Die Suche nach einem regulären Lkw-Stellplatz an den Autobahn-Rastanlagen ist ein ständiger Stressfaktor für die Fahrer. An den Rastanlagen der Bundesautobahnen herrscht oft Parkplatznot, weshalb das Projekt SOLP Abhilfe schaffen soll. Forscher des Fraunhofer-Instituts für Nachrichtentechnik, Heinrich-Hertz-Institut, HHI haben im Rahmen des Projekts gemeinsam mit Partnern eine KI-gestützte Prognostik für Lkw-Fahrer und Spediteure entwickelt, die über verfügbare, öffentliche und privat bewirtschaftete Stellplätze informiert und die Stellplatzsuche erleichtern soll.
SOLP steht für „Optimized Lorry Parking”, die Lösung soll dabei helfen, Lkw-Fahrern die Stellplatzsuche zu erleichtern, vorhandene Flächen effizienter zu belegen, um somit Unfälle zu vermeiden und den Verkehrsfluss auf den Autobahnen zu verbessern. Das Vorhaben wird im Rahmen der Innovationsinitiative mFUND durch das Bundesverkehrsministerium (BMDV) gefördert.
Im Gegensatz zu anderen Ansätzen betrachte das SOLP-Empfehlungssystem die jeweilige Route nicht als eine statische Abfolge von Straßen und Parkplätzen, sondern ermittele dynamisch eine Prognose für die Anfahrt potenziell nutzbarer Parkplätze auf Basis der wechselseitigen Abhängigkeit von Verkehrsaufkommen, Stellplatzverfügbarkeit sowie Lenk- und Ruhezeiten, so die Projektbeteiligten. „Die Innovation besteht darin, eine Empfehlung bezüglich des Belegungsgrads von Lkw-Parkplätzen im Streckenverlauf anzuzeigen, die unter Berücksichtigung gesetzlicher Vorgaben direkt und zügig angefahren werden können“, sagte Thomas Meiers, Wissenschaftler am Fraunhofer HHI in Berlin. Mit seinem Team ist er für die KI-Modellierung zuständig.
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 den Fahrern die Auslastung der Parkplätze entlang ihrer Route 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 innerhalb des Autobahnnetzes, über Verkehrsflussdaten aus Zählschleifen sowie Telematik- und Parkplatzbelegungsdaten. Für die Prognose werden dann die aktuellen Informationen analysiert und in Echtzeit mit den Fahrtrouten der Lkw-Fahrenden verknüpft.
Im nächsten Schritt soll die Pilotanwendung von ausgewählten Lkw-Fahrern in verschiedenen Bundesländern getestet werden, bevor das System deutschlandweit ausgerollt werden soll. Die Projektpartner erhoffen sich unter anderem eine effizientere Belegung der Parkplätze und eine Verringerung der Staugefahr. Auch soll die innovative KI-Prognose Unfälle durch Falschparken in Parkplatzeinfahrten verhindern. Darüber hinaus entlaste die intelligente Parkplatzsuche Lkw-Fahrer deutlich. Sie biete ihnen die Möglichkeit, gesetzliche Ruhepausen einzuhalten und trage zur Stressminderung bei, so das Fraunhofer Institut.
