Fraunhofer HHI zinātnieks no Berlīnes Sistēma sniedz informāciju par pieejamajām stāvvietām pēc luksofora principa. Sarkanā (pilna atpūtas vieta), dzeltenā (atļauta stāvvieta) vai zaļā (brīva atpūtas vieta) krāsā tā rāda autovadītājiem stāvvietu noslogotību viņu maršrutā. Prognoze tiek sniegta ik pēc 15 minūtēm nākamajām divām stundām. Mākslīgā intelekta apmācībai tiek izmantota informācija par mērīšanas cilpu un autostāvvietu izvietojumu un aprīkojumu automaģistrāļu tīklā, satiksmes plūsmas dati no mērīšanas cilpām, kā arī telemātikas un autostāvvietu sastrēgumu dati. Pēc tam pašreizējā informācija tiek analizēta, lai ģenerētu prognozes, un sasaistīta ar reāllaika smago kravas automobiļu vadītāju maršrutiem.
Nākamajā posmā izmēģinājuma lietojumprogramma tiks testēta ar atsevišķiem kravas automobiļu vadītājiem dažādās federālajās zemēs, bet pēc tam sistēma tiks ieviesta visā Vācijā. Projekta partneri cita starpā cer panākt efektīvāku autostāvvietu izmantošanu un samazināt sastrēgumu risku. Inovatīvā mākslīgā intelekta prognozēšana ir paredzēta arī, lai novērstu negadījumus, ko izraisa nepareiza stāvēšana pie autostāvvietu iebrauktuvēm. Turklāt inteliģentā stāvvietas meklēšana ievērojami atvieglo kravas automašīnu vadītāju noslogojumu. Kā norāda Fraunhofera institūts, tas ļauj viņiem izmantot likumā noteiktās atpūtas pauzes un palīdz mazināt stresu.
Atgādinam, ka Nīderlandes arodbiedrība FNV Transport & Logistiek ir uzsākusi aptauju par to, kādai vajadzētu būt ideālajai autostāvvietai attiecībā uz kravas automobiļu vadītāju drošību, komfortu un darbspēju. Arodbiedrība ir neapmierināta ar iestāžu pasivitāti autostāvvietu izveidē un aicina izdarīt spiedienu uz tām, lai situāciju labotu.