Kollektive Energieeffizienz auf mehrspurigen Straßen

Die kontinuierliche Zunahme der Verkehrsdichte sowie der Wunsch nach autonomen Straßenfahrzeugen, lässt die Fahraufgabe aus technischer Sicht immer mehr zu einer vernetzten Aufgabe werden. Da sich die Fahrzeuge in ihrer Bewegung gegenseitig beeinflussen, reicht es zukünftig nicht mehr aus, sie ausschließlich isoliert zu betrachten, sondern die Energieoptimierungsbestrebungen sind zusätzlich unter Berücksichtigung des umliegenden Verkehrs durchzuführen. Ziel dieser Arbeit ist daher die fahrzeugübergreifende Betrachtung von Energieeffizienzmaßnahmen auf Grundlage von Fahrmanöverentscheidungen, die dezentral in den Straßenfahrzeugen verortet sind. Für eine kollektive Energieeffizienzbewertung wird eine Metrik entwickelt, welche die Belange aller Fahrzeuge in einem definierten Umfeld, das als taktisches Fahrzeugumfeld definiert wird, einbezieht. Es werden die tatsächlichen Energiebedarfe mithilfe einer analytischen Abschätzung normiert, um eine Vergleichbarkeit zu schaffen, ohne dabei den ursprünglichen Transportwunsch zu vernachlässigen. Die entstandene Effizienzmetrik ermöglicht die Analyse von simulierten Fahrszenarien. Für eine Überführung von realen Szenarien in die Simulation kommt ein teil-automatisiertes Vorgehen zum Einsatz, das aus Video-Aufzeichnungen relevante Informationen extrahiert. Erkenntnisse der Szenarienanalysen und der Einsatz von Verhaltensmodellen aus den Verkehrswissenschaften bilden mit Anpassungen auf mehrere Fahrzeuge das Konzept eines kollektiven Energieeffizienz-Assistenten und einer zugehörigen Simulationsumgebung. Die Realisierung des Konzepts setzt eine umfangreiche und konsistente Erfassung sowie Interpretation des Fahrzeugumfeldes voraus. Dieser Herausforderung wird mit dem Aufbau eines abstrakten Modells begegnet, welches den Assistenten partitioniert und die Umfelderfassung abstrahiert. Eine prototypische Realisierung des Assistenten zeigt das Einsparpotential von Energie, Kraftstoff und CO2-Ausstoß der fahrzeugübergreifenden Betrachtungsweise basierend auf realen, aufgezeichneten und anschließend variierten Szenarien auf. Dabei integriert die Implementierung des Assistenten sowohl eine direkte Ausführung der ermittelten Manövervorschläge, wie auch die Anzeige über eine Tablet-App, welche das nähere Fahrzeugumfeld und die errechneten Fahrmanövervorschläge visualisiert