Fahrerlose Transportfahrzeuge werden in einer Reihe von unterschiedlichen industriellen Anwendungsfällen schon seit mehreren Jahrzehnten eingesetzt und ermöglichen in diesem Umfeld eine robuste und effiziente Arbeitsweise. Da diese automatisieren Fahrzeuge typischerweise einer fix definierten Fahrspur folgen und als Reaktion auf unerwartete Hindernisses einfach anhalten, sind die verwendeten Algorithmen zur lokalen Pfadplanung und zentralen Steuerung von Flotten meist recht simpel aufgebaut. Somit ist diese Klasse der automatisieren Fahrzeuge derzeit nicht für dynamische Umgebungen mit Menschen geeignet. Daher kann momentan das große Potential von autonomen Fahrzeugen für Transportaufgaben beim Fahren unter Menschen wie in Einkaufzentren, Krankenhäusern oder öffentlichen Einrichtungen nicht ausgeschöpft werden.
Das Projekt AutonomousFleet erforscht die Autonomie der Fahrzeuge als ein Systems-of-Systems Problem, dem bisher nur wenig Beachtung geschenkt wurde: die Koordination und Steuerung einer größeren Anzahl von autonomen Fahrzeugen für dynamische Umgebungen mit Menschen. Dabei steht das Koordinationssystem zum autonomen Fahrzeug in einem ähnlichen Verhältnis wie das Verkehrsleitsystem zum Fahrzeuglenker – es kann das Fahrverhalten nur beeinflussen, aber nicht kontrollieren. Zudem entstehen weitere Herausforderungen, da in von Fußgängern frequentierten Umgebungen höhere Freiheitsgrade in der Wahl der Fahrspuren existieren. Gegenseitige Behinderung oder Blockierung müssen durch das Koordinationssystem rechtzeitig erkannt werden, um adäquate Gegenmaßnahmen einleiten zu können. Darüber hinaus spielt speziell im Umfeld von Personen die ganzheitliche Betrachtung des Systems für die Akzeptanz eine entscheidende Rolle. Abläufe müssen einerseits nachvollziehbar sein, und andererseits sollen Personen ihr Wissen in das laufende System einbringen können.
Im Zuge dieses Projekts AutonomousFleet werden die wissenschaftlichen Grundlagen im Bereich der Koordination und der Navigation von mehreren autonomen Fahrzeugen entwickelt. Im Fokus der Forschung stehen sowohl ein Koordinationssystem, welches systemoptimale Routen für autonome Fahrzeuge berechnen kann, wie auch die lokale Situationsanalyse und die damit verbundene Pfadplanung. Eine wichtige Komponente stellt die Integration und Aufbereitung von Daten aus Fahrzeugen bzw. aus Expertenwissen dar, aus der eine entsprechende Wissensbasis aufgebaut wird, die wiederum Grundlage des Systems auf den verschiedenen Ebenen ist.
Mit den erforschen Techniken wird es zukünftig möglich sein, Transportaufgaben mit einer Flotte von mehreren autonomen Fahrzeugen im gemeinsamen Umfeld mit Menschen effizient durchzuführen. Zusätzlich liefert die autonome Fahrzeugflotte aktuelle Daten über das Gebäude (z.B. bauliche Änderungen) und Geschehen (z.B. Schätzung der Personenströme).
