Wir gestalten die Zukunft städtischer Mobilität

Projekt

Verstopfte Straßen und überhöhte Abgaswerte zeigen ganz klar, dass wir für die Art und Weise, wie wir uns täglich fortbewegen, dringen neue Ideen brauchen. Das gilt nicht zuletzt für Aachen, das aufgrund seiner Tallage besonders von der Abgasproblematik betroffen ist.

Zeitgleich ist Aachen als Wissenschaftsstadt mit vielen innovativen Unternehmen aber auch in der besonderen Lage, Lösungen für diese Probleme zu entwickeln. Einige dieser Unternehmen sowie die Stadt Aachen haben sich dazu im Projekt UrbanMove zusammengeschlossen.

Unser Ziel ist es, auf Kundenwünsche zugeschnittene Mobilitätsangebote umweltfreundlich und effizient zu gestalten. Daher umfasst das Projekt nicht nur die Entwicklung eines hoch automatisiert und elektrisch fahrenden Kleinbusses („PeopleMover“), sondern vor allem auch Ansätze für dessen Nutzung mithilfe einer kundenzentrierten Dienstleistungsplattform.

Gleichzeitig soll die Aachener Bevölkerung nicht nur als mögliche Nutzerinnen und Nutzer der Technologie angesprochen, sondern auch als Bürgerinnen und Bürger konkret eingebunden werden.

Forschungs­ziel

Gesellschaftlich
  • Verbesserter öffentlicher Nahverkehr durch Abdeckung innerstädtischer Kurzstrecken (bisher: „Last-Mile-Problem“)
  • Weniger Staus durch Stärkung des öffentlichen Nahverkehrs
  • Bessere Luftqualität durch Elektromobilität
Wirtschaftlich
  • Ausarbeitung einer profitablen Markteinführungsstrategie
  • Erforschung des Nutzerverhaltens zwecks optimaler End-User-Erfahrung
  • Erkenntnisse über optimale Flottenparameter
Technologisch
  • IT-Lösungen für Datenschutz- und Sicherheitsproblemstellungen entwickeln
  • Erstellen von rechtssicheren und flexiblen Datenschnittstellen

Roadmap

Bis Ende 2020 entwickeln wir ein Plattform-Geschäftsmodell, das durch die Pilotierung sowie damit einhergehendes Nutzerfeedback sowohl technologisch als auch wirtschaftlich validiert wird. Die Einbindung der Stadtgesellschaft soll dabei von Beginn an gewährleistet werden.

Konzeptionierung
2018
Prototypenentwicklung
2019
Pilotierung
2020

Plattform

Maschinelles Lernen

Das Herzstück der Plattform bildet ein Algorithmus, der aus verschiedenen Datenschnittstellen gespeist wird. So können beispielsweise Wetter- und Verkehrsdaten zusammen mit Erfahrungswerten analysiert werden. Auf dieser Grundlage werden Bedarfshypothesen erstellt.

Maschinelles Lernen
Applikation
Applikation

Eine mobile Applikation bildet die Grundlage für die Kundenkommunikation. So können Nutzer erfahren wann und wo sie vom Bus abgeholt werden. Auch der Preis der ausgewählten Strecke wird ihnen angezeigt.

Applikation
Flexible Datenschnittstellen

Auch zukünftige Projekte sollen an den anonymisierten Datentransfer angebunden werden. Daher ist die Plattform ist modular aufgebaut.

Flexible Datenschnittstellen
Steuerungsoberfläche
Steuerungsoberfläche

Durch eine visuelle Oberfläche kann der Betreiber der Plattform stets die eingesetzte Flotte detailliert beaufsichtigen.

Steuerungsoberfläche

People­mover

e.GO Mover
Group 34Created with Sketch.

Der elektrisch betriebene PeopleMover stellt ein zentrales Element unserer Mobilitätslösung dar. Seine verschiedenen Automatisierungsstufen sollen im Laufe des Forschungsprojektes Schritt für Schritt erhöht werden.

Spezifikationen
Antrieb
150 kW
Batterie­kapazität
bis zu 70 kWh
Abmessungen (L/B/H)
465/195/250 cm
Sitzplätze
8
Stehplätze
5
Leergewicht
2100 kg
Einsatzdauer
10 h
Automatisierungs­stufen
0 - 4

Konsor­tium

Group 18 CopyCreated with Sketch.

Presse­kontakt

e.GO Mobile AG

Telefon: +49 241 475 742 06

E-Mail: presse@e-go-mobile.com