Dissertation

Scenario-based development and evaluation of predictive vehicle operating strategies

Autor*in:

Yiqun Xia

Seitenzahl:

191

DOI:

https://doi.org/10.18154/RWTH-2025-00814

Keywords:

eco-routing, energy management, powertrain simulation, scenario, traffic simulation

Jahr:

2025

Sprache:

Englisch

Format:

digital

Die Automobilindustrie und Regierungen weltweit setzen diverse Strategien ein, um strengere Energie- und Emissionsvorschriften im Verkehrssektor zu erfüllen. Vorausschauende Fahrzeugbetriebsstrategien, die ein erhebliches Potenzial zur Steigerung der Energieeffizienz bieten, sollten entwickelt und durch virtuelle Testfahrten ausgewertet werden, bevor sie in die Serienproduktion gehen. Diese Arbeit präsentiert einen szenariobasierten Ansatz zur Entwicklung und Auswertung vorausschauender Fahrzeugbetriebsstrategien in realistischen Fahrszenarien während der frühen Entwicklungsphase mittels Simulation. Der Ansatz ist an das 6-Layer-Model (6LM) angepasst, das zur Validierung des automatisierten Fahrens verwendet wird, um verschiedene Umweltbedingungen objektiv zu beschreiben. Es wird untersucht, wie Szenarien effektiv genutzt und auf vorausschauende Fahrzeugbetriebsstrategien angewendet werden können. Ein spezifischer Anwendungsfall für Robotertaxis in Aachen wurde untersucht. Anstatt eines festen Fahrzyklus wurden stochastische, zeitbasierte Taxifahrten über einen Betriebszeitraum von 365 Tagen definiert, unter Berücksichtigung vordefinierter Zonenkategorien und Points of Interest (POIs). Der szenariobasierte Ansatz wurde in MATLAB/Simulink und Vissim umgesetzt. Ein dreistufiges Kalibrierungs- und Validierungsverfahren wurde angewendet, um die Simulationsgenauigkeit zu gewährleisten, indem Verkehrsbedingungen und Fahrzeugtrajektorien aus makroskopischer, mikroskopischer und submikroskopischer Perspektive anhand von Felddaten aus verschiedenen Quellen analysiert wurden. Nach der Kalibrierung und Validierung wurden langfristige und kurzfristige Verkehrsvorhersagemethoden entwickelt, um die notwendigen Eingaben für zwei repräsentative vorausschauende Betriebsstrategien bereitzustellen. Eine Eco-Routing-Strategie zur Reduktion des Energiebedarfs durch optimierte Routenwahl und eine vorausschauende Energiemanagementstrategie (EMS) für Plug-in-Hybridfahrzeuge zur Optimierung der Leistungsverteilung. Die Ergebnisse zeigen, dass der szenariobasierte Ansatz die Variabilität realer Fahrbedingungen effektiver erfasst als feste Fahrzyklen. Beide Strategien wiesen auf Grundlage der angegebenen Szenarien bemerkenswerte Energieeinsparungsvorteile gegenüber Stand der Technik auf. Zukünftige Forschungen könnten Eco-Routing und vorausschauende EMS weiter verfeinern und gleichzeitig breitere Anwendungen des szenariobasierten Ansatzes untersuchen, um die Optimierung und Bewertung der Energieeffizienz von Fahrzeugen weiter zu verbessern.