GIGA
Hintergrund
Um die gesteckten Ziele in Bezug auf den Klimawandel zu erreichen, sind in vielen Lebensbereichen Veränderungen notwendig. Ein Bereich, der besonders im Fokus der öffentlichen Wahrnehmung steht, ist der Straßenverkehr. Derzeit überwiegt in der Fahrzeugflotte klar der Anteil der konventionellen Fahrzeuge mit Verbrennungsmotor. Daher ist es erforderlich, den Ausstoß von klimaschädlichen Gasen durch eine gezielte Verkehrssteuerung auf das nötige Minimum zu begrenzen. Komplexere Steuerungen führen jedoch zu höheren Kosten sowie zu einem höheren Energiebedarf für die Datenerfassung und -verarbeitung. Gleiches gilt bei einer wachsenden Verbreitung solcher Steuerungsverfahren.
Vorgehen
Das Projekt GIGA adressiert diesen Konflikt durch die Entwicklung neuartiger akustischer Sensoren zur Erfassung von Verkehrskenngrößen. Die Sensoren sind über ein Netzwerk miteinander verknüpft, welches nach einem Edge-Cloud-Ansatz aufgebaut ist. Da die Datenauswertung dezentral auf den einzelnen Sensorknoten erfolgt, muss über das Netzwerk nur eine geringe Menge an extrahierten Metadaten übertragen werden. Somit lassen sich der Datenverkehr und der daraus resultierende Energiebedarf auf ein notwendiges Minimum reduzieren. Die einzelnen Sensoren sind jeweils mit einem Array aus kostengünstigen MEMS-Mikrofonen ausgestattet. Die verglichen mit konventionellen Verkehrsdetektoren geringen Kosten ermöglichen einen flächendeckenden Einsatz der Sensoren. Die dadurch gewonnenen, genauen Echtzeitdaten können für eine verbesserte Verkehrssteuerung eingesetzt werden. Sowohl auf der Ebene der Steuerungsverfahren als auch auf der Verkehrsebene werden durch das neue System Energieeinsparungen erzielt.
Der Forschungsschwerpunkt des ISB im Rahmen des Projekts GIGA liegt vor allem auf den Auswirkungen der neu entwickelten Sensoren auf die Verkehrssteuerung. Zu diesem Zweck kommt ein mikroskopisches Verkehrsmodell für einen Teil des Aachener Alleenrings zur Anwendung. Die Referenzstrecke umfasst mehrere lichtsignalgeregelte Knotenpunkte, die untereinander koordiniert sind. Die Knotenpunkte werden im Modell mit den neu entwickelten Sensoren ausgestattet und erhalten eine darauf optimierte LSA-Steuerungslogik. Als Zielgröße werden dabei nicht ein möglichst flüssiger Verkehrsablauf oder möglichst kurze Reisezeiten angestrebt. Stattdessen sollen die von den Fahrzeugen innerhalb der Referenzstrecke ausgestoßenen Schadstoffemissionen minimiert werden. Unter Anwendung des Handbuchs für Emissionsfaktoren (HBEFA) wird der Schadstoffausstoß modelliert, um einen Vergleich zwischen dem Referenzfall und dem Anwendungsfall zu ermöglichen. Außerdem werden aus dem Modell Genauigkeitsanforderungen abgeleitet, die in die Entwicklung der Sensoren einfließen.
Arbeitsschritte
- Konfiguration einer digitalen Verkehrsflussimulation für eine Referenzstrecke auf dem Aachener Allenring
- Entwicklung emissionsoptimierter LSA-Steuerungen für verschiedene Verkehrsszenarien unter Anwendung akustischer Sensoren
- Potentialanalyse: Simulation eines Referenzfalls und eines Anwendungsfalls, Ableitung von Aussagen über das Emissions- und Energiesparpotential unter Annahme realistischer Eigenschaften der Sensoren
Im Ergebnis zeigt die Verkehrsflusssimulation ein CO2-Einsparpotential von unter 5 %. Frühere, ähnliche Studien weisen teils höhere Einsparpotentiale durch verkehrsabhängige Lichtsignalsteuerungen aus. Dies wird darauf zurückgeführt, dass dort der Status quo als Referenzfall herangezogen wurde, während im Projekt GIGA der Referenzfall im Vergleich zum Ist-Zustand bereits stark optimiert wurde.
Projektleitung am ISB
Bearbeitung
Fördergeber
Laufzeit
10.2020 - 06.2021
Projektkonsortium
Institut für Stadtbauwesen und Stadtverkehr (ISB) der RWTH Aachen University
Lehrstuhl für Integrierte digitale Systeme und Schaltungsentwurf (IDS) der RWTH Aachen University [Verbundkoordinator]
Labor für Nachrichtentechnik (NTLab) der FH Münster
HEAD acoustics GmbH, Herzogenrath