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Transports publics automatisés : ioki est partenaire technologique du projet de recherche MINGA à Munich
(Munich, le 24 mai 2023) ioki, entreprise de la Deutsche Bahn, fournit les technologies à la demande • L’exploitation pilote de navettes automatisées est prévue pour 2025 • Intégration en profondeur d’un service à la demande dans la plateforme MaaS de la ville de Munich
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Vay and ioki are teaming up for world’s first remotely driven on-demand service in public transport

(Frankfurt/Berlin, 15 February, 2024)
• Leading remote driving (teledriving) company Vay and ioki, market leader for on-demand technology in public transportation (ridepooling), have sealed their cooperation
• Together, they aim to combine teledriving and ridepooling to launch the first teledriven on-demand service in public transport
• A powerful digital solution to driver shortages in the public transport sector: Reducing costs and increasing efficiency and availability of flexible public transport

ioki GmbH, l’entreprise de la Deutsche Bahn spécialisée dans la numérisation des transports de proximité, est partenaire technologique du projet de recherche MINGA « Trafic de proximité automatisé à Munich avec ride pooling, bus solos et en convoi ». Les partenaires du consortium ont présenté le projet au public aujourd’hui à Munich à l’occasion de son lancement. L’exploitation pilote des navettes automatisées en pré-sence d’un superviseur est prévue à partir de 2025.

Le logiciel de réservation et de routage utilisé pour MINGA est signé ioki. L’entreprise de la Deutsche Bahn, qui est l’un des principaux fournisseurs de solutions à la carte pour le trafic de proximité, va mettre en place un système flexible de transport à la demande avec trois à cinq véhicules automatisés. ioki dispose déjà d’une solide expérience en matière de regroupement de véhicules autonomes sur sa propre plateforme dans le cadre d’offres de transport public adaptées à la demande. Véritable précurseur dans le domaine du « ride pooling » autonome, ioki a notamment conçu la technologie de re-groupement et de réservation utilisée par le projet de navettes autonomes « EVA-Shuttles » à Karlsruhe, ainsi que par le premier bus de ligne automatisé en Allemagne. ioki a également été partenaire du programme de financement de l’Union européenne « Autonomous Vehicles to Evolve to a New Urban Experience » (en abrégé : AVENUE). À Munich, ioki participe à trois des six lots de travaux et va tester l’exploitation de véhi-cules hautement automatisés dans le système de transport public urbain et rural en col-laboration avec les partenaires concernés.

« Ride pooling » automatisé à la demande dans l’agglomération de Munich

Dans le cadre du projet, les voyageurs pourront utiliser la plateforme existante de mobi-lité opérée par la ville de Munich pour s’informer, réserver des courses et régler les tra-jets. ioki développe une interface technologique permettant d’intégrer l’exploitation à la demande dans la plateforme « Mobility-as-a-Service » (MaaS). Le système à la demande ioki, qui fonctionne en arrière-plan, envoie en outre au système de conduite autonome des véhicules toutes les informations concernant le lieu de prise en charge et la destina-tion des passagers afin d’adapter les itinéraires en fonction des besoins des voyageurs. Un algorithme regroupe les trajets avec une destination et/ou un lieu de prise en charge similaires de sorte qu’ils soient assurés par un même véhicule, selon le principe de base du « ride pooling ».

Le projet vise à améliorer la mobilité individuelle grâce à une offre axée sur la demande et à rendre les transports publics de proximité plus accessibles.

Le projet de recherche MINGA est financé jusqu’à la fin de l’année 2025 par le Ministère fédéral allemand des Transports et des Infrastructures numériques à hauteur d’environ 13 millions d’euros dans le cadre de la directive de soutien financier « Conduite auto-nome et connectée dans les transports publics ».

Pour en savoir plus sur le projet de recherche MINGA : https://muenchenunterwegs.de/angebote/minga

Droits d’image: © MVP

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