V 362: Simulation des hochautomatisierten Fahrens und die Auswirkungen auf die kollektive Streckenbeeinflussungauf Autobahnen
Torben Hilgers, Anja Krabbe, Andrea Haug, Jan Grimm, Steffen Kutter, Conny Tempelhahn, Christoph Schwietering, Johannes Füg
151 S., 75 Abb., 24 Tab., ISBN 978-3-95606-696-2, 2022
Die meisten Streckenbeeinflussungsanlagen (SBA) in Deutschland basieren auf dem Merkblatt für die Ausstattung von Verkehrsrechner- und Unterzentralen (MARZ 99). Das darin beschriebene Steuerungsmodell wurde für die damaligen Verkehrsverhältnisse, die technischen Möglichkeiten der Sensorik, Aktorik und Übertragungstechniken sowie die damaligen Fahrzeugeigenschaften entwickelt. Der technische Fortschritt mit Fahrerassistenzsystemen und der zunehmenden Fahrzeugautomatisierung bis hin zu hochautomatisierten Fahrzeugen (HAF) werden in den verwendeten Steuerungsverfahren nicht ausreichend berücksichtigt. Es wird erwartet, dass zukünftig hochautomatisierte Fahrzeuge einen signifikanten Einfluss auf den Verkehrsablauf und damit wiederum Auswirkungen auf die Steuerungsalgorithmen und die Wirksamkeit der SBA haben werden. Dieses Projekt hat zum Ziel, die Auswirkungen von hochautomatisierten Fahrzeugen auf die SBA-Steuerung zu untersuchen und mögliche Anpassungen des Steuerungsmodells zu erarbeiten. Nach einer Literaturrecherche zum Stand der Technik bezüglich Fahrzeugautomatisierung und der Wirkung bestehender Verkehrsbeeinflussungsanlagen werden zwei valide mikroskopische Simulationsmodelle für Strecken in Bayern und NRW erstellt. Anschließend werden die dortigen Unterzentralen softwaretechnisch abgebildet und an die Simulation angebunden. Um die Wirkung und Reaktion der Fahrzeuge auf die SBA in der Simulation abzubilden wird ein Wirkmodell aus Realdaten entwickelt und ebenfalls an die Simulation angeschlossen. Gemeinsam mit den im Projekt beteiligten Straßenbetreibern werden Anforderungen an das Fahrzeugsteuerungsverhalten von automatisierten Fahrzeugen mit dem Ziel der Verkehrsflussoptimierung aus Betreibersicht definiert und in einem Fahrverhaltensmodell in der Simulation umgesetzt. Zudem werden zwei weitere Fahrzeugsteuerungsverhalten aufgestellt, um die Szenarien von progressivem bis konservativem Verhalten zu erfassen. Die drei Fahrverhaltensmodelle unterscheiden sich im Beschleunigungs- und Abstandsverhalten und werden jeweils mit unterschiedlichen Durchdringungsraten in der Simulation umgesetzt. Geeignete Kenngrößen werden ausgewählt, um die Wirkungen auf den Verkehrsablauf in der Simulation zu erfassen. Die Auswirkungen werden für die verschiedenen Durchdringungsraten und Fahrverhaltensmodelle mit dem Nullfall (nur menschliche Fahrer) verglichen. Basierend auf den Auswertungen werden Anforderungen an das Fahrverhalten von HAF sowie Anpassungen und Erweiterungen der SBA Steuerung diskutiert. Es werden Handlungsempfehlungen, die sich aus den einzelnen Maßnahmen für den Betrieb und die Steuerung von SBA und für die automatisierte Fahrzeugsteuerung ergeben, ermittelt und in einen zeitlichen Bezug gebracht.
Aktualisiert: 2022-07-29
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Die Kraftstoffeffizienz serieller Hybridelektrofahrzeuge hängt entscheidend von der Leistungsaufteilung zwischen den Energiewandlern und der Ansteuerung des Motor-Start-Stopp-Systems, auch Schaltstrategie genannt, ab. Eine vorausschauende deterministische Schaltstrategie erfordert eine möglichst genaue Vorhersage der zukünftigen Leistungsanforderung, was im urbanen Umfeld durch zahlreiche zufällige Störeinflüsse erschwert wird. Im Gegensatz dazu können stochastische Energiemanagement-Strategien zufällige Störungen anhand ihrer Wahrscheinlichkeitsverteilungen berücksichtigen. Das hierbei zugrundeliegende Markow-Entscheidungsproblem kann mittels stochastischer Dynamischer Programmierung optimal gelöst werden, was wegen des hohen Rechenaufwands in der Regel nur offline möglich ist. Folglich kann sich die resultierende Schaltstrategie während des Betriebs nicht auf veränderte Wahrscheinlichkeitsverteilungen, wie wechselnde Fahrer oder Verkehrssituationen, anpassen.
Um diesen Nachteil zu überwinden, stellt diese Arbeit eine neuartige lernende Online-Energiemanagement-Strategie vor. Hierbei wird nur die Schaltstrategie mittels stochastischer Dynamischer Programmierung bestimmt, während die Leistungsaufteilung ohne Vorausschau auf Grundlage des deterministischen Pontrjaginschen Maximumprinzips ermittelt wird. In zahlreichen Simulationen realer Fahrprofile übertrifft diese Strategie die etablierte nicht-prädiktive Energie Consumption Minmization Strategy durch einen geringeren Kraftstoffverbrauch und eine niedrigere Schalthäufigkeit. Mit Hilfe dieser neuartigen Methode lassen sich zukünftige Start-Stopp-Systeme und Automatikgetriebe an die aktuelle Fahrweise des Fahrers anpassen, wodurch sich sowohl die Kraftstoffeffizienz als auch das Schaltverhalten verbessern lassen.
Aktualisiert: 2020-12-26
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