Die Kommunikation von Fahrzeugen mit Internetdiensten ist allgegenwärtig: Staumeldungen können über das Mobilfunknetz empfangen werden, die Standheizung lässt sich via Smartphone aktivieren und Werkstätten können aus der Ferne auf Servicemeldungen zugreifen. Es ist absehbar, dass immer mehr Dienste im Fahrzeug auf eine Internetverbindung angewiesen sind und sich mit Cloud-Diensten verbinden. Insbesondere das autonome Fahren, das auf aktuelle Umgebungsinformationen angewiesen ist, stellt die Kommunikation dabei vor neue Herausforderungen. Denn eine gute und flächendeckende Mobilfunkabdeckung ist in ländlichen Gebieten sowie in Tiefgaragen oder Tunneln größerer Städte noch immer nicht gewährleistet.

Dieses Promotionsprojekt entwickelt daher Ansätze, mit denen die Kommunikation von Fahrzeugen mit Internetdiensten sowie die Fahrzeug-zu-Fahrzeug-Kommunikation optimiert wird. Eine zentrale Forschungsfrage beschäftigt sich dabei mit der Priorisierung von Datenverkehr, wodurch wichtige oder sicherheitstechnische Daten wie Blitzeiswarnungen auch bei schwachem Mobilfunknetz übertragen werden können. Ein zweites Kerngebiet dieses Promotionsprojektes behandelt Methoden zur Vorhersage der Mobilfunk-Netzabdeckung. Dabei soll mithilfe von Verfahren des maschinellen Lernens die Verbindungsqualität unter Berücksichtigung von Verkehrsaufkommen, Wetter und Bebauung vorausgesagt werden. In Verbindung mit der Methode der Priorisierung des Datenverkehrs könnten somit notwendige Daten noch vor Verbindungsabbruch ausgetauscht werden.

Stefan Herrnleben