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Detailergebnis zu DOK-Nr. 81413

Modellierung von Fahrzeugschwärmen im spurlosen automatisierten Verkehr (Orig. engl.: Modeling vehicle flocking in lane-free automated traffic)

Autoren	M. Rostami-Shahrbabaki S. Weikl T. Niels K. Bogenberger
Sachgebiete	6.2 Verkehrsberechnungen, Verkehrsmodelle 6.7.3 Automatisiertes und Autonomes Fahren

Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board Vol. 2677, H. 9, 2023, S. 499-512, 9 B, 46 Q. − Online-Ressource: verfügbar unter: https://journals.sagepub.com/home/trr

Im automatisierten spurlosen Verkehr können die Fahrzeuge eine beliebige seitliche Position wählen. Dies ermöglicht die Bildung von Fahrzeuggruppen, die im Vergleich zum Platooning nicht nur in Längsrichtung, sondern auch in Querrichtung mit geringeren Abständen möglich sind. Der Fahrzeugverbund kann mehrere Zwecke erfüllen, wie zum Beispiel die Erhöhung der Straßenkapazität, die Energieeinsparung durch Verringerung des Luftwiderstands und die Dämpfung von Stoßwellen. In dem Beitrag entwickelte das Team der TU München einen Regelungsrahmen für die Modellierung von Fahrzeugschwärmen im automatisierten spurlosen Verkehr. Der vorgeschlagene Kontrollalgorithmus berücksichtigt zwei Arten von Agenten: Agenten, die potenzielle Mitfahrer repräsentieren, und ein Agent, der den virtuellen Anführer mit kollektiven Zielen repräsentiert (zum Beispiel Verlangsamung im Falle eines Verkehrsstaus). Der Algorithmus basiert auf Energiefunktionen für die Schwarmzentrierung und Kollisionsvermeidung, einem Konsensalgorithmus für die Geschwindigkeitsanpassung und einem Navigationsfeedback, das vom virtuellen anführenden Fahrzeug ausgeübt wird. Der Pfad des virtuellen Anführers, dem der Schwarm folgen soll, wird in einer übergeordneten Steuerung definiert. Darüber hinaus wird ein Rückkopplungsalgorithmus für die dynamische Kontrolle der Straßenbegrenzung implementiert. Es wurde der vorgeschlagene Ansatz mit vielversprechenden Ergebnissen simuliert und es wurde gezeigt, dass sich Fahrzeugschwärme innerhalb weniger Sekunden effizient bilden, die Geschwindigkeiten erfolgreich angeglichen werden und die Fahrzeuganordnung unter verschiedenen Szenarien stabil bleibt. Darüber hinaus ändert sich die Ausdehnung der Herde in Quer- und Längsrichtung bei unterschiedlichen Energiefunktionen und wechselnden Straßenbegrenzungen, und die Fahrzeugherde folgen der Flugbahn des virtuellen Anführers. Am wichtigsten ist, dass die Fahrzeugschwärme bei Störungen stabil bleiben und die induzierten Stöße aufgrund leichter Änderungen der seitlichen Position der Fahrzeuge wirksam gedämpft werden.