Verbundprojekt: ALFRIED - Automatisiertes und vernetztes Fahren in der Logistik am Testfeld Friedrichshafen

Abstract

Das Verbundprojekt ALFRIED – Automatisiertes und vernetztes Fahren in der Logistik am Testfeld Friedrichshafen – verfolgte das Ziel, eine integrierte, datenbasierte Infrastruktur- und Systemarchitektur zur Unterstützung automatisierten und vernetzten Fahrens (AVF) zu entwickeln und unter Realverkehrsbedingungen prototypisch zu erproben. Der Fokus lag dabei nicht auf der Entwicklung automatisierter Fahrzeuge, sondern auf der Konzeption, Integration und Verifikation intelligenter Verkehrsinfrastruktur, digitaler Plattformkomponenten sowie einer offenen Leitstellenarchitektur, die Daten aus Infrastruktur, Fahrzeugen und Umwelt zusammenführt, verarbeitet und für operative wie strategische Anwendungen nutzbar macht. Das Projekt wurde im Zeitraum von Januar 2021 bis Dezember 2023 im Rahmen der AVF-Förderrichtlinie des Bundesministeriums für Verkehr durchgeführt und vereinte elf Partner aus Industrie, Mittelstand, Forschung und Hochschulen. Als zentrales Reallabor diente das Digitale Testfeld Friedrichshafen, das aufgrund seiner Kombination aus innerstädtischem Verkehr, Industrie- und Logistikstandorten, Bundes- und Landstraßen sowie saisonal stark variierendem Verkehrsaufkommen eine hohe Übertragbarkeit der Ergebnisse auf andere Regionen ermöglicht. Kern des ALFRIED-Ansatzes ist ein modular aufgebautes Gesamtsystem, bestehend aus (1) intelligenter Verkehrsinfrastruktur, (2) vernetzten Fahrzeugen als Datennutzer, (3) einer skalierbaren digitalen Plattform zur Datenintegration (in Echt- bzw. Neartime) sowie (4) einer Smart-City-Leitstelle als zentraler Mensch-Maschine-Schnittstelle, Vorbereitung einer externen technischen Aufsicht im SAE-Level 4-Fahren und als (öffentlicher) Demonstrator. Diese Architektur erlaubt die standardkonforme Zusammenführung heterogener Sensordaten – unter anderem aus intelligenten Leitpfosten, Leitbaken, Kreuzungssensorik, Sensortestbrücken sowie GNSS-Referenzsystemen – und deren Bereitstellung für Sicherheits-, Effizienz- und Optimierungsanwendungen. Ein zentrales technisches Ergebnis des Projekts ist die Entwicklung und Erprobung einer nachrichtenbasierten Middleware-Architektur (Message-oriented Middleware, MoM), die als zentraler Datenhub fungiert. Sie ermöglicht den ereignis- und zeitbasierten Austausch von Daten zwischen Infrastruktur, Plattform, Leitstelle und angebundenen Anwendungen und unterstützt etablierte Standards (u. a. ETSI-DENM, MAPEM, SPATEM). Die Architektur ist skalierbar, interoperabel und auf eine Weiterverwendung in anderen Testfeldern und Smart-City-Kontexten ausgelegt. Im Bereich der intelligenten Infrastruktur wurden energieeffiziente und teilautarke Leitpfosten- und Leitbakenlösungen mit integrierter Sensorik entwickelt und im Realverkehr validiert. Diese ermöglichen eine infrastrukturbasierte, redundante Erfassung des Verkehrsgeschehens und tragen dazu bei, sicherheitsrelevante Informationen auch dann bereitzustellen, wenn fahrzeugseitige Sensorik eingeschränkt oder nicht verfügbar ist. Die Ergebnisse zeigen, dass eine funktionale Verlagerung ausgewählter Wahrnehmungs- und Analyseprozesse in die Infrastruktur sowohl Sicherheits- als auch Effizienzpotenziale bietet. Ein weiterer Schwerpunkt von ALFRIED lag auf der datenbasierten Optimierung des innerstädtischen Waren- und Lieferverkehrs. Auf Grundlage realer Logistik- und Auftragsdaten industrieller Partner wurden statistische und KI-gestützte Prognosemodelle zur Bedarfs- und Störungsprädiktion entwickelt und in simulationsgestützten Szenarien evaluiert. Die Ergebnisse belegen signifikante Einsparpotenziale bei Fahrten, Kraftstoffverbrauch und CO₂-Emissionen, ohne die Produktionsversorgung zu beeinträchtigen, und unterstreichen den Beitrag datengetriebener Logistikoptimierung zur nachhaltigen Mobilität. Die im Projekt entwickelte Smart-City-Leitstelle wurde explizit als offener, modularer Demonstrator konzipiert. Sie dient sowohl der Visualisierung, Analyse und Interpretation von Echtzeit-Verkehrsdaten als auch als Experimentierraum für Szenarien, Simulationen und Mensch-Maschine-Interaktionen im Kontext von AVF. Durch ihre teilweise öffentliche Zugänglichkeit unterstützt sie Transparenz, Wissensvermittlung und Akzeptanzforschung, während sicherheitskritische Funktionen durch geeignete Cybersecurity-Konzepte abgeschirmt sind. Die entwickelten Komponenten und Systeme wurden schrittweise integriert und in Feld- und Realverkehrstests am Testfeld Friedrichshafen verifiziert. Dabei konnte die grundsätzliche Funktionsfähigkeit, Interoperabilität und Robustheit der Systemarchitektur nachgewiesen werden. Gleichzeitig wurden Grenzen, Skalierungsfragen und Weiterentwicklungsbedarfe identifiziert, insbesondere im Hinblick auf Standardisierung, Datenqualität, Governance-Strukturen und institutionelle Einbettung. ALFRIED leistet einen substanziellen Beitrag zur Erforschung und Erprobung intelligenter Verkehrsinfrastrukturen für automatisiertes und vernetztes Fahren. Das Projekt zeigt, wie datenbasierte Infrastrukturansätze, digitale Plattformen und Leitstellenkonzepte in realen Verkehrsumgebungen wirksam kombiniert werden können. Die Ergebnisse sind grundsätzlich übertragbar und bieten Anknüpfungspunkte für Folgeforschung, kommunale Anwendungen, industrielle Verwertung sowie den Ausbau digitaler Testfelder und offener Forschungsdateninfrastrukturen.