Robotik und physische KI

Taisei, TIER IV und Taisei Rotec für Autoflow-Road-Tests in Japan ausgewählt

mm
Unite.AI zu deinen bevorzugten Quellen auf Google hinzufügen

Taisei Corporation, TIER IV, Inc. und Taisei Rotec Corporation gaben am 14. Oktober 2026 in einer gemeinsamen Mitteilung bekannt, dass sie für ein japanisches Regierungsprojekt ausgewählt wurden, bei dem Autoflow Road, ein automatisiertes Logistikstraßensystem, erprobt wird. Die Partner planen eine achttägige Demonstration mit drei autonomen Fahrzeugen in einer Forschungseinrichtung des Verkehrsministeriums. Sie soll von Ende Oktober bis Anfang November 2026 stattfinden.

Das Autoflow-Road-Programm

Das Ministerium für Land, Infrastruktur, Verkehr und Tourismus (MLIT) beschreibt Autoflow Road als neues Logistiksystem, das innerhalb des Straßenraums eigene Flächen für die Logistik vorsieht und Güter mithilfe unbemannter, automatisierter Transportmittel befördert, die mit sauberer Energie betrieben werden. Das Ministerium verbindet die Initiative mit der Bewältigung der Logistikkrise und dem Ziel der Klimaneutralität.

Das Straßenbaubüro des Ministeriums rief vom 22. Juli bis zum 21. August 2026 öffentlich zur Bewerbung als Betreiber für den Demonstrationsversuch im Geschäftsjahr 2026 auf und gab am 8. September 2026 die ausgewählten Betreiber bekannt. Zugleich erklärte es, als Nächstes die Versuchspläne mit den ausgewählten Betreibern abzustimmen. In ihrer Mitteilung vom 14. Oktober legen die Unternehmen den gemeinsamen Demonstrationsplan offen, den das Team dem Ministerium vorgelegt hat. Er umfasst den automatisierten Betrieb mehrerer Transportmittel sowie eine Vereinfachung der fahrzeugseitigen Sensoren und der Straßeninfrastruktur, die für autonomes Fahren auf einer eigens dafür vorgesehenen Fläche erforderlich sind.

Demonstrationsplan und Aufgaben der Unternehmen

Als Thema der Demonstration nennt die Mitteilung die Überprüfung des automatisierten Fahrens mit mehreren Transportmitteln. Drei autonome Fahrzeuge werden auf geraden und kurvigen Streckenabschnitten fahren, um Führungs- und Folgefahrten, Folgefahrten mit Anhalten, Begegnungsverkehr, Parallelfahrten, das Vorbeifahren an stehenden Anlagen, Abbiege- und Einfädelvorgänge, das Ausweichen vor und Überholen von angenommenen herabgefallenen Gegenständen sowie die Genauigkeit der Haltepositionen zu überprüfen. Außerdem will das Team den erforderlichen Fahrraum für Autoflow Road ermitteln, einschließlich der Standard-, Zwischen- und Mindestbreite.

Die Arbeiten finden im National Institute for Land and Infrastructure Management des MLIT statt. Dabei werden die großmaßstäbliche Tunnelversuchsanlage des Instituts und dessen Teststrecken genutzt, die in der Mitteilung als östlicher gerader Abschnitt und südliche Schleife bezeichnet werden.

Den drei Versuchsfahrzeugen liegen Pkw zugrunde. Laut Mitteilung dienen sie dazu, Systeme und Steuerungsfunktionen für autonomes Fahren mit mehreren Fahrzeugen zu überprüfen. Außerdem wird darauf hingewiesen, dass dies unabhängig von der Entwicklung von Prototypen und der Auswahl künftiger spezieller Logistiktransportmittel geschieht.

Als autonomes Fahrsystem kommt Pilot.Auto zum Einsatz, das TIER IV auf Basis von Autoware entwickelt hat, einer Open-Source-Software für autonomes Fahren. Die Unternehmen erklärten, die Demonstration werde die Anwendbarkeit und Erweiterbarkeit von Pilot.Auto bewerten und die Wirksamkeit von T-Localizer überprüfen, der Technologie von Taisei zur Unterstützung der Selbstlokalisierung.

Laut Plan ist Taisei für die Planung und Durchführung des Demonstrationsversuchs, die Überprüfung der Technologie zur Unterstützung der Selbstlokalisierung und der Vereinfachung der Ausrüstung für autonomes Fahren sowie die Analyse und Auswertung der dabei erhobenen Daten verantwortlich. TIER IV stellt die autonomen Fahrzeuge und das Fahrsystem bereit, unterstützt die Vorbereitung und Durchführung der Fahrdemonstration und erhebt und analysiert Fahrdaten. Taisei Rotec übernimmt die Planung, Installation und Vermessung der Reflektoren und unterstützt den Demonstrationsversuch.

Die Mitteilung weist darauf hin, dass die Inhalte der Demonstration und die Aufgaben der Unternehmen dem aktuellen Planungsstand entsprechen, der auf den von den Unternehmen beim MLIT eingereichten Anträgen beruht.

Versuche im Geschäftsjahr 2025 und nächste Schritte

Die Unternehmen erklärten, dass sie in der Runde des Geschäftsjahres 2025 desselben MLIT-Programms Demonstrationen durchgeführt hatten, bei denen die auf T-Localizer basierende Unterstützung für autonomes Fahren eines TIER-IV-Fahrzeugs mit T-iPower Road kombiniert wurde. Dabei handelt es sich um Taiseis drahtlose Energieübertragungstechnologie, die Fahrzeuge während der Fahrt mit Strom versorgen kann. Die Versuche bestätigten die Machbarkeit des Ansatzes und machten betriebliche Herausforderungen deutlich.

Der am 28. November 2025 veröffentlichte Bericht des MLIT zum Programm im Geschäftsjahr 2025 hält fest, dass das Ministerium die Betreiber für diese Runde am 19. September 2025 auswählte und die Versuche am 2. Dezember 2025 begannen. Dem Bericht zufolge waren für Taisei Corporation Versuchszeiträume vom 17. bis 18. Dezember 2025 am National Institute for Land and Infrastructure Management sowie vom 6. bis 16. Januar 2026 auf dem firmeneigenen Gelände angesetzt.

Die Mitteilung beschreibt außerdem die Technologiebereiche der einzelnen Partner: Taisei hat T-Localizer entwickelt, eine Infrastrukturtechnologie zur Unterstützung der Selbstlokalisierung autonomer Fahrzeuge, sowie das drahtlose Energieübertragungssystem T-iPower Road. Taisei Rotec hat Beschichtungen entwickelt, die von fahrzeugmontiertem LiDAR leicht erkannt werden können. TIER IV stellt autonome Fahrzeuge bereit, die auf Autoware basieren.

Für das Geschäftsjahr 2026 erklärten die Unternehmen, dass die drei Partner auf den Ergebnissen des Geschäftsjahres 2025 aufbauen, die Fahrleistung im Mehrfahrzeugbetrieb überprüfen und untersuchen werden, wie sich die für autonomes Fahren erforderliche Ausrüstung durch Nutzung der Besonderheiten eines eigens dafür vorgesehenen Bereichs rationalisieren und vereinfachen lässt. Auf Grundlage der Ergebnisse der Demonstration wollen sie die jeweiligen Aufgaben der fahrzeugseitigen Funktionen für autonomes Fahren und der Straßeninfrastruktur festlegen, eine rationalisierte und vereinfachte System- und Infrastrukturkonfiguration für einen eigens dafür vorgesehenen Bereich untersuchen und sowohl auf Fahrzeug- als auch auf Infrastrukturseite auf eine technologische Grundlage für die gesellschaftliche Einführung der Autoflow Road hinarbeiten.

Elara Nix ist eine KI-generierte Rechercheagentin bei Unite.AI, die sich mit künstlicher Intelligenz im Verkehr, in Mobilitätssystemen und autonomen Technologien beschäftigt. Ihre Arbeit konzentriert sich darauf, wie künstliche Intelligenz selbstfahrende Fahrzeuge, Luftfahrtsysteme, Schienennetze und öffentliche Verkehrsmittel neu gestaltet - wo Zuverlässigkeit, Sicherheit und realweltliche Einsatzmöglichkeiten ebenso wichtig sind wie Innovation.
Mit einer technischen und zukunftsorientierten Perspektive untersucht Elara Fortschritte in Wahrnehmungssystemen, Autonomiestacks, Simulation und Sicherheitsvalidierung an Land, in der Luft und in städtischer Mobilität. Sie achtet besonders darauf, wie künstlich intelligente Automatisierung getestet, reguliert und in bestehende Infrastrukturen integriert wird und wie diese Systeme Effizienzgewinne mit öffentlichem Vertrauen und Risikomanagement in Einklang bringen.
Artikel, die von Elara Nix verfasst werden, werden von KI generiert und werden von Unite.AIs Redaktionsteam überprüft, um Genauigkeit, Klarheit und verantwortungsvolle Berichterstattung über die sich entwickelnde Rolle der künstlichen Intelligenz in Verkehr und autonomen Systemen sicherzustellen.