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Silent Testing der Fahrzeugsteuerung zur Identifikation von Herausforderungen und Möglichkeiten des Automatisierten Fahrens von Straßenbahnen

Ruppert, Timm (2024)
Silent Testing der Fahrzeugsteuerung zur Identifikation von Herausforderungen und Möglichkeiten des Automatisierten Fahrens von Straßenbahnen.
Technische Universität Darmstadt
doi: 10.26083/tuprints-00026362
Dissertation, Erstveröffentlichung, Verlagsversion

Kurzbeschreibung (Abstract)

Die Automatisierung von verschiedenen Fahrzeugen schreitet voran, wobei sich das Forschungs und Entwicklungsfeld im Bereich der Straßenbahn als vergleichsweise jung erweist. Die Automatisierung von Straßenbahnen erscheint oberflächlich betrachtet aufgrund systemimmanenter Vorteile wie der Spurbindung als vereinfacht, während sie gleichzeitig durch andersartige Herausforderungen, bspw. in Bezug auf die Nähe zu Passanten in Fußgängerzonen, gegenüber der Automatisierung von Kraftfahrzeugen erschwert wird. Zur systematischen und gezielten Entwicklung der Automatisierung sind diese andersartigen Herausforderungen und neuartigen Möglichkeiten zur Vereinfachung der Automatisierungsaufgabe von Straßenbahnen zu identifizieren.

Im Rahmen dieser Arbeit wird eine Methode zur wissenschaftlichen Identifikation dieser Herausforderungen und Möglichkeiten entwickelt, die den bestehenden Ansatz des Silent Testing für Straßenbahnen erweitert. Diese Methodik ermöglicht die Ausführung einer Automatisierung als passives Schattensystem, bei dem keine direkten Eingriffe in die Fahrzeugsteuerung erfolgen und das Fahrzeug weiterhin von einem menschlichen Fahrer gesteuert wird. Zu diesem Zweck ist eine bestehende Straßenbahn mit Umfeldsensorik und Auswertecomputern umgerüstet und trotz dieser Änderungen weiterhin im regulären Linienbetrieb mit menschlichem Fahrer betrieben worden. Die Daten der Umfeldsensoren werden aufgezeichnet und im Anschluss mit einer im Rahmen dieser Arbeit entwickelten Software zum automatisierten Fahren von Straßenbahnen ausgewertet.

Da bisher keine Beschreibung des Funktionsumfangs eines solchen Automatisierungssystems für Straßenbahnen vorliegt, werden in dieser Arbeit erstmalig Verhaltensanforderungen und eine Referenzarchitektur als erster Vorschlag erarbeitet. Die Architektur wird durch neuartige Möglichkeiten zur Vereinfachung der Automatisierungsaufgabe konkretisiert und umgesetzt. Die Auswertung der Messdaten durch das implementierte Automatisierungssystem führt zu einem geplanten Soll-Verhalten der Automatisierung für jeden aufgezeichneten Zeitschritt. Dieses Verhalten wird mit dem tatsächlich umgesetzten Verhalten des menschlichen Fahrers verglichen.

Durch den Vergleich von menschlichem und maschinellem Verhalten ergeben sich Abweichungen, bei denen es sich unter anderem um andersartige Herausforderungen der Automatisierung von Straßenbahnen handelt. Gleichzeitig erfolgt eine Plausibilisierung der neuartigen Möglichkeiten, sofern keine identifizierten Abweichungen auf diese Möglichkeiten als Ursache zurückzuführen sind. Die Ergebnisse dieser Arbeit umfassen die Identifikation und Beschreibung mehrerer straßenbahnspezifischer Herausforderungen und Möglichkeiten zur Vereinfachung der Automatisierungsaufgabe. Zudem werden Stärken und Schwächen des Silent Testing im urbanen Einsatz identifiziert, die teilweise auch auf die Automatisierung von Kraftfahrzeugen übertragen werden könnten.

Typ des Eintrags: Dissertation
Erschienen: 2024
Autor(en): Ruppert, Timm
Art des Eintrags: Erstveröffentlichung
Titel: Silent Testing der Fahrzeugsteuerung zur Identifikation von Herausforderungen und Möglichkeiten des Automatisierten Fahrens von Straßenbahnen
Sprache: Deutsch
Referenten: Peters, Prof. Dr. Steven ; Oetting, Prof. Dr. Andreas
Publikationsjahr: 8 Mai 2024
Ort: Darmstadt
Kollation: XVI, 204 Seiten
Datum der mündlichen Prüfung: 16 April 2024
DOI: 10.26083/tuprints-00026362
URL / URN: https://tuprints.ulb.tu-darmstadt.de/26362
Kurzbeschreibung (Abstract):

Die Automatisierung von verschiedenen Fahrzeugen schreitet voran, wobei sich das Forschungs und Entwicklungsfeld im Bereich der Straßenbahn als vergleichsweise jung erweist. Die Automatisierung von Straßenbahnen erscheint oberflächlich betrachtet aufgrund systemimmanenter Vorteile wie der Spurbindung als vereinfacht, während sie gleichzeitig durch andersartige Herausforderungen, bspw. in Bezug auf die Nähe zu Passanten in Fußgängerzonen, gegenüber der Automatisierung von Kraftfahrzeugen erschwert wird. Zur systematischen und gezielten Entwicklung der Automatisierung sind diese andersartigen Herausforderungen und neuartigen Möglichkeiten zur Vereinfachung der Automatisierungsaufgabe von Straßenbahnen zu identifizieren.

Im Rahmen dieser Arbeit wird eine Methode zur wissenschaftlichen Identifikation dieser Herausforderungen und Möglichkeiten entwickelt, die den bestehenden Ansatz des Silent Testing für Straßenbahnen erweitert. Diese Methodik ermöglicht die Ausführung einer Automatisierung als passives Schattensystem, bei dem keine direkten Eingriffe in die Fahrzeugsteuerung erfolgen und das Fahrzeug weiterhin von einem menschlichen Fahrer gesteuert wird. Zu diesem Zweck ist eine bestehende Straßenbahn mit Umfeldsensorik und Auswertecomputern umgerüstet und trotz dieser Änderungen weiterhin im regulären Linienbetrieb mit menschlichem Fahrer betrieben worden. Die Daten der Umfeldsensoren werden aufgezeichnet und im Anschluss mit einer im Rahmen dieser Arbeit entwickelten Software zum automatisierten Fahren von Straßenbahnen ausgewertet.

Da bisher keine Beschreibung des Funktionsumfangs eines solchen Automatisierungssystems für Straßenbahnen vorliegt, werden in dieser Arbeit erstmalig Verhaltensanforderungen und eine Referenzarchitektur als erster Vorschlag erarbeitet. Die Architektur wird durch neuartige Möglichkeiten zur Vereinfachung der Automatisierungsaufgabe konkretisiert und umgesetzt. Die Auswertung der Messdaten durch das implementierte Automatisierungssystem führt zu einem geplanten Soll-Verhalten der Automatisierung für jeden aufgezeichneten Zeitschritt. Dieses Verhalten wird mit dem tatsächlich umgesetzten Verhalten des menschlichen Fahrers verglichen.

Durch den Vergleich von menschlichem und maschinellem Verhalten ergeben sich Abweichungen, bei denen es sich unter anderem um andersartige Herausforderungen der Automatisierung von Straßenbahnen handelt. Gleichzeitig erfolgt eine Plausibilisierung der neuartigen Möglichkeiten, sofern keine identifizierten Abweichungen auf diese Möglichkeiten als Ursache zurückzuführen sind. Die Ergebnisse dieser Arbeit umfassen die Identifikation und Beschreibung mehrerer straßenbahnspezifischer Herausforderungen und Möglichkeiten zur Vereinfachung der Automatisierungsaufgabe. Zudem werden Stärken und Schwächen des Silent Testing im urbanen Einsatz identifiziert, die teilweise auch auf die Automatisierung von Kraftfahrzeugen übertragen werden könnten.

Alternatives oder übersetztes Abstract:
Alternatives AbstractSprache

The automation of various vehicles is progressing, with the research and development field in the tram sector proving to be relatively young. From a high-level point of view, the automation of trams appears simplified due to inherent advantages such as track binding, while simultaneously being complicated by distinctive challenges, for instance, proximity to passersby in pedestrian zones, in contrast to the automation of motor vehicles. In order to systematically and purposefully advance automation, these distinctive challenges and opportunities for simplifying tram automation tasks need to be identified.

Within this work, a method for the scientific identification of these challenges and opportunities is developed, expanding upon the existing approach of Silent Testing for trams. This methodology enables the execution of automation as a passive shadow system, wherein there are no direct interventions in the vehicle control, and the vehicle continues to be operated by a human driver. For this purpose, an existing tram is retrofitted with environmental sensors and evaluation computers.

However, despite these changes, the tram persisted in its routine operation, transporting passengers while being driven by a regular human driver. The data from the environmental sensors are recorded and subsequently evaluated with software developed within the scope of this thesis for the automated driving of trams.

Since there is currently no description of the functionality of such an automation system for trams, this work establishes, for the first time, behavioral requirements and a reference architecture as an initial proposal. The architecture is concretized through novel opportunities to simplify the automation task and is implemented in practice. The evaluation of measurement data by the implemented automation system results in a planned target behavior for automation at each recorded time step. This behavior is compared with the actual behavior of the human driver. Comparisons of human and machine behavior reveal discrepancies, representing, among other things, distinctive challenges in the automation of trams. Simultaneously, a plausibility check of the novel possibilities is conducted, provided that identified deviations cannot be attributed to these possibilities as the cause. The results of this study encompass the identification and description of several tram-specific challenges and opportunities to simplify the automation task. Additionally, strengths and weaknesses of Silent Testing in urban deployment are identified, some of which could potentially be extrapolated to the automation of motor vehicles.

Englisch
Freie Schlagworte: Silent Testing, Straßenbahn, Automatisiertes Fahren
Status: Verlagsversion
URN: urn:nbn:de:tuda-tuprints-263627
Sachgruppe der Dewey Dezimalklassifikatin (DDC): 600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften > 620 Ingenieurwissenschaften und Maschinenbau
Fachbereich(e)/-gebiet(e): 16 Fachbereich Maschinenbau
16 Fachbereich Maschinenbau > Fachgebiet Fahrzeugtechnik (FZD)
Hinterlegungsdatum: 08 Mai 2024 09:04
Letzte Änderung: 10 Mai 2024 06:13
PPN:
Referenten: Peters, Prof. Dr. Steven ; Oetting, Prof. Dr. Andreas
Datum der mündlichen Prüfung / Verteidigung / mdl. Prüfung: 16 April 2024
Export:
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