Die Suche nach einem Lkw-Stellplatz an Autobahn-Rastanlagen treibt den Stresspegel der Fahrer in die Höhe. Überlastete Lkw-Parkplätze machen Transportunternehmen die Planung ihrer Touren schwer.
Laut dem Bundesverband Güterkraftverkehr, Logistik und Entsorgung (BGL) e.V. fehlen in Deutschland rund 40.000 Stellplätze an und um die Bundesautobahnen – Tendenz steigend.
Stellplatzsuche raubt Zeit und ist riskant
Die Suche nach einem geeigneten Stellplatz für Ruhepausen ist oft so zeitaufwendig, dass Lenkzeitverstöße drohen. Dies kann zu Bußgeldern und schlimmstenfalls zum Lizenzentzug führen.
Häufig führt die Überlastung der Rastanlagen zu widerrechtlich und gefährlich abgestellten Fahrzeugen. Hier setzt das Projekt SOLP (Smart Optimized Lorry Parking) an.
SOLP: Eine KI-gestützte Lösung
Forschende des Fraunhofer HHI entwickeln gemeinsam mit der BLUE Consult GmbH, der KRAVAG und SVG Assekuranz Service GmbH eine KI-gestützte Prognostik für Lkw-Fahrer und Spediteure. Diese Lösung informiert über verfügbare, öffentliche und privat bewirtschaftete Stellplätze.
Ziel ist es, die Stellplatzsuche zu erleichtern, vorhandene Flächen effizienter zu belegen, Unfälle zu vermeiden und den Verkehrsfluss zu verbessern. Das Projekt wird im Rahmen der Innovationsinitiative mFUND durch das Bundesministerium für Digitales und Verkehr gefördert.
Worin die Innovation besteht
Im Gegensatz zu bisherigen Ansätzen betrachtet das SOLP-Empfehlungssystem die Route nicht als statische Abfolge von Straßen und Parkplätzen. Es ermittelt dynamisch eine Prognose für die Anfahrt potenziell nutzbarer Parkplätze.
Dabei werden Verkehrsaufkommen, Stellplatzverfügbarkeit sowie Lenk- und Ruhezeiten berücksichtigt. Thomas Meiers, Wissenschaftler am Fraunhofer HHI in Berlin, erklärt: „Die Innovation besteht darin, eine Empfehlung bezüglich des Belegungsgrads von Lkw-Parkplätzen im Streckenverlauf anzuzeigen.“
Funktion und Training
Das System liefert nach dem Ampel-Prinzip Informationen zu freien Parkflächen. In Rot (volle Rastanlage), Gelb (geduldeter Stellplatz) oder Grün (freie Rastanlage) zeigt das KI-gestützte digitale Vorschlagssystem in einer App oder einer On-Board-Unit die Auslastung der Parkplätze an. Die Prognose erfolgt im 15-Minuten-Takt für die nächsten zwei Stunden.
Trainiert wird die KI mit Informationen über die Lage und Ausstattung von Zählschleifen und Parkplätzen, Verkehrsflussdaten sowie Telematik- und Parkplatzbelegungsdaten.
Ausblick
Im nächsten Schritt soll die Pilotanwendung von ausgewählten Lkw-Fahrerinnen und Lkw-Fahrern in verschiedenen Bundesländern getestet werden. Die Projektpartner erhoffen sich eine effizientere Belegung der Parkplätze und eine Verringerung der Staugefahr.
Die innovative KI-Prognose soll Unfälle durch Falschparken verhindern und die Stressbelastung der Fahrerinnen und Fahrer reduzieren. Logistikunternehmen können ihre Lieferungen zuverlässiger planen und Kosten einsparen.
Fazit
Das Projekt SOLP zeigt, wie KI-Technologie zur Lösung realer Probleme im Verkehrssektor beitragen kann. Mit der Unterstützung durch das Bundesministerium für Digitales und Verkehr könnte diese Innovation bald deutschlandweit verfügbar sein und einen bedeutenden Beitrag zur Verbesserung der Verkehrssicherheit und Effizienz leisten.