Mithilfe Künstlicher Intelligenz Verkehrsprobleme lösen

Mit dem „Innovationsprogramm Forschung“ (IPF) fördert die Duale Hochschule Baden-Württemberg den akademischen Mittelbau sowie die Themen Forschung, Innovation und Transfer. Fünf Doktoranden forschen und lehren mithilfe dieses Programms für jeweils drei Jahre an der DHBW Ravensburg. Einer davon ist Chaitanya Grandhi im Bereich Künstliche Intelligenz in der Transportlogistik.

Titel der Arbeit: „An Innovative Approach for Travel Time Prediction of a Company´s Logistic Fleet Management; Development, Implementation and Evaluation of a model for Travel-Time Predicition for specific roadways.”

Forschungsthema: Dem Autofahrer wird es heutzutage leichtgemacht, seine Fahrt zu planen. Er gibt Start und Ziel an und weiß wann er ankommt, ebenso etwa, ob es Staus oder Umleitungen gibt. Eine Möglichkeit, die es für Lkw und größere Nutzfahrzeuge in der Logistik noch nicht gibt. Chaitanya Grandhi entwickelt in seiner Doktorarbeit daher ein Modell, das die Vorhersage der Reisezeit auch in diesem Bereich möglich macht. Das Modell soll demnach die Faktoren einbinden, die die Reisezeit beeinflussen. Einige davon wie die Urlaubszeit oder das Wetter sind allgemeiner Art. Andere wiederum spezifisch auf den Schwerlastverkehr ausgelegt, wie Geschwindigkeits- oder sonstige Beschränkungen. Die genaue Vorhersage der Reisezeit verspricht dabei verschiedene Vorteile. Der Flottenbetreiber spart Zeit und Geld und verbessert seinen Service. Gleichzeitig soll solch eine Entwicklung aber auch den Verkehr und damit die Umweltbelastung reduzieren.

Doktorvater: Prof. Dr.-Ing. Wilhelm Ruckdeschel, DHBW Ravensburg, und Prof. Dr. Holger Schlingloff, Humboldt Universität Berlin

Hintergrund Chaitanya Grandhi: Chaitanya Grandhi hat an der Hochschule Ravensburg-Weingarten seinen Master in Mechatronik gemacht, seine Schwerpunkte waren Künstliche Intelligenz und Robotics. Im Anschluss daran arbeitete er an dem Forschungsprojekt „DigiLand“ mit, das sich mit Smart-Farming-Technologien beschäftigte. Beteiligt daran war neben den Hochschulen St. Gallen und Buchs auch die DHBW Ravensburg. Grandhi entwickelte in der Zeit einen Portotypen für einen Apfelernter – also einen Ernteroboter.

Motivation für die Forschungsarbeit: „Wir können den Verkehr nicht immer vermeiden, aber wir können mit modernsten KI-Methoden Verkehrsprognosen erstellen und damit intelligentere Entscheidungen treffen. Das reduziert den Verkehr und die Umweltbelastung und erhöht die Verkehrssicherheit. Das Thema Künstliche Intelligenz und die sinnvolle Verwertung all der Daten, die wir sammeln, faszinieren mich. Es ist ein Thema, das sich derzeit rasant entwickelt, egal ob im Smart Home oder beim autonomen Fahren.“