Auswirkungen teil- und hochautomatisierten Fahrens auf Verkehrssicherheit und -effizienzManuel LindorferFH OÖ Forschungs- und Entwicklungs GmbH
Montag, 15. Oktober 2018
Synopsis
Herausforderungen für das Mobilitätssystem
Verkehrspolitische Maßnahmen
Automatisiertes Fahren Potenziale und Wirkungen
Automatisierungsstufen
Vernetztes und Kooperatives Fahren
Der Weg zum Automatisierten Fahren
Forschungsgruppe „Networks and Mobility“ Laufende und abgeschlossene Projekte
Grundbedürfnis Mobilität
Mobilität ist ein wichtiger Eckpfeiler unserer Gesellschaft und eine Grundvoraussetzung für Wirtschaftswachstum, Wohlstand und gesellschaftliche Teilhabe.
Herausforderungen für unser heutiges Mobilitätssystem Bevölkerungswachstum und Urbanisierung
Zunahme des Güter- und Individualverkehrs
Umweltbelastung
Unfälle
1 Statista 20182 WHO3 BMVI
Mobilität in Österreich I/II
Österreichweit 37.402 Unfälle mit Personenschaden (2017) 47.258 Verletzte und 414 Verkehrstote1
1 Statistk Austria2 Statistia 2018
0 2 4 6 8 10 12 14 16
Alkoholeinfluss
Überholen
Falsches Verhalten zu Fußgängern
Falsche Straßenbenutzung
Geschwindigkeit
Abstand
Vorfahrt, Vorrang
Abbiegen, Wenden, Rückwärtsfahren
Fehlverhalten bei Unfällen [%]2
Mobilität in Österreich II/II
Verkehrsüberlastung ist mit 40,7% die häufigste Stauursache1
Stunden im Stau pro Jahr: Wien (40), Salzburg (30), Linz (28)
Volkswirtschaftliche Kosten in Milliardenhöhe
Rund 45% der Treibhausgas-Emissionen (22 Mio. Tonnen CO2) entfallen auf den Verkehrssektor2
1 ÖAMTC Staubilanz 20172 Statistia 2018
Verkehrspolitische Maßnahmen
Ausbau der bestehenden Infrastruktur Ökologisch, ökonomisch und politisch oft impraktikabel
Rückkopplungseffekte (induzierter Verkehr)
Verkehrsvermeidung Reduktion des Individualverkehrs
Angebotsverbesserung im öffentlichen Verkehr
Neue Mobilitätskonzepte: Car-Sharing, Car-Pooling, …
Effiziente und sichere Nutzung der vorhandenen Infrastruktur Optimierung des Verkehrsflusses
Intelligente Verkehrssteuerung und –beeinflussung
Automatisiertes Fahren
Potenziale des Automatisierten Fahren
Umwelt und
EnergieVerkehrssicherheit Verkehrseffizienz
Umwelt und Energie
Reduktion von Lärm- und Schadstoffemissionen
Reduktion des Kraftstoffverbrauchs z.B. Platooning: bis zu 20% Ersparnis (Knight, 2013; Wadud, 2016)
Optimierte Routenführung und effizienter Fahrzeugbetrieb
Hohe Einsparpotentiale durch leichtere Fahrzeugbauweise
Sicherheit und Komfort
Reduktion von Verkehrsunfällen und Verkehrstoten durch Vermeidung von Fahrfehlern und technische Ergänzungen menschlicher Fähigkeiten
Vision Zero
Deutliche Erhöhung des Fahrkomforts Fahrtzeit kann zum Teil für andere Tätigkeiten genutzt werden
Effizienz
Bessere Ausnutzung der bestehenden Kapazitäten Kleinere (zeitliche) Fahrzeugabstände
Intelligente Kreuzungskontrollsysteme
Geringere Fahrtzeiten und Stauvermeidung
Reduzierte Dimensionierung und Ausrüstung der Infrastruktur Fahrbahnbreiten, Parkplätze, Lichtsignalanlagen
Homogenisierung von Verkehrsfluss und –geschwindigkeit Vermeidung unnötiger Beschleunigungs- und Bremsvorgänge
Erhöhung der Zuverlässigkeit der Fahrzeit
Sonstige Wirkungen
Flexibilisierung und Individualisierung des öffentlichen Verkehrs Automatisierte Sammeltaxis, Car-Sharing
Auswirkungen auf Stadt- und Raumplanung Erhöhte Erreichbarkeit kleiner und mittlerer Städte (Meyer, 2016)
Attraktivitätssteigerung des ländlichen Wohnraums
Wegfall des Parksuchverkehrs (Rodoulis, 2014)
Auswirkungen auf Arbeitswelt Wegfall und Entstehung von Berufsfeldern (Winterhoff, 2015)
Mobilisierung neuer Nutzergruppen
Aktionsplan Automatisiertes Fahren
Quelle: OECD ITF, Frauenhofer
Stufen der Automatisierung
Manuell
Level 0
Assistiert
Level 1
Teilautomatisiert
Level 2
Hochautomatisiert
Level 3
Vollautomatisiert
Level 4
Fahrerlos
Level 5
Forschung / Entwicklung
Serienreife
Kollisionswarnsystem
Spurverlassenswarner
Spurhalteassistent
Abstandsregeltempomat (ACC)
Stauassistent
Überholassistent
Autobahn Chauffeur
Automatischer Not-Halt
Autobahn Pilot
Roboter Taxi
Vernetztes und Kooperatives Fahren
Vernetztes Fahren Kommunikation zwischen Fahrzeugen (V2V) und/oder straßennaher
Infrastruktur (V2I)
Bereitstellung von Echtzeit – und sicherheitsrelevanten Verkehrsinformationen, Entertainment-Services
Vernetzung ist nicht zwingend an bestimmte Stufen der Automatisierung gekoppelt
Kooperatives Fahren Abgestimmtes Verhalten der Fahrzeuge untereinander im Sinne der
kooperativen Verkehrssteuerung
Abstimmung von Überholmanövern, Platooning, Gesamtoptimierung des Verkehrssystems
Wege zum Automatisierten Fahren
Evolutionäre Entwicklung Schrittweise Weiterentwicklung von Fahrerassistenzsystemen über
teil- bis hin zu hoch- und vollautomatisiertem Fahren
Steht im Gegensatz zum „revolutionären“ Ansatz automobilfremder Technologiefirmen aus der IT-Branche (z.B. Google)
Lange Übergangsphase zum Automatisierten Fahren Jahrzehnte bis Marktdurchdringung signifikante Ausmaße annimmt
35% - 100% bis 2040 (McKinsey, 2016)
90% - 100% bis 2050 (Nieuwenhuijsen, 2018)
Mischverkehr: konventionelle und automatisierte Fahrzeuge unterschiedlichen Automatisierungsgrades
Auswirkungen auf Verkehrssicherheit und –effizienz hängen stark von der Verkehrszusammensetzung ab
Roadmap Automatisiertes Fahren
2016 2018 2020 2022 2024 2026 2028 2030 2032 2034 2036
Level 5
Level 4
Level 3
Level 2
Stau-
Assistent
Park-
Assistent
Autobahn
Chauffeur
Autobahn
Chauffeur
Autobahn
Chauffeur
Stau
Chauffeur
Fahren auf der
Autobahn
Park Pilot Autobahn AutopilotTeilautonomes
FahrenStadtfahrten
StadtpilotPark Pilot
Autobahn Autopilot Stadtpilot
Stau-
Assistent
Vollautonomes
Fahren
Autonomes
Fahren
Fahrerloses
Fahren
EPoSS – European Technology Platform on Smart Systems Integration
ERTRAC – European Road Transport Research Advisory Council
PWC – Pricewaterhouse Coopers
VDA – Verband der Automobilindustrie
Herausforderungen des Automatisierten Fahrens
Automatisiertes Fahren birgt großes Potenzial im Hinblick auf eine Steigerung von Verkehrseffizienz und –sicherheit
Viele Fragen noch offen (Fahrzeugnutzung, Marktdurchdringung, mögliche negative Effekte)
Aber der Weg dort hin ist noch weit …
Quelle: Bosch
Forschungs-tätigkeiten
Projekt „aDrive“ (2015-2017) Auswirkungen menschlichen und automatisierten Fahrens auf
Verkehrssicherheit und Effizienz
Projekt „Connected Vehicles“ (2016-2019) Steigerung der Verkehrseffizienz durch V2I-Kommunikation
Entwicklung von Simulationsmethoden für V2V
Sicherheitsanforderungen für V2V-Kommunikation
Projekt „EBIM ÖV“ (2019-2020) Fokus: „First and Last Mile“ Thematik im ländlichen ÖV
Routenoptimierung und -steuerung für Mikro-ÖV
Beispiel:
Connected Vehicles
„Predictive Congestion Minimization“ – PCMA* Erstellung eines aktuellen Verkehrslagebildes auf Basis
fahrzeugbezogener Daten (Position, Zielwahl)
Detektion aktueller Kapazitätsengpässe im Straßennetz
Prädiktion zukünftiger Staupunkte auf Basis dynamischer Verkehrslageprognosen
Intelligentes Routing zur Stauvermeidung
Signifikante Zeit- (bis zu 30%) und Kraftstoffersparnis (bis zu 16%) im Vergleich zu herkömmlichen Ansätzen
Hohes Potenzial bereits bei moderaten Marktdurchdringungsraten
Hohe Robustheit gegen Kommunikationsausfälle
Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit!
Manuel Lindorfer
Forschungsassistent
FH OÖ Forschungs- und Entwicklungs GmbH
Forschungsgruppe „Networks and Mobility“
Softwarepark 11, 4232 Hagenberg
Web: http://nemo.fh-hagenberg.at
Tel.: +43 664 245 29 69
E-Mail.: [email protected]