuwirken. Das intermodale System, bestehend aus einer Drohne für den Outdoor- und einen Roboter für den Indoortransport, vereint die Vorteile für einen schnellen, risikoarmen und durchgehend automatisierten Transport. Hierzu muss zum einen eine Übergabestation entwickelt werden, die mit der Drohne, der Roboterplattform und Menschen interagiert und die Güter zwischenlagert. Zum anderen ist eine standardisierbare Kommunikationsschnittstelle zum automatisierten Transport zwischen den technischen Systemen zu gestalten.

Mit diesem Projekt wird der Ansatz verfolgt, Bürgerinnen und Bürger in den Planungsprozess für den innerstädtischen Straßenraum frühzeitig mit einzubeziehen, indem diese die baulichen Änderungen selbständig durch den Einsatz neuer Medien von 3D Online Präsentationen über Augmented Reality bis zum Virtual Reality (VR) Simulator „erfahren” können. Außerdem werden zwei mobile VR-Simulatoren und der neue Partizipationsansatz für den Einsatz solcher Medien in Beteiligungsverfahren konzipiert und evaluiert.

Ziel des Projektes ist die Integration von Verkehrssicherheit im Fußgängerlängs- und insbesondere -querverkehr in Routingsoftware auf Basis von ordinalen Bewertungskriterien und deren Optimierung. Die zentralen Forschungsaufgaben umfassen die Identifizierung personenbezogener, sicherheitsrelevanter Merkmale im Fußgängerverkehr, die Entwicklung eines geeigneten Modells, welches (Verkehrs-) Sicherheit und Weglänge als jeweils eigene Kriterien berücksichtigt, sowie die Konstruktion eines angepassten Optimierungsalgorithmus.

Im Rahmen des geplanten Forschungsprojektes soll die Entwicklung einer vollumfänglichen autonomen Kehrmaschine erfolgen, welche die bisherigen Kapazitäten autonomer Fahrzeugtechnologien übertreffen soll. Der Fokus liegt einerseits auf der Entwicklung und Integration zusätzlicher automatisierter Funktionen wie dem elektrischen Aufladen, dem Entleeren und Reinigen des Sammelbehälters und dem Nachfüllen von Frischwasser. Die Innovation einer vollständigen Automatisierung der Reinigungsprozesse, geht über die reine Fahrfunktion hinaus und ermöglicht somit erst einen generellen autonomen Betrieb.

Das vorliegende Vorhaben erarbeitet einen völlig neuartigen Ansatz, das eigene Mobilitätsverhalten zu verändern. Auf den Smartphones der Nutzer analysiert eine KI sämtliche Interaktionen und identifiziert den Moment der Mobilitätsentscheidung. Wird eine solche festgestellt, löst das System eine dedizierte Intervention aus. Diese schlägt dann die Nutzung eines nachhaltigeren oder gesünderen Verkehrsmittels vor.

Das Ziel des Forschungsprojekts ist es, eine Planungsunterstützung zur Verkehrsträgerwahl für die Entscheider des Transports im Kombinierten Verkehr (KV) zu schaffen. In einem ersten Schritt wird ein Verständnis des Verhaltens von Entscheider bei der Bewältigung betrieblicher Störungen geschaffen. Dafür sollen die Faktoren, welche die Wahl der Umleitung und damit einhergehend des Verkehrsmittels beeinflussen, wie bspw. fehlende oder unzureichende Informationsverfügbarkeit, ermittelt werden. Als Output des Projekts wird ein funktionsfähiges Simulationsmodell entwickelt, welches das Entscheidungsverhalten bei betrieblichen Störungen abbildet.

Das Projekt dient als Wegbereiter für ein digital durchgängiges und automatisiertes Gepäckhandling. Für einen möglichst großen und schnell zu realisierenden Nutzen werden die dem eigentlichen Flugverkehr vor- und nachgelagerten Prozesse, die die Aufgabe der Vorfelddienste als Teil des Bodenabfertigungsdienstes sind, betrachtet. Der Fokus im Projekt soll auf der Digitalisierung und Automatisierung der bisher ausschließlich manuell durchgeführten Prozesse der Gepäckbeladung und -entladung liegen, um das Ziel einer Mitarbeiterentlastung zu erreichen.

Das Forschungsprojekt SHIELD soll die neuartige Technologie eines harmonischen ISM-Radars im Bereich der Intralogistik für die Lokalisierung von FTF und Gütern erforschen, weiterentwickeln und erproben. Die Innovation von SHIELD besteht darin, die Vorzüge harmonischer Radarsysteme im mmWellen-Bereich industriell nutzbar zu machen. Mit dem Konzept lassen sich die zu ortenden Objekte durch frequenzverdoppelnde Tags markieren und so mit dem SHIELD- System auch in komplexen Umgebungen lokalisieren.

Ziel dieses Forschungsvorhabens ist es, durch Realisierung einer autonomen Straßenbahn in der abgeschotteten, aber trotzdem hochkomplexen Umgebung eines Betriebshofes. Verfolgt wird hierbei der Ansatz der Fusion von verteilten synchronisierten Radarsensoren und zusätzlicher Redundanz durch Ultraschallsensoren zur Erhöhung der Ausfallsicherheit. Dieser verortet Hindernisse in den verschieden Lichtbereichen der Straßenbahn, aus welchen anschließend autonome Fahrbefehle hervorgehen. Ein übergeordnetes UWB basiertes Funkortungssystem lokalisiert die Straßenbahnen und visualisiert deren Position auf dem Betriebshof.

Das Vorhaben RADIKAL erforscht neue Möglichkeiten der Flexibilisierung und Absicherung von Drohnen in der Logistik durch den Einsatz fortschrittlicher Radarsensorik und Kameras in KI-basierenden Sensorfusionsmodellen. Das Ziel ist dynamisch auf Hindernissen im Flug und während der Landung reagieren zu können, um so eine größere Prozesssicherheit zu schaffen. Durch die Erforschung neuer, speziell für Anforderungen einer Lieferdrohne, geeigneter Sensoren und Algorithmen sollen Flugsysteme verlässlicher und sicherer werden, um das enorme Marktpotential nachhaltig und langfristig auszuschöpfen. Hierzu werden neue Sensordesigns und neuartige KI-Funktionen in Logistikdrohnen integriert und diese in realitätsnahen Demonstration-Szenarien erprobt und validiert.

METAMOVER ist zum einen ein virtuelles Testfeld für Transportfahrzeugsysteme, zum anderen ein Fahrsimulator für virtuelle Probe- und Trainingsfahrten. In der Simulationsumgebung lassen sich virtuelle Transportszenarien realitätsnah generieren, synthetische Daten für maschinelles Lernen erzeugen, Algorithmen erproben und Transportprozesse testen. Dabei soll METAMOVER auch das Fahrertraining in anschaulicher und realitätsnaher Darstellung ermöglichen. METAMOVER soll zudem helfen, bisher unmögliche Transportaufgaben möglich zu machen, Transportkapazitäten optimal zu nutzen und die Entwicklung von Infrastrukturprojekten voranzutreiben.

Ausgehend von Güterwagen und Sattelaufliegern sollen in diesem Projekt multimodale Transportketten genutzt und entwickelt werden, in denen eine kombinierte, nachhaltige Feinverteilung bis zum Endkunden erreicht wird. Für einen möglichst großen und schnell zu realisierenden Nutzen werden die dem eigentlichen Transport vor- und nachgelagerten Prozesse, die die Aufgabe der Logistikzentren und Logistikmitarbeitern sind, betrachtet. Dabei sollen die Be- und Entladevorgänge automatisiert stattfinden.

Das Vorhaben ERS.T-NRW soll die Erkenntnisse und Anwendungsfälle aus den im Stand der Technik aufgeführten Vorhaben zusammenführen und zur erstmaligen Entwicklung einer interoperabel nutzbaren Systemkonfiguration führen. Hierbei gilt es sowohl den energietechnischen Teil, aus Spulen und Leistungselektronik zu berücksichtigen, als auch den kommunikationstechnischen Ansatz zu entwickeln, sodass ein interoperabler, sicherer und störungsfreier Datenaustausch zwischen Fahrzeug und Infrastruktur vor, während und zum Abschluss eines jeden Ladevorgangs ermöglicht wird. Die Innovation des Vorhabens ERS.T-NRW liegt in dem Projektziel ein fein abgestimmtes und spezifiziertes Kommunikationssystem zu entwickeln, welches die höchsten Anforderungen des dynamisch, induktiven Ladens (D-WPT-Systeme) erfüllt, sowie leicht in zukünftig gebauten Fahrzeugen integrierbar bzw. in den bestehenden Fahrzeugen nachrüstbar ist. Durch die Kommunikation wird es ermöglicht, fahrzeugseitig die Batterie zu schonen, sowie netzseitig eine Bedarfsplanung bezogen auf Energie- und Ausbaubedarf zu optimieren.

Ziel ist die Entwicklung selbstlernender Flugroboter-Systeme für die autonome Material-Bereitstellung in der Intralogistik. Der Einsatz von luftgestützten Transportrobotern ermöglicht eine flexiblere und effizientere Versorgung dynamischer Produktionsumgebungen.

Im Projekt wird der Prototyp "Aachener Rail Shuttle" – ein autonom fahrendes Fahrzeug mit Batterietechnologie – grundlegend erprobt und das Simulationsmodell mithilfe von neu zu entwickelnder Sensorik verifiziert.

Ziel des Vorhabens ist die Entwicklung eines neuartigen, KI-gestützten Tourenplanungstools für die Abfallwirtschaft, die eine effiziente und dynamische Planung unter Berücksichtigung entsorgungsspezifischer Parameter ermöglicht. Es sollen sowohl langfristige Ressourcen wie z.B. die Kapazität der einzelnen Fahrzeuge, als auch dynamische Parameter wie z.B. Straßensperrungen berücksichtigt und entsprechend eingeplant werden können.

Ziel ist die Entwicklung eines wasserstoffbasierten, modularen und skalierbaren Energieversorgungssystems, bestehend aus verschiedenen Stromgeneratormodulen, einem Batteriesystem und einem standardisierten H2-Tankmodul. Das System ist speziell für den Einsatz in Offshoreanwendungen konzipiert und bietet eine skalierbare sowie flexible Energieversorgungslösung. Damit trägt das Projekt zur nutzerfreundlichen Bereitstellung des Energieträgers Wasserstoff bei.

Mittels eines Zero-Trust Ansatzes soll in dem Projekt eine zukunftsfähige Grundlage für den sicheren Datenaustausch und die Analyse sensibler Daten insbesondere im Bereich der Wasserstoffmobilität geschaffen werden. Hersteller und Zulieferer können somit gemeinsam auf Basis von verschlüsselten Daten arbeiten, ohne Sicherheitsrisiken einzugehen.

Im Projekt wird eine Open-Source-Simulationsumgebung zur Validierung und Optimierung von Sensorsystemen im Schienenverkehr entwickelt. Mithilfe eines digitalen Zwillings eines Testfeldes sollen realitätsnahe Tests ermöglicht werden, die die Digitalisierung und Automatisierung des Schienengüterverkehrs beschleunigen können. 

Ziel ist die Entwicklung einer leistungsstarken Transportdrohne durch Innovationen in Batterietechnologie, Elektromotoren und Steuerungssystemen. Durch den Einsatz innovativer Algorithmik, gesteigerter Motorleistung bei gleichzeitiger Gewichtsreduktion und eines innovativen Elektromotor-Konzept wird die nutzbare Kapazität und somit die Reichweite der Drohne erhöht.

Im Projekt soll eine innovative, digitale Plattform zur präzisen Synchronisation von Wasserstoffangebot und -nachfrage entwickelt werden. Ziel ist es, die Effizienz der Wasserstoffnutzung zu steigern, Kosten zu reduzieren und die wirtschaftliche Attraktivität von Wasserstoff als Energieträger im Verkehr zu verbessern.

Im Projekt werden Daten zum Mobilitätsverhalten mit Hilfe eines Sensorfeldes erfasst, aufbereitet und in einem statistischen Modell (digitaler Zwilling) zur Modellierung des Verkehrsflusses vereint. Dies kann einer effektiven, gezielten und bedarfsgerechten Stadt- bzw. Flächenentwicklung sowie Aktivitäten im Bereich Mobilität dienen.

Ziel ist die Entwicklung eines innovativen, KI-gestützten Systems, das Fußgängerbewegungen und -absichten in Echtzeit vorhersagt und adaptive Sicherheitsinfrastrukturen wie Laserprojektionssysteme und dynamische Informationstafeln nutzt, um Autofahrer proaktiv zu warnen.

Das Projekt adressiert integrative Digitalisierungskonzepte für Daten-getriebene, vernetzte und ganzheitliche Mobilitätslösungen in der Smart City. Dabei sollen verschiedene städtische Mobilitätsformen durch eine geeignete Koordination im Verbund eine bestmögliche Mobilitätsversorgung ermöglichen. Die dadurch erzeugte gemeinsame Daten-Basis verspricht das Potenzial zur Lösung analytischer Fragestellungen wie Prognosen von Mobilitätsanforderungen und der Steuerung des Mobilitätsangebotes. 

Im Projekt soll eine simulationsbasierte Plattform zur Analyse und Optimierung urbaner Güterverkehrskonzepte entwickelt werden, die innovative Logistikkonzepte in urbanen Räumen virtuell erprobt und ihre ökologischen sowie ökonomischen Aspekte analysiert werden. 

Im Projekt wird eine digitale Plattform-Technologie kombiniert mit KI-basierter Verkehrserfassung und -analyse entwickelt. Kernstück ist eine zentrale Softwarelösung, die aktuelle Verkehrsdaten und Positionsinformationen der Einsatzkräfte erfasst und die Steuerung der Lichtsignalanlagen dynamisch anpasst, um schnellere und sicherere Einsatzfahrten zu ermöglichen.

Ziel ist die Schulwegsicherheit durch KI-gestützte Analyse und digitale Zwillinge zu verbessern. KI-gestützte Luft- und Verkehrsbildanalysen identifizieren Fußgängerüberwege, Radwege und andere Infrastrukturmerkmale, die als digitale Zwillinge erfasst und mit Unfall- und Konfliktdaten kombiniert werden. Die Ergebnisse fließen in digitale Plattformen wie OpenStreetMap und MobidromNRW ein, um die Schulwegplanung zu erleichtern und Kommunen bei der Verkehrsplanung zu unterstützen.

Im Projekt wird eine KI-Anwendung entwickelt, die die Kommunen bei der Erstellung und Umsetzung von nachhaltigen Mobilitätsplänen (SUMPs/ VEPs) unterstützt. Die Anwendung wird mit rund 10 Pilotkommunen getestet, die in alle Projektschritte eingebunden sind und die KI für verschiedene Anwendungsfälle testen. Ziel ist es die Erstellung nachhaltiger Mobilitätspläne zu erleichtern und eine effizientere Umsetzung von Maßnahmen zu ermöglichen.

Ziel ist es digitale, priorisierte Logistikspuren (Virtual Dedicated Logistics Lanes, VDLL) für automatisierte Logistikfahrzeuge zu entwickelt. Dadurch kann die urbane und industrielle Logistik in dicht besiedelten Gebieten wie Nordrhein-Westfalen effizienter, umweltfreundlicher und wettbewerbsfähiger gestaltet werden. Das Projekt fokussiert auf die Analyse verkehrstechnischer und rechtlicher Aspekte sowie der Entwicklung eines technischen Demonstrators zur Validierung in realitätsnahen Umgebungen.