Die Idee des dezentralen, autonomen Kreuzungsmanagements
Durch die Kombination von Drive-by-Wire-Technologien mit fahrzeugübergreifender Kommunikation (Car-to-Car, Car-to-Infrastructure) wird eine Vielzahl autonomer Fahrfunktionen möglich.
Ein Szenario, in dem Fahrzeuge autonom eine ampelfreie Kreuzung passieren, rückt dadurch in den Bereich des Möglichen und verspricht die folgenden Vorteile:
- Erhöhung der Verkehrssicherheit
- Erhöhung der Kapazität von Kreuzungen
- Reduktion von Wartezeiten der Verkehrsteilnehmer
- Reduktion des Kraftstoffverbrauchs der Fahrzeuge
Das autonome Kreuzungsmanagement beschäftigt sich mit diesem Szenario bzw. mit der Berechnung optimaler Trajektorien für die Fahrzeuge im Kreuzungsbereich. Dabei wird nicht nur Kollisionsfreiheit berücksichtigt, sondern auch andere Zielgrößen wie bspw. Durchfahrtszeit, Komfort oder Kraftstoffverbrauch.
Die Historie
Ursprünglich wurde das Kreuzungsmanagement als Anwendungsbeispiel im Sonderforschungsbereich 376 (Massive Parallelität) behandelt, da seinerzeit davon ausgegangen wurde, dass die komplexe Aufgabe der nahezu gleichzeitigen Optimierung einer Vielzahl von Fahrzeugen im Kreuzungsbereich nicht durch einen Einzelrechner unter Echtzeitbedingungen erfolgen kann. Aus diesem Grunde sollten sämtliche Fahrzeuge im Kreuzungsbereich die ungenutzten Rechenkapazitäten ihrer Steuergeräte in Form eines heterogenen und leistungsstarken Prozessornetzwerks zusammenschließen, um so das Problem der autonomen Kreuzungsüberquerung aller Fahrzeuge in adäquater Zeit massiv parallel lösen zu können.
Der Lösungsalgorithmus
Im Rahmen des SFB 376 sind mehrere Lösungsverfahren für das Kreuzungsmanagement entstanden. Das aktuellste und zugleich auch leistungsfähigste Verfahren besteht darin, die Aufgabe der Bestimmung einer optimalen Trajektorie für ein Fahrzeug als Netzwerkflussproblem zu formulieren.
Voraussetzung dafür ist eine Diskretisierung der Vorgänge im Kreuzungsbereich. Der entwickelte Algorithmus für die Lösung der oben skizzierten Problemstellung basiert im Wesentlichen auf der Dynamischen Programmierung nach BELLMAN bzw. auf dem BELLMAN-FORD-Algorithmus für die Suche sogenannter Kürzester Wege. Die Trajektorien der sich im Kreuzungsbereich befindlichen Fahrzeuge werden sequentiell berechnet, wobei die Anzahl der maximal erforderlichen Berechnungen je Trajektorie bzw. die Worst-Case-Laufzeit des Algorithmus einerseits bekannt ist und andererseits auf die Leistungsfähigkeit unterschiedlicher Zielsysteme skaliert werden kann. Somit ist es nicht mehr zwingend erforderlich, die Berechnungen zu parallelisieren, auch wenn eine Parallelisierung die Effizienz des Verfahrens erhöhen würde. Auf heutigen Standardrechnern, bspw. auf einem Single-Core-PC mit 3 GHz, kann je nach Diskretisierung und Konfiguration der Optimierung eine Trajektorie in weniger als 50 Millisekunden berechnet werden. Daraus folgt unmittelbar die Echtzeitfähigkeit des Algorithmus, eine Eigenschaft, die bei früheren Verfahren nicht gegeben war.
Simulation und Ergebnisse
Das entwickelte Verfahren wurde im Rahmen eines Simulators implementiert, der bis zu 4 Verkehrsknotenpunkte (Kreuzung und Kreisverkehr) gleichzeitig auf unterschiedlichen Rechnern simulieren kann. Charakteristisch für die Kreuzung ist, dass ihre Fahrspuren einer Mischnutzung unterliegen, es gibt also keine separaten Abbiegespuren, sondern Geradeausfahrer, Links- und Rechtsabbieger teilen sich die jeweiligen Einfahrtsspuren. LKW und Fußgänger werden bisher in den Simulationen nicht berücksichtigt. Unter diesen Bedingungen kann eine Kapazitätssteigerung gegenüber einer vergleichbaren Kreuzung mit konventioneller Lichtsignalanlage um den Faktor 3-4 durch das entwickelte Verfahren erreicht werden.
Downloads
Simulator iSim R2008b
Tool zur Simulation von Verkehrsknotenpunkten, inklusive einer Bedienungsanleitung
Autonomes Kreuzungsmanagement für Kraftfahrzeuge
Präsentationsfolien zum Vortrag bei der 4. Fachtagung "Steuerung und Regelung von Fahrzeugen und Motoren - AUTOREG 2008", 12.-13. Februar 08, Baden-Baden
Ansprechpartner
Dipl.-Wirt.-Ing. Torsten Bruns





