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sandbaumhueter2017praediktion


Simon Sandbaumhüter, "Prädiktion des Umgebungsverkehrs mittels Car2X-Kommunikation zur energieoptimalen Fahrzeugführung," Master's Thesis, RWTH Aachen University, October 2017. (Advisor: Markus Eisenbarth)

Abstract

Um den zukünftigen Emissionsgrenzwerten für Kraftfahrzeuge zu entsprechen und konkurrenzfähig zu bleiben, sind weitere Fortschritte im Bereich der Effizienzsteigerung unerlässlich. Während dieser Fortschritt in der Motoren- und Antriebsstrangentwicklung nur durch stark steigende Entwicklungskosten zu erreichen ist, ist die Effizienzsteigerung durch energieeffiziente Geschwindigkeitswahl vergleichsweise wenig erforscht und bietet noch ungenutztes Potential. Die vorliegende Arbeit behandelt die Berücksichtigung des Umgebungsverkehrs, um sich energieeffizient durch städtische Verkehrsszenarien mithilfe von intelligenter und vorausschauender Geschwindigkeitswahl bewegen zu können. Wenn die Zeitpunkte, zu denen andere Fahrzeuge eine Kreuzung blockieren, bekannt sind, kann der eigene Geschwindigkeitsverlauf dahingehend optimiert werden, dass diese Zeitintervalle durch rechtzeitiges leichtes Verzögern oder Beschleunigen vermieden werden und damit ein Anhalten verhindert werden kann. Dazu wird in dieser Arbeit die Prädiktion der Fahrzeuge des Umgebungsverkehrs mithilfe eines künstlichen neuronalen Netzes untersucht. Via Car2X-Kommunikation übermittelte Zustandsgrößen der anderen Verkehrsteilnehmer werden dabei für das Prädiktionsverfahren herangezogen. Dies hat den Vorteil, dass die tatsächlichen Wirkzusammenhänge, die die Bewegungen der Verkehrsteilnehmer beeinflussen, nicht explizit identifiziert und formuliert werden müssen. Es zeigt sich, dass bei hinreichend großer Netztopologie und korrekter Erfassung aller relevanten Fahrzeuge eine hohe Prädiktionsgüte mit einem mittleren Fehler von weniger als einer halben Sekunde im Rahmen der eingesetzten Verkehrsflusssimulation erreichbar ist. Die unzureichende Erfassung von Fahrzeugen stellt jedoch die größte Fehlerquelle dar und verursacht in Extremfällen Prädiktionsabweichungen im zweistelligen Sekundenbereich.

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Simon Sandbaumhüter

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@phdthesis{sandbaumhueter2017praediktion,
    advisor = {Eisenbarth, Markus},
    author = {Sandbaumh{\"{u}}ter, Simon},
    location = {Aachen, Germany},
    month = {10},
    referee = {Sauer, Uwe and Andert, Jakob},
    school = {RWTH Aachen University},
    title = {{Pr{\"{a}}diktion des Umgebungsverkehrs mittels Car2X-Kommunikation zur energieoptimalen Fahrzeugf{\"{u}}hrung}},
    type = {Master's Thesis},
    year = {2017},
   }
   
   

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