Fraunhofer-Institut für Elektronische Mikrosysteme und Festkörper-Technologien EMFTAutonomes Fahren gilt als Schlüsseltechnologie für die Mobilität der Zukunft – insbesondere dort, wo klassische ÖPNV-Strukturen an ihre Grenzen stoßen. Gerade im ländlichen Raum sind flexible, wirtschaftliche und bedarfsgerechte Lösungen gefragt.
Autonomes Fahren im ÖPNV
Projekt SUE: Erster autonomer Kleinbus für den Öffentlichen Nahverkehr
SUE Weltpremiere für das Robotaxi
Autonomes Fahren für den ländlichen Nahverkehr
Mit dem Projekt SUE (Self-driving Urban E-Shuttle) wurde ein autonomer People Mover entwickelt, der ein hochautomatisiertes Zubringerfahrzeug für den regionalen Nahverkehr bestrebt. Ziel war es, autonomes Fahren unter realen infrastrukturellen Bedingungen zuverlässig und sicher zu ermöglichen – bei Geschwindigkeiten von bis zu 50 km/h. Ein zentraler Baustein dafür: eine robuste, redundante Lokalisierungstechnologie, entwickelt am Fraunhofer EMFT.
Autonomer Kleinbus - Made in Germany
SUE wurde initiiert, um autonomes Fahren nicht nur technologisch, sondern systemisch neu zu denken. Statt eines reinen Demonstrationsfahrzeugs entstand im Konsortium ein straßenzugelassener Prototyp, vollständig in Deutschland entwickelt und aufgebaut.
Unter der Leitung der Uedelhoven GmbH & Co. KG vereinte das vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (Fördernummer 19A21047D) geförderte Projekt zehn Partner aus:
- Fahrzeugentwicklung
- Antriebstechnik und Batterietechnologie
- Autonomer Fahrzeugalorithmik
- Sensorik und Systemintegration
- Zulassungsfähigkeit und Nutzerzentrierung
Das gemeinsame Ziel: autonomes Fahren als realistische Option für flexible Mobilitätskonzepte – insbesondere im ländlichen Raum.
Förderung BMWE und EU
Redundante Lokalisierung als Grundlage für sicheres autonomes Fahren
Für autonomes Fahren ist eine präzise, robuste und ausfallsichere Positionsbestimmung sicherheitskritisch. Insbesondere im ländlichen Raum, wo Infrastruktur und Umgebungsbedingungen variieren können, muss die Lokalisierung auch unter realen Einsatzbedingungen zuverlässig funktionieren.
Das Fraunhofer EMFT entwickelte im Projekt SUE deshalb ein hybrides Primärlokalisierungskonzept, das mehrere komplementäre Verfahren intelligent miteinander kombiniert. Der Ansatz vereint eine visuelle Linienerkennung zur Spurführung mit RFID-basierten Referenzpunkten, die als infrastrukturelle Landmarken entlang der Strecke integriert werden. Ergänzt wird dieses System durch eine modellbasierte Zustandsschätzung, die die kontinuierliche Positionsberechnung des Fahrzeugs ermöglicht.
Die RFID-Tags dienen dabei als robuste, witterungsunabhängige Referenzpunkte, die vom Fahrzeug ausgelesen und mit der internen Positionsschätzung abgeglichen werden. Durch diese zusätzliche Referenzebene entsteht eine redundante Systemarchitektur, die Sensorausfälle kompensieren und Unsicherheiten reduzieren kann.
Die verschiedenen Lokalisierungsquellen werden über einen Kalman-basierten Fusionsansatz zusammengeführt. So entsteht ein validiertes Gesamtsystem, das die funktionale Sicherheit erhöht und eine stabile Positionsbestimmung für autonomes Fahren bei Geschwindigkeiten von bis zu 50 km/h ermöglicht.
Autonomes Fahren als Chance für neue Mobilitätskonzepte
Der autonome People Mover SUE ist derzeit ein straßenzugelassener Prototyp. Das Projekt zeigt, wie autonomes Fahren künftig den öffentlichen Nahverkehr ergänzen kann – insbesondere in Regionen mit geringer Taktung oder geringer Nachfrage.
Mit seiner Expertise in redundanter Sensorik und robuster Lokalisierung leistet das Fraunhofer EMFT einen entscheidenden Beitrag zur sicheren Umsetzung von autonomem Fahren unter realen Einsatzbedingungen.