In dieser Arbeit wird ein Verfahren zur Prognose von Schaltzeiten verkehrsadaptiver Lichtsignalanlagen vorgestellt. Der vorgestellte Algorithmus ist dabei sowohl hersteller- als auch schnittstellenunabhängig und somit universell einsetzbar. Der Algorithmus besteht aus einer Langzeit- und einer Kurzfristprognose und setzt das Verfahren zur Berechnung von Entscheidungsbäumen effizient um. Die Verifikation der vorgestellten Schaltzeitprognose wird an über 200 Lichtsignalanlagen in Dresden durchgeführt. Es wird gezeigt das eine gute Prognose von Signalabläufen für das automatisierte Fahren grundsätzlich möglich ist, wobei die Variabilität des Steuerverfahrens und der betrachtete Prognosehorizont maßgeblich die erzielbare Prognosequalität beeinflussen.:1 Einleitung 1.1 Motivation 1.2 Stand der Technik 1.3 Zielsetzung 1.4 Aufbau der Arbeit 2 Grundlagen 2.1 Aufbau von Lichtsignalanlagen 2.2 Steuerungsarten von Lichtsignalanlagen 2.3 Betrieb von Lichtsignalanlagen 2.4 Fahrerassistenzsysteme an signalisierten Knotenpunkten 2.5 Fazit 3 Analyse verkehrsadaptiver Lichtsignalanlagen 3.1 Möglichkeiten der Erhebung von Prozessdaten 3.2 Methodik der Datenauswertung 3.3 Statistische Kenngrößen 3.4 Anforderung an die Prädiktion 3.5 Annäherungsstrategie an signalisierten Knotenpunkten 3.6 Fazit 4 Neue Verfahren zur Prädiktion von Signalzeiten 4.1 Systemanforderungen 4.2 Arten der Wissensverarbeitung 4.3 Anwendung von Entscheidungsbäumen 4.4 Algorithmus der Kurzfristprognose 4.5 Algorithmus der Langzeitprognose 4.6 Fazit 5 Umsetzung und Anwendung der Verfahren 5.1 Vorstellung der Referenzstrecken 5.2 Datenübertragung und Informationsaustausch 5.3 Programmtechnische Umsetzung 5.4 Darstellung der Prognose im Fahrzeug 5.5 Fazit 6 Auswertung, Evaluation und Bewertung 6.1 Methodik 6.2 Prozessdaten und Datenübertragung 6.3 Prognose im gesamten Untersuchungsgebiet 6.4 Prognose auf den Pilotstrecken 6.5 Auswertung von Messfahrten 6.6 Verbesserungsmöglichkeiten der Prognose 7 Zusammenfassung und Ausblick

In AP 1.4 wurde ein Verfahren zur Schaltzeitprognose verkehrsabhängiger Lichtsignalanlagen entwickelt, welches auf eine Vielzahl weiterer Lichtsignalanlagen anwendbar ist. Weiterhin wurden (AP.1.4.5) im Bereich der spurgenauen Ortung, die auf Basis von GPS ermittelten Positionen durch Fusion mit anderen Sensordaten, wie der axialen Beschleunigungen und den Drehraten um die Fahrzeughochachse sowie der Einbeziehung einer digitalen Karte (Digital Enhanced Map), diese hinsichtlich einer Spurdetektion weiterhin verbessert. Im Bereich der Datenübertragung (LSA-Fzg.) konnte die erste Teilstrecke von der Verkehrsmanagementzentrale zum Serviceprovider im Labor untersucht werden. In AP 2.1 wurde eine auf der optimalen Steuerung basierte Methode zum Energiemanagement von seriellen Hybriden entwickelt. Die optimale Ansteuerung von Motor-Start-Stopp, Gangwahl und Momentenaufteilung wird modellprädiktiv unter Beachtung des Kraftstoffverbrauchs und der Schademissionen berechnet. Nach Anpassung auf praktische Randbedingungen, lässt sich diese Methode in zukünftigen Hybridfahrzeugen als optimales Energiemanagement nutzen. Die in AP 3.1 entwickelte Softwareumgebung zur gekoppelten Fahrzeug und Verkehrssimulation wurde an Beispielszenarien getestet. Für ein Modell der Versuchsstrecke wurde umfangreiche Analysen des Ampelassistenzfunktion in komplexen Verkehrsszenarien durchgeführt. Für eine Variation verschiedener Parameter, wie Wirkreichweite, Verkehrsstärke, usw. konnten Aussagen über das Potential getroffen werden. In Zusammenarbeit mit AP 3.3 wurde ein Ampelassistenzsystem und die Ansteuerung des Active-Force-Feedback Pedals im Demonstrator implementiert. In AP 3.3 wurde ein Konzept zur Darstellung von LSA-Daten im Fahrzeug erarbeitet. Dieses wurde in einem Versuchsträger umgesetzt. Dazu wurde der Versuchsträger hardwareseitig ertüchtigt, und für die Untersuchung verschiedener Varianten der Darstellung eingesetzt.

In AP 1.4 wurde ein Verfahren zur Schaltzeitprognose verkehrsabhängiger Lichtsignalanlagen entwickelt, welches auf eine Vielzahl weiterer Lichtsignalanlagen anwendbar ist. Weiterhin wurden (AP.1.4.5) im Bereich der spurgenauen Ortung, die auf Basis von GPS ermittelten Positionen durch Fusion mit anderen Sensordaten, wie der axialen Beschleunigungen und den Drehraten um die Fahrzeughochachse sowie der Einbeziehung einer digitalen Karte (Digital Enhanced Map), diese hinsichtlich einer Spurdetektion weiterhin verbessert. Im Bereich der Datenübertragung (LSA-Fzg.) konnte die erste Teilstrecke von der Verkehrsmanagementzentrale zum Serviceprovider im Labor untersucht werden. In AP 2.1 wurde eine auf der optimalen Steuerung basierte Methode zum Energiemanagement von seriellen Hybriden entwickelt. Die optimale Ansteuerung von Motor-Start-Stopp, Gangwahl und Momentenaufteilung wird modellprädiktiv unter Beachtung des Kraftstoffverbrauchs und der Schademissionen berechnet. Nach Anpassung auf praktische Randbedingungen, lässt sich diese Methode in zukünftigen Hybridfahrzeugen als optimales Energiemanagement nutzen. Die in AP 3.1 entwickelte Softwareumgebung zur gekoppelten Fahrzeug und Verkehrssimulation wurde an Beispielszenarien getestet. Für ein Modell der Versuchsstrecke wurde umfangreiche Analysen des Ampelassistenzfunktion in komplexen Verkehrsszenarien durchgeführt. Für eine Variation verschiedener Parameter, wie Wirkreichweite, Verkehrsstärke, usw. konnten Aussagen über das Potential getroffen werden. In Zusammenarbeit mit AP 3.3 wurde ein Ampelassistenzsystem und die Ansteuerung des Active-Force-Feedback Pedals im Demonstrator implementiert. In AP 3.3 wurde ein Konzept zur Darstellung von LSA-Daten im Fahrzeug erarbeitet. Dieses wurde in einem Versuchsträger umgesetzt. Dazu wurde der Versuchsträger hardwareseitig ertüchtigt, und für die Untersuchung verschiedener Varianten der Darstellung eingesetzt.:I. Versionsübersicht 4 II. Kurze Darstellung 5 1. Aufgabenstellung 5 2. Voraussetzungen 6 3. Planung und Ablauf des Vorhabens 7 4. Wissenschaftlicher und technischer Stand 8 5. Bekannte Konstruktionen, Verfahren und Schutzrechte 9 6. verwendete Fachliteratur und Informations- und Dokumentationsdienste 9 7. Zusammenarbeit mit anderen Stellen 10 III. Eingehende Darstellung 11 1. Arbeitsinhalte und erzielte Ergebnisse 11 AP 1.4: Datenmanagement 11 AP 2.1: Range-Extender-Betriebsstrategien 40 AP 3.1: Fahrstrategie 63 AP 3.3: Mensch-Maschine-Interface 73 2. Nutzen der Ergebnisse 81 3. Fortschritt bei anderen Stellen 82 4. Veröffentlichungen und studentische Arbeiten 83 Vorträge 83 Publikationen 83 Studentische Arbeiten 84 IV. Literaturverzeichnis 86