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Software für fahrerlose Fahrzeuge

Ein EU-gefördertes Team entwickelte eine Software, mit der selbstfahrende Fahrzeuge gesteuert und koordiniert werden können. Mit den Modulen können mehrere Fahrzeuge mit einer Zentrale kommunizieren, was flüssigen Verkehr und die Einhaltung des Sicherheitsabstandes erleichtert.
Software für fahrerlose Fahrzeuge
Fahrerlose Fahrzeuge, auch bekannt als selbstfahrende Fahrzeuge, wurden als Lösung gegen Stau und Sicherheitsprobleme vorgeschlagen. Für solche Fahrzeuge sind zuerst eine effektive Softwaresteuerung und Entscheidungsfindungssysteme erforderlich.

Das EU-finanzierte Projekt "Decisions and behaviors for cognitive automobiles research" (DBCAR) wollte ein System entwickeln, mit denen mehrere Fahrzeuge ihren Fahrtverlauf koordinieren können. Mit einer solchen Koordination sollte der Sicherheitsabstand zwischen den Fahrzeugen eingehalten und der Verkehrsfluss verbessert werden. Das Projekt lief zwischen Mai 2012 und Mai 2014.

Die Teammitglieder begannen mit einer umfassenden Literaturanalyse zur Koordination der Fahrtenverläufe. Die Forscher wählten daher die Lösung, bei der die selbstfahrenden Fahrzeuge von einer Zentrale gesteuert werden. Daher entwickelten sie die Steuerungssoftware für die Zentrale und zwei Softwaremodule, die mit der Steuerungssoftware in jedem Fahrzeug interagieren. Ein Modul erfasste die Daten aus der Fahrzeugdatenbank und übermittelte sie an die Zentrale. Das andere empfängt die verarbeiteten Fahrtenverläufe aus der Zentrale und verwaltet die normalen Ergebnisse der Fahrzeugsteuerung.

Mit diesen Daten aller selbstfahrenden Fahrzeuge in einem gewissen Bereich entwickelte DBCAR kooperative Fahrtwege für jedes Fahrzeug, die an die Fahrzeuge gesandt wurden. Ursprünglich wurde die Zusammenarbeit von zwei Fahrzeugen getestet, anschließend für eine beliebige Anzahl geändert.

Die Forschung kam zu dem Schluss, dass die Erforschung aller möglichen Kombinationen nicht machbar ist und dass stattdessen alternative Methoden für eine optimale Forschung angewandt werden sollten. Die Tests zeigten, dass die Partikelschwarmoptimierung geeignet ist und mit der Methode relativ einfach zahlreiche Fahrzeuge gesteuert werden können.

DBCAR erstellte Methoden für eine gleichzeitig durch Kreuzungen und andere Hindernisse gesteuerte Gruppe von Fahrzeugen, was die Sicherheit bei einem minimalen Sicherheitsabstand erhöhte. Für eine breite Anwendung ergaben sich somit Methoden zur Einsparung von Treibstoff und der Reisezeit.

Verwandte Informationen

Fachgebiete

Scientific Research

Schlüsselwörter

Selbstfahrende Fahrzeuge, Softwaresteuerung, kognitive Automobile, Automobilforschung, Fahrenkoordination
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