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intelligente Verkehrsinfrastruktur

Intelligente Verkehrsinfrastruktur der nächsten Generation

Durch Projekte wie das vom IAM konsortialgeführte AMEISE können neue Konzepte zur Veränderung der bestehenden Infrastruktur entwickelt und getestet werden. Mit Einführung von maschinellen Prozessen im Verkehr, die eine höhere Verlässlichkeit als eine Empfehlung fordern (wie derzeit die ADAS Systeme), verändern sich die Anforderungen an die Verkehrsinfrastruktur. Eine Maschine soll nun Informationen offline der Infrastruktur entnehmen und keine Menschen mehr, für die unsere derzeitige Repräsentation ausgelegt wurde. Maschinen „sehen“ deutlich aufwendiger, wenn sie beispielsweise die bekannten arabischen Zahlen interpretieren müssen, als wenn sie einen Strich- oder QR-Code lesen. Ein Grundsatz besteht in der Ergänzung der heutigen – konventionellen – Infrastruktur (Markierung, Beschilderung) zur optimierten maschinellen Wahrnehmung.

Darüberhinaus, forscht das IAM an vollständig neuen Konzepten der Informationsbereitstellung, die im Zuge der Digitalisierung keiner lokalen Repräsentation mehr bedürfen. Multi-Layer HD-Maps beischreiben beispielsweise verschiedene Informationen auf den angemessenen Abstraktionsebenen: Ein Lokalisierungslayer verzeichnet einige wenige Landmarken, die in einem referenzierten Koordinatensystem Aufschluss über die Fahrzeugposition geben können, ein Führungslayer zeigt im Gegensatz dazu digitale Fahrbahnen, deren Fahrtrichtung und Sperrflächen an.

 Die letzte Säule beschreibt die aktive, digitale Unterstützung (High-Level Informationen) durch neue Komponenten der Infrastruktur wie Sensorik, Auswertealgorithmik oder elektrische Beacons.

 

automatisierte Fahrzeugkonzepte

Öffentlicher Nahverkehr

Das IAM fokussiert sich bei der Forschung auf neue Mobilitätskonzepte, die synergetisch mit den heutigen Lösungen der Mobilität einhergehen. Im Mittelpunkt steht hierzu zunächst das Fahrzeug. Ein wichtiges Schlüsselelement hierzu ist die Automatisierung dieser von Automobilen und verspricht großes Potential für individuelle Mobilität. Als zentrales Zielobjekt steht hierzu der ÖPNV im Vordergrund und soll nachhaltige Beiträge zu Klimazielen, soziale Ungleichheit und die Überfüllung schnell wachsender Städte liefern. Das IAM sieht im ÖPNV einen erheblichen Mehrwert durch eine Automatisierung im Vergleich zum Individualverkehr, bei dem der ideale Business Case derart aussieht, dass ein Buslinienbetreiber die Automatisierung, ggf. Infrastrukturelle Maßnahmen als auch den offensichtlichen Mehrwert von AVF nutzen bzw. interessenkonfliktfrei verantworten kann.

Logistik

Gemäß der Zielbildformulierung, den Automatisierungsaufwand hinreichend nutzen zu können, gilt als zweites Standbein die Miteinbeziehung des innerstädtischen Güterverkehrs. Auch hier können die Interessen und Verantwortlichkeiten einem Stakeholder zugewiesen werden und so einen Business Case schaffen, der volkswirtschaftliche Vorteile schaffen kann und gleichzeitig ein attraktives Geschäftsfeld darstellt.

Messdatenanalyse im kooperativen Mischverkehr

Messdatenanalyse im kooperativen Mischverkehr

Grundlage einer jeden Forschung ist die Auswertung von Daten durch Beobachtung von Prozessen. Für das Institut für Automobilmanagement sind dies Verkehrssituationen und dessen Wahrnehmung durch Fahrzeuge und dessen Sensorik. Der kooperative Mischverkehr beschreibt dabei einen Verkehr bestehend aus AVF (Automatisierten und Vernetzten Fahrzeugen) und konventionellen Fahrzeugen. Von Interesse sind bei Verkehrssituationen drei Formen von Daten: Fahrzeug- Umfeld- und Verkehrsdaten.

  • Fahrzeugdaten sind sämtliche Größen, die innerhalb des Fahrzeugs festgestellt werden können wie z.B. Geschwindigkeit, Radwinkel, Positions- und Lagedaten oder Systemverfügbarkeiten

  • Bei Umfelddaten handelt es sich um alles was in maschineller Wahrnehmung um das Fahrzeug herum (extern) festzustellen ist. Bspw. LiDAR Punktwolken, Kamerabilder oder Abstandsinformationen

  • Als Verkehrsdaten werden Informationen über den Aufenthaltsort von Fahrzeugen bezeichnet (Macroebene). Hier werden Größen wie Umlaufdauer von Bussen, Fahrzeugaufkommen über die Zeit oder Nachfragewerte untersucht.

Einer der Herausforderungen hierbei ist die Fusion von verschiedenen Verkehrsteilnehmern dieser Daten zu einem auswertbaren Gesamtbild. Während bei Verkehrs- und Fahrzeugdaten der Präzisionsanspruch als zeitreihenbasierte Information ausreichend ist, kommt bei Umfelddaten die neue Dimension der Position hinzu, was aus der Kooperativen Wahrnehmung eine komplexe Wissenschaft macht.

Das IAM setzt hierzu beispielsweise den Informationsgehalt in Relation zur Verlässlichkeit und unterscheidet in relative (Ego-Fahrzeug), absolute (Fahrzeugwahrnehmung in Bezugsystemen), extern-unbewegte (Infrastruktur) und extern-bewegte (andere Fahrzeuge) Daten, die mit abnehmenden Grad, die eigenen Informationen anreichern kann.

Verkehrsökonometrische Untersuchungen

Verkehrsökonometrie

Das Wort Verkehrsökonometrie setzt sich aus den beiden Begriffen Verkehr und Ökonometrie zusammen.

Verkehr stellt eine Teilmenge der Mobilität dar. Diese bezeichnet die Beweglichkeit von Personen und Sachen in physischer aber auch in geistiger und sozialer Art. Verkehr an sich wird in den Wirtschaftswissenschaften als Ortsveränderung von Personen, Gütern und Nachrichten beschrieben. Er wird jedoch häufiger auch enger definiert. Dann beinhaltet er nur noch die Raumüberwindungen, für welche spezielle technische und organisatorische Einrichtungen, wie etwa Verkehrsmittel, Verkehrswege, etc. verwendet werden.

Der Begriff Ökonometrie setzt sich aus den griechischen Wörtern „oikonomia“ und „metron“ zusammen. Das erste bedeutet Verwaltung oder Wirtschaft, das zweite Maß oder Messung. In der Ökonometrie werden statistisch-mathematische Verfahren auf Fragestellungen aus der Wirtschaftswissenschaft angewendet.

In der Verkehrswissenschaft wird diese Analyse Verkehrsökonometrie genannt. Dabei werden die statistisch-mathematischen Verfahren auf verkehrliche Zusammenhänge und Prozessabläufe angewandt. Durch die komplexen Strukturen und Zusammenhängen bietet der Verkehr ein breites Feld für verkehrsökonometrische Modelle.
 

Anwendung im Projekt Ameise - Automatisierter Linienbus im öffentlichen Personennahverkehr

Im Projekt Ameise beschäftigt sich ein Arbeitspaket mit der verkehrsökonometrischen und wirtschaftlichen Gesamtbewertung sowie mit einer Nutzerakzeptanzanalyse. In diesem Arbeitspaket werden folgende drei Arbeitsschritte ausgeführt:

Mikroskopische Verkehrsflusssimulation

Verkehrsflusssimulationen im mikroskopischen Bereich sollen den wechselseitigen Einfluss der automatisierten Linie und der weiteren Verkehrsteilnehmer aufzeigen. Eine Identifikation der Konfliktstellen kann dadurch ebenfalls erfolgen. Zusätzlich werden die Fahrzeiten bei unterschiedlichem Verkehrsaufkommen sowie geeignete alternative Routen untersucht.

Verkehrsökonometrische und wirtschaftliche Gesamtbewertung

Dieser Schritt beinhaltet die Erstellung und Betrachtung von Hochrechnungsszenarien, die Betrachtung des Einflusses von Economies of Scale, die Erstellung einer Linienerfolgsrechnung, die Identifikation von geeigneten Linien/Gebieten für automatisiertes Fahren, eine Kostenabschätzung sowie die Betrachtung der Wirkung eines On-Demand-Systems.

Nutzerakzeptanzanalysen

Mithilfe verschiedener Instrumente (Online-Beteiligung, Zukunfts-/Bürgerwerkstatt, Nutzer-/Stakeholdergespräche) soll in diesem Teilaspekt die Kommunikation mit der Bevölkerung aufgenommen und gepflegt werden.
 

weitere Links und Informationen zum Projekt AMEISE - Automatisierter Linienbus im öffentlichen Personennahverkehr

Stadt Waiblingen

Forschungsprojekt AMEISE

Youtube-Video AMEISE in Waiblingen

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Ralf Wörner
Prof. Dr. Ralf Wörner