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.: manuel.lindorfer@fh-ooe.at