Autor: L. Eckstein

F 128: Potentieller gesellschaftlicher Nutzen durch Fahrzeugautomatisierung Chr.Rösener, J. Sauerbier, A. Zlocki, L. Eckstein, F. Hennecke, D. Kemper, M. Oeser 101 S. (10 MB), 52 Abb., 115 Tab., Anhang: 33 S. (3,5 MB), ISBN 978-3-95606-435-7, 2019 Im vorliegenden Forschungsvorhaben wird der potentielle gesellschaftliche Nutzen durch die zunehmende Fahrzeugautomatisierung untersucht. Dazu werden primär die Potentiale hinsichtlich der Ver-kehrssicherheit und in einem weiteren Schritt die Potentiale zur Steigerung der Verkehrseffizienz und zur Änderung des Energiebedarfs analysiert. Dabei werden vom Stau-Chauffeur bis zum Urbanen Roboter-Taxi insgesamt fünf verschiedene Fahrfunktionen bei vier verschiedenen Marktdurchdringungsszenarien (5 %, 25 %, 50 %, 100 %) analysiert. Um die Potentiale der Fahrzeugautomatisierung hinsichtlich der Verkehrssicherheit zu ermitteln, wird nach der Bestimmung der Wirkfelder der jeweiligen Fahrfunktionen eine zweiteilige Methode angewendet. Diese berücksichtigt neben der Bestimmung der Änderung der Unfallschwere durch Unfallresimulationen auch die Änderung der Auftretenshäufigkeit der Szenarien. Da automatisierte Fahrzeuge im Gegensatz zu Systemen der aktiven Sicherheit kontinuierlich arbeiten, ist es wahrscheinlich, dass bestimmte Unfallszenarien (z. B. Auffahrszenarien) durch automatisierte Fahrfunktionen nicht mehr so häufig hervorgerufen werden. Die durch automatisierte Fahrzeuge induzierte Änderung der Auftretenshäufig-keiten verschiedener Szenarien wird mit einer Verkehrssimulation ermittelt. Mittels einer Hochrechnungsmethodik werden die Simulationsergebnisse auf das gesamte Bundesgebiet skaliert. Dabei zeigt sich, dass z. B. durch den Autobahn-Chauffeur bei einer Durchdringungsrate von 50 % rund 30 % aller Unfälle mit Personenschaden auf deutschen Autobahnen verhindert werden können. Dies entspricht ca. 2 % aller Unfälle mit Personenschaden auf deutschen Straßen. Zur Abschätzung der Potentiale hinsichtlich des Energiebedarfs wird die Änderung des streckenbezogenen Energiebedarfs der Fahrzeuge induziert durch automatisiertes Fahren untersucht. Die Betrachtung findet ebenfalls unter Nutzung von Verkehrssimulationen statt.