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eisenbarth2018energieoptimierte

Markus Eisenbarth, Thorsten Plum and Jakob Andert, "Energieoptimierte Fahrstrategie unter Berücksichtigung der Verkehrsteilnehmer an Kreuzungen ohne Lichtsignalanlage," Forschung im Ingenieurwesen, vol. 82 (1), pp. 71–81, 2018.

Abstract

Die steigende Vernetzung und Automatisierung von Kraftfahrzeugen ermöglichen neue Freiheitsgrade insbesondere die urbane Mobilität effizienter zu gestalten. Um für ein einzelnes Fahrzeug den Energiebedarf für das Überfahren einer klassischen nicht lichtsignalgesteuerten Kreuzung zu reduzieren, können die über eine Vehicle-to-X-Kommunikationsschnittelle bereitgestellten aktuellen Fahrzustände relevanter Verkehrsteilnehmer in die Zukunft prädiziert und in einem Optimierungsproblem als Randbedingungen berücksichtigt werden. In diesem Beitrag wird hierfür ein modellbasierter Algorithmus vorgestellt, der die Zeiten, zu denen die Kreuzung durch ein Fahrzeug mit Vorrang blockiert wird, prädiziert. Diese Informationen fließen als Randbedingungen in eine lineare modellprädiktive Regelung zur Optimierung der eigenen Geschwindigkeitstrajektorie ein. Untersuchungen an einem auf Messdaten basierendem Fallbeispiel haben gezeigt, dass der Prädiktionshorizont einen wesentlichen Parameter zur Reduktion des Energiebedarfs am Rad darstellt. Jedoch führen stochastische Einflüsse des menschlichen Fahrverhaltens dazu, dass die Genauigkeit der Vorhersage der Zeiten, zu denen die Kreuzung nicht zu befahren ist, mit steigendem Vorausschauhorizont abnimmt. In einigen Situationen wirkt sich somit ein größerer Vorausschauhorizont negativ auf den Energiebedarf aus.

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Thorsten Plum
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