Synchrone Mobilität 2023 - crm.saena.de · 14.11.2018 Synchrone Mobilität 2023 Vorstellung der...

14.11.2018

Vorstellung der Ausstellungsfläche und PräsentationsfahrtenSabine Springer, TU ChemnitzRico Auerswald, Fraunhofer IVIDr. Alexander Jungmann, IAVMario Krumnow, TU DresdenMike Ludwig, Dresden ElektronikDr. Thomas Otto, Fraunhofer IVIDavid van de Renne, Preh Car Connect

14. November 2018, Dresden, Deutschland

Synchrone Mobilität 2023

Urbane Testumgebung für automatisiertes und vernetztes Fahren

14.11.2018

Synchrone Mobilität 2023Vorstellung der Ausstellungsfläche

44Synchrone Mobilität 2023 – Testevent Dresden Flughafenkorridor

Automatisier-tes Fahrzeug

Verkehrs-management

Simulation

Zentrale ArchitekturenInfrastruktur

Strecke

Vernetztes Fahrzeug

Vortragsraum

Catering

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Automatisiertes Fahrzeug

Fahrfunktion

Verkehrsmanagement VAMOS

Simulation

Zentrale Architekturen Testfeld-Backend

Facilities

Infrastruktur Strecke



SPaT-Hopping:

1. Verkehrsmanagement VAMOS / Simulation

2. ITS Testfeld-Backend REMAS und Facilities

3. Lichtsignalanlage inkl. Roadside-Unit

4. Vernetztes Fahrzeug mit Connectivity Box und HMI

5. Automatisiertes Fahrzeug und Fahrfunktionen

2

3

1 5

Vernetztes FahrzeugMMS

Fahrzeugkonnektivität

4

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• Digitale Aufbereitung verkehrstechnischer Unterlagen

• Berechnung von Schaltzeitprognosen verkehrsadaptiver LSA

• Berechnung von Rückstauerscheinungen

• Berechnung von Verkehrsqualität + Reisezeit ausgewählter Demonstrationsstrecken

• Publikation der Informationen mit Datex II

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• Erarbeitung realistischer Simulationen auf Basis:

• realer geografische Daten (UTM)

• Detektordaten, LSA Schaltdaten

• Verkehrsmengenkarten/Verkehrsumlegungen

Ziel: Realitätsnahe Untersuchung der verkehrlichen Wirkung von FAS

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• Kopplung verschiedener Simulationen (Sumo, IPG CarMaker, DetraSim)

• Variation diverse makroskopischer Simulationsparameter

• Verkehrssituation, Verkehrszusammensetzung, Fahrerverhalten

• Variation diverser mikroskopischer Simulationsparameter

• Funkreichweite, Fahrzeugverhalten, Sensorverfügbarkeit

Ziel: Definition, Kalibrierung und Validierung von FAS Systemen

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SPaT-Hopping 1 2:

• Verarbeitung der Signal- und Detektordaten

• Erzeugen der Prognosedaten der Schaltzeiten

• Prognose für Rückstaulänge und Wartezeiten

• Übergabe der Prognosedaten an das ITS Testfeldbackend und Facilities


Fahrfunktion


Simulation


Facilities


2

3

1 5



4

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Synchrone Mobilität 2023Zentrale Architekturen – Durchführung und Monitoring


REMAS System

REMASBackend

REMASPortal

REMASViews

Testdatenbank, Simulations-framework, etc.

Fahrzeuge

Infrastruktur

Verkehrs-management

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Synchrone Mobilität 2023Zentrale Architekturen – Testplanung und Unterstützung


Streckencharakteristik auswählenSzenario planenSzenario fahren

Export zur Test-AppOpenScenario

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Synchrone Mobilität 2023Zentrale Architekturen – C-ITS Facilities - Kommunikationsstack


Man

agem

ent

Secu

rity

Access

Network & Transport

C4CART Facilities

Application

Was ist C4CART?

• Software-Framework zur Kommunikation in kooperativen intelligenten Verkehrssystemen

Was sind die Vorteile gegenüber herkömmlichen Stacks?

• Ermöglicht schnelle Anwendungsentwicklung

• Unterstützt verschiedene HW/SW Plattformen

• Hybrider Einsatz von Funktechnologien

• WLAN-V2X (ITS-G5)

• Mobilfunk, Celular-V2X Erweiterung geplant

• Implementiert Nachrichten und Schnittstellen:

• Aktueller Standard ETSI-ITS: CAM, DENM, SPAT, MAP, RTCMEM, …

• Erweiterter Stack: CPM, MCM, MRM …

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Synchrone Mobilität 2023Zentrale Architekturen – Applikation und Algorithmen


Testfeld-BackendREMAS

SPATSignal Phase andTiming Message

Test-Cloud

VerkehrszentraleVAMOS

Prognose

SPATSignal Phase andTiming Message

Applikationen der vernetzten Infrastruktur

• Dynamische Objektkarte der RSUs und des Backends

• Algorithmen zur Generierung von Manöverempfehlungen

• Abstimmung von Fahrmanövern über die Infrastruktur

• Generierung und Befüllen der wesentlichen Services für SPaT, MAP, DENM, IVI, MCM, MRM, …

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Fahrfunktion


Simulation


Facilities




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3

1 5



4

SPaT-Hopping 2 3:

• Erzeugung der zentralenseitigen SPaT

• Befüllen mit Prognosen zur Rückstaulänge und Restzeit

• Befüllen mit Informationen des ITS Backends bzgl. Monitoring und Test

• Übergabe der SPaT an die RSU/LSA

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• Klassische Lichtsignalanlage mit Steuergerät

• Autonome Programme mit Auswahlmöglichkeit von der Zentrale (hauptsächlich über OCITT v2)

• Bereitstellen von Echtzeitdaten für die smarte RSU

• Bereitstellen von Trigger-Informationen(Fußgänger, ÖPNV, Anforderungen, …)



Verkehrszentrale(viele mögliche Protokolle)

Smarte RSU(herstellerspezifisches Protokoll)

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• Smarte RSU

• Prognosedaten vom Zentralrechner

• Echtzeitinformationen vom LSA Steuergerät

• Konfiguration über RSU Cloud



LSA Steuergerät(herstellerspezifisches Protokoll)

Konfiguration(herstellerspezifisches Protokoll,

zukünftig OCITT v3)

Verkehrszentrale(herstellerspezifisches Protokoll,

zukünftig OCIT-O v3)

SPaT

MAP

CAM

PKI(Produktivkontext)

REMAS Backend

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• Kommunikationseinheit

• Antennen(omni-direktional, gerichtet)

• Radiokommunikation



SPaT

MAP

CAM

SPaT

MAP

CAM

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Fahrfunktion


Simulation


Facilities




2

3

1 5



4

SPaT-Hopping 3 4:

• Befüllen der zentralenseitigen SPaTmit aktuellen LSA Informationen -Echtzeit

• Übergabe der SPaT via WLAN-p ans vernetzte Fahrzeug

• Übergabe der SPaT via Mobilfunk via Backend ans vernetzte Fahrzeug

• Verarbeitung der Restzeiten, Rückstaulängen, Wartezeiten und Geschwindigkeitsempfehlungen im Fahrzeug

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WLAN-11p

LTE

WLANETHERNET

LTE

Infrastruktur Fahrzeug

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EventsMap-View

1 21

Aktuelle Phase

Folgende Phase

Restzeit

Ankunft in Phase bei aktueller Geschwindigkeit

1

1 2

1 2

14.11.2018 61Synchrone Mobilität 2023 – Testevent Dresden Flughafenkorridor


TU Chemnitz – Allgemeine und Arbeitspsychologie:

Fokus: Nutzer

Ziel: Welche Nutzeranforderungen an HMIs müssen erfüllt sein, um das Potential vom vernetzten, urbanen Mischverkehr ausschöpfen zu können?

• Unterstützung bei Situationserkennung• Begründung von ungewöhnlichem

Verhalten Systemtransparenz + Feedback

Bsp. SPaT-Nachricht: HUD-Darstellung im Fahrzeug

14.11.2018 62Synchrone Mobilität 2023 – Testevent Dresden Flughafenkorridor


Ausstellungsstand:

Welche Informationen benötigen NAVF- und HAVF-Nutzer für eine sichere und komfortable Fahrt?

Kategoriensystem – Informationsbedarfe von…

• NAVF- & HAVF-Nutzern

• Automationserfahrenen & -unerfahrenen

Erfahrene haben geringere Informationsbedarfe als Unerfahrene Entwicklung von adaptiven HMIs

Einbezug potentieller Nutzer in die Entwicklung Akzeptanzerhöhung Implementierungserfolg

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Fahrfunktion


Simulation


Facilities




2

3

1 5



4

SPaT-Hopping 4 5:

• Nutzung der Statusinformation der SPaT als zusätzliche Information an Lichtsignalanlagen

• Nutzung der Geschwindigkeitsinformation der SPaT als zusätzliche Information zur Längsführung des Fahrzeugs

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Automated Driving System für automatisiertes, vernetztes Fahren im Testkorridor Dresden



PerceptionActing

Localisation & Mapping

Communication

Sen

sors

SituationInterpretation

LocalDynamic Map

TacticalPlanning

Motion Planning

HMI

IAV

IAV + Projektpartner

SPaT

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Fraunhofer IVI & Dresden ElektronikInfrastruktur

Fraunhofer IVIBackend

IAVAutomatisiertes Vernetztes Fahrzeug

Taktische Planung

DGPS Lokalisierung

AXIO-NET

Umfeldsensorik

Radar

Kamera

Lidar

Spur-/Linienerkennung & -

fusion

Objektkennung & -fusion

HochgenaueKarte

Human Machine Interface

TU Chemnitz NTLocal Dynamic Map

Längs- und Querregelung

FusionSystemsFahrstratege

Bewegungsplanung

Sensordaten + Spuren

Sensordaten + Objekte

TU Dresden Verkehrsleitsysteme und -prozessautomatisierungVerkehrsmanagementsystem VAMOS

LTE SchnittstelleFraunhofer IVI

V2X Schnittstelle

GPS KorrekturdatenLSA Daten

(Aktuelle Phase + Phasenrestdauer)

ObjekteGPS Korrekturdaten

LSA Daten

TU Dresden FZMGLOSA MPC

Quer- und Längsführung

Aktuelle LSA Phase

SPAT, [MAP, MRM] [CAM, CPM, MCM]

Prognosedaten

Fahrtrajektorie

Position

Statische Kartendaten

Manöverempfehlung und Manöverintentionen

V2X Objekte

Manöver

Spurdaten

Objekte

Situationsinterpretation

LSA Daten

Umgebungsdaten

Situation

[CAM, CPM, MCM]

LSA RSUPrognostizierte LSA Phasenrestdauer

Fahrzeug Fahrzeug

(Automatisiertes) Vernetztes Fahrzeug

Sensordaten

Freiraumerkennung & -fusion

Sensordaten

Situation

Freiraum

IAV Weitere IVS ProjektpartnerIVS Projektpartner am Stand

Automated Driving System

Aktuelle Architektur für Demonstrationsfahrt

Integration der Ergebnisse von Projektpartnern

Perspektivische Erweiterungen für weitere Anwendungsfälle im Testkorridor Dresden

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Fraunhofer IVI & Dresden ElektronikInfrastruktur

Fraunhofer IVIBackend

IAVAutomatisiertes Vernetztes Fahrzeug

Taktische Planung

DGPS Lokalisierung

AXIO-NET

Umfeldsensorik

Radar

Kamera

Lidar

Spur-/Linienerkennung & -

fusion

Objektkennung & -fusion

HochgenaueKarte

Human Machine Interface

TU Chemnitz NTLocal Dynamic Map

Längs- und Querregelung

FusionSystemsFahrstratege

Bewegungsplanung

Sensordaten + Spuren

Sensordaten + Objekte

TU Dresden Verkehrsleitsysteme und -prozessautomatisierungVerkehrsmanagementsystem VAMOS

LTE SchnittstelleFraunhofer IVI

V2X Schnittstelle

GPS KorrekturdatenLSA Daten

(Aktuelle Phase + Phasenrestdauer)

ObjekteGPS Korrekturdaten

LSA Daten

TU Dresden FZMGLOSA MPC

Quer- und Längsführung

Aktuelle LSA Phase

SPAT, [MAP, MRM] [CAM, CPM, MCM]

Prognosedaten

Fahrtrajektorie

Position

Statische Kartendaten

Manöverempfehlung und Manöverintentionen

V2X Objekte

Manöver

Spurdaten

Objekte

Situationsinterpretation

LSA Daten

Umgebungsdaten

Situation

[CAM, CPM, MCM]

LSA RSUPrognostizierte LSA Phasenrestdauer

Fahrzeug Fahrzeug

(Automatisiertes) Vernetztes Fahrzeug

Sensordaten

Freiraumerkennung & -fusion

Sensordaten

Situation

Freiraum

IAV Weitere IVS ProjektpartnerIVS Projektpartner am Stand



Automated Driving System

Aktuelle Architektur für Demonstrationsfahrt

Integration der Ergebnisse von Projektpartnern

Perspektivische Erweiterungen für weitere Anwendungsfälle im Testkorridor Dresden

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Situationsadaptives und vorausschauendes automatisiertes Fahren

modulare Umgebungsrepräsentation:

a) geometrische Ebene (was und wo)

b) Objektebene (wer und wo)

c) Kommunikationsebene (wer mit wem)

d) ...(a)

(b)

(c)

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Regelbasiertes Entscheidungstool

Generierung von Manöverempfehlungen für die kooperative Fahrzeugsteuerung beim automatisierten Fahren

Regel- und expertenbasierte Modellierung des menschlichen Verhaltens mittels Fuzzy-Logik

FusionSystems

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Synchrone Mobilität 2023Vorstellung der Präsentationsfahrten


• Vernetzung:3x LSA im Zuge des Events

• Automatisierung:zwei Streckenabschnitte mit automatisierter Fahrfunktion

• Fahrt mit einem automatisierten Fahrzeug

• Fahrt mit weiteren drei vernetzten Fahrzeugen

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1. Fahrt ins Testfeld inkl. Fahranweisung via REMAS-App

2. Annäherung an hochflexible LSA (Sprünge in Prognose, Restzeitanzeige) - automatisiert

1

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3. Annäherung an stetige LSAmit Geschwindigkeits-empfehlung - automatisiert

4. Abbiegen aufgrund Baustelleninformation + Umfahrung

4

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8. Verdichtung des Pulks + Annäherung mit Restzeitanzeige

9. Spurwechsel mit Abstimmung

5

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5. Annäherung an LSA ohne Informationen

6. Fahrt mit Geschwindigkeits-empfehlung - automatisiert

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Event

Fahrdemo

Präsentationsfahrten

Bitte rechtzeitig vor Abfahrt an der Anmeldung einfinden!

Sie weBitte achten Sie auf Ihre zeitliche Zuweisung und das für Sie reservierte Fahrzeug!

Sie werden durch Personal zu den Fahrzeugen begleitet.

Viel Spaß!

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