Potentiale intelligenter Verkehrssysteme

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1 Potentiale intelligenter Verkehrssysteme its bavaria - Forum Zukünftige Stadt- und Verkehrsentwicklung in München München, Dr.-Ing. Matthias Spangler Technische Universität München 0

2 Anzahl der bei Straßenverkehrsunfällen Getöteten nach Beteiligungsart und Unfallort, 2013: Offensichtliche Problembereiche [statistisches Bundesamt, Wiesbaden, 2014] Pkw auf Landstraßen größtes Risiko Autobahnen relativ sicher Innerorts: schwache Verkehrsteilnehmer 1

3 Unfallgeschehen in Deutschland - Charakteristik Unfallstelle - 40% der Personenschadensunfälle an Kreuzungen und Einmündungen innerorts ca. 50% aller Unfälle außerorts 30% aller Unfälle Unfälle mit Personenschaden Deutschland 2011 Kurve 11,8% an Kreuzungen und Einmündungen: 20% aller Verkehrstoten 40% aller verletzten Personen Steigung/ Gefälle 9,3% andere Unfallstelle 29,7% Grundstückszufahrt 7,5% Einmündung 22,1% Kreuzung 19,5% Quellen: Destatis 2012; M. Gerstenberger, TUM-VT, 2012: Knotenpunktanalyse Statistik und GIDAS 2

4 Wo liegen die Ursachen? Mensch ist Unfallursache Nummer 1 Kann Technik helfen? Einflussfaktor Fahrzeug ist extrem gering! Hauptursachen für Verkehrsunfälle: Fahrer (und Umfeld) Personenbezogene Ursachen Umfeldbezogene Ursachen Fahrzeugbezogene Ursachen (technische Mängel) Quelle: Statistisches Bundesamt; Verkehrsunfälle

5 Problemfeld Knotenpunkt Der Verkehrsteilnehmer ist hochgradig gefordert: Entscheidung in komplexen Situationen Synchronität von Entscheidung und Ausführung Umsetzung der geplanten Manöver Koordination von menschlicher Sensorik, Informationsverarbeitung, Aktorik Kann Technik helfen? 4

6 Der V2X-Ansatz Information und Kommunikation Vehicle-Vehicle- Communication Vehicle-Center- Communication WLAN, DSRC GPRS, UMTS DAB, FM Vehicle-Infrastructure- Communication! 60! Center-Infrastructure- Communication 5

7 Der V2X-Ansatz Information und Kommunikation Wo sind die schwachen Verkehrsteilnehmer (VRU)? User-User- Communication User-Center- Communication WLAN, DSRC GPRS, UMTS DAB, FM User-Infrastructure- Communication! 60! Center-Infrastructure- Communication 6

8 Problemfeld Kreuzung: Mögliche Konflikte (Bsp. Safespot-System IRIS) Trajectory Potential safety critical situation Traffic Lights Pedestrian Environmental Environmental Sensors Sensors In-Vehicle In-Vehicle Sensors Sensors Traffic Traffic Sensors Sensors Red Light Violation!! Traffic Lights Traffic Lights Controller Controller Node Node Intersection Intersection MFO MFO T. Schendzielorz, TUM-VT, 2011: Kreuzungsassistenz IRIS 7

9 Die Kooperative Kreuzung Assistenzsystem IRIS aus Projekt SAFESPOT Intelligent RSU monitoring the intersection RSU Rotlichtübertretung Kollisionswarnung Linksabbieger Kollisionswarnung Rechtssabbieger Rettungsfahrzeugunterstützung 8

10 Die Kooperative Kreuzung IRIS-System Rotlichtübertretung 9

11 Die Kooperative Kreuzung IRIS-System Kollisionswarnung Fußgänger und Radfahrer 10

12 Die Kooperative Kreuzung Ansatz im Forschungsprojekt UR:BAN Zusätzlich zu Erhöhung der Verkehrssicherheit: Verkehrseffizienz Umwelteffizienz SK Smarte Kreuzung 11

13 Kooperative Infrastruktur Entwicklung von Referenzarchitekturen Leitfaden zur Einrichtung kooperativer Systeme für - Entscheidungsträger - Planer und Betreiber - Lieferanten VV Kooperative Infrastruktur 12

14 Referenzarchitektur und kooperative Applikationen Rolle der Städte im kooperativen Verkehrsmanagement Szenario 1: Städte übernehmen die Rolle des Datenproviders Quelle: Offermann,

15 Referenzarchitektur und kooperative Applikationen Rolle der Städte im kooperativen Verkehrsmanagement Szenario 2: Stadt als Datenbereitsteller, private Anbieter übernehmen Qualitätsmanagement und Referenzierung Quelle: Offermann,

16 Referenzarchitektur und kooperative Applikationen Rolle der Städte im kooperativen Verkehrsmanagement Szenario 3: Stadt stellt Rohdaten bereit, Datenprovider ist verantwortlich für Datenveredelung, Qualitätsmanagement und Referenzierung Quelle: Offermann,

17 Referenzarchitektur und kooperative Applikationen Rolle der Städte im kooperativen Verkehrsmanagement Szenario 4: Autarker Daten- / Service-Provider, minimale Beteiligung der Stadt Quelle: Offermann,

18 Referenzarchitektur und kooperative Applikationen Beschreibung der beteiligten technischen Komponenten des städtischen Systems Kurzbeschreibung der nötigen Schnittstellen und zugehöriger Standards Daraufhin Einordnungsmöglichkeit der eigenen Kommune in Cluster Quelle: Kaths,

19 Referenzarchitektur und kooperative Applikationen Cluster 1 Wesentliches Merkmal: Vorhandensein eines zentralen Verkehrsmanagements Knotenpunktbasierte Systeme Cloudbasierte Systeme Zentralenbasierte Systeme Quelle: Kaths,

20 Referenzarchitektur und kooperative Applikationen Cluster 2 Wesentliches Merkmal: Verkehrsrechner vorhanden, Kein Verkehrsmanagement Knotenpunktbasierte Systeme Cloudbasierte Systeme Zentralenbasierte Systeme (ggf. Aufrüstung) Quelle: Kaths,

21 Referenzarchitektur und kooperative Applikationen Cluster 3 Wesentliches Merkmal: keine zentrale Einheit zur Verkehrssteuerung Knotenpunktbasierte Systeme Cloudbasierte Systeme Zentralenbasierte Systeme Quelle: Kaths,

22 Crowd-Sourced Data Bsp. Community-based Parking Bosch Community-based Parking (CbP) is a crowd-sourced cross-oem approach leveraging car sensor data (ultra sonic) by Bosch automotive know-how and data mining methodologies. The solution is aiming at providing high quality on-street parking data in a unique coverage. Parking Services Parking Area Map Parking Prediction Occupancy Map Additional Parking Information Quelle: Bosch,

23 Zwischenfazit Vertiefte Unfall-/Situations-/Verkehrs- und Emissionsanalysen zeigen Potenzial für Technikeinsatz. Neue Technologien unterstützen im Wesentlichen den Fahrer: Information, weitere Voraussicht, Warnung bei ausbleibender Reaktion, Eingriffe in Fahrhandlung bis hin zum automatisierten Fahren Neue Technologien versprechen Erhöhung der Verkehrssicherheit: Der Fahrer wird bei seiner Fahraufgabe unterstützt, die Unfallursache Mensch kann zunehmend vermieden werden. Aber auch Technik macht Fehler: Sensoren sind ungenau, Systeme und Kommunikation können ausfallen, Algorithmen treffen Entscheidungen, die der Mensch vorhergedacht hat Nicht mit Technik ausgerüstete Verkehrsteilnehmer sind einzubeziehen: Fahrzeuge ohne ADAS und V2X, Fußgänger, Fahrradfahrer hier besteht hoher Bedarf an Fahrzeug- und Infrastruktur-Sensorik Um Technik hier richtig einzusetzen, muss das Verhalten des Menschen in technisierter Umgebung genauer verstanden und beschrieben werden. 22

24 Der Traum vom automatisierten Fahren t = x? 2015: Testfelder und politische Willenserklärungen Minister Gabriel, : Dem automatisierten und vernetzten Fahren gehört die Zukunft. BMWi-Studie: Die Einführung hochautomatisierter Fahrfunktionen auf Autobahnen ist spätestens bis zum Jahr 2020 technisch möglich. Fahrerlose Fahrzeuge sind auf öffentlichen Straßen aber erst weit nach 2020 zu erwarten. Minister Dobrindt, : Um die zunehmende Automatisierung und Vernetzung moderner Fahrzeuge zu unterstützen, hat das Bundesministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur das "Digitale Testfeld Autobahn A9"ins Leben gerufen. Damit können Industrie und Forschungseinrichtungen automatisiertes und vernetztes Fahren unter realen Bedingungen erproben. Quelle: Busch,

25 Automatisiertes Fahren: Veränderungen am Verkehrssystem Technik: Kommunikation und Vernetzung, Automatisierung, Daten und Informationen, Verteilte Intelligenz Dienste und Funktionen: Assistenz und Automatisierung Mobility as a Service Organisation und Institution: Zunehmende Vielfalt (neue Rollen, neue Stakeholder) Selbstorganisation Regulierung [Acatech, IT-summit, 2012] betroffen: Mensch/Transportgut/Fahrzeug/Infrastruktur Quelle: Busch,

26 Automatisiertes Fahren: Veränderungen am Verkehrssystem Stufen der Automatisierung des Fahrvorgangs [VDA, 2015] 25

27 Automatisiertes Fahren: Veränderungen am Verkehrssystem Les- und verstehbare Straßen sind Voraussetzung für wirkungsvolle Fahrassistenz ( Roads that cars can read ) Modularität u. Multifunktionalität sichern optimale Anpassung an Zweckbestimmung und ITS ( Forever Open Road ) Quelle: Busch,

28 Automatisiertes Fahren: Veränderungen am Verkehrssystem 2015: nur Autos und Verkehrs-Infrastrukturen? Kognitive Assistenz Vernetztes Verkehrssystem Mensch im Verkehr Herausforderungen für Fahrer und/oder Automat Quelle: Busch,

29 Automatisiertes Fahren: Veränderungen am Verkehrssystem Mobilität statt Autos anbieten Quelle: Busch,

30 Automatisiertes Fahren: Motivation, Erwartungen, Folgen Staufreiheit Platzgewinn Sicherheit Aufenthaltsqualität Wettbewerb Kosten Komfort Kapazität Quelle: Busch,

31 Automatisiertes Fahren: Motivation, Erwartungen, Folgen Menschen machen Fehler Fehlertypen bei Unfällen mit Personenschaden, 2013 Unfallursachen 9% 1% 90% Unfallbezogenen Ursachen Technische Mängel Fehlverhalten der Beteiligten Mensch ist Unfallursache Nummer 1 Nahezu alle Verhaltensfehler sind durch Technik adressierbar! Quelle: Statistisches Bundesamt; Verkehrsunfälle

32 Automatisiertes Fahren: Motivation, Erwartungen, Folgen Fehlverhalten hat viele Ursachen Alter und Unfallursache bei Unfällen mit Personenschaden, 2013 Anzahl der Fehlverhalten je Personenschadensunfälle Mensch ist Unfallursache Nummer 1 Nicht jeder braucht die gleiche technische Assistenz/Unterstützung! Quelle: Statistisches Bundesamt; Verkehrsunfälle

33 Automatisiertes Fahren: Motivation, Erwartungen, Folgen Weniger Kapazität bei geringer Ausstattung, mehr bei Vollausstattung ohne mehr Straßen? Teilausstattung Vollausstattung Zusätzliche Kapazität durch engere Fahrspuren, weniger Parkplätze, intelligentes Fahren? Kein Stau aus dem Nichts mehr (homogener vorhersagbarer Verkehrsfluss)?? Quelle: Busch,

34 Automatisiertes Fahren: Motivation, Erwartungen, Folgen Keine Detektoren, keine Schilderbrücken auf den Autobahnen? Keine Detektoren, keine Schilder, keine Ampeln in der Stadt? Quelle: Busch,

35 Automatisiertes Fahren: Motivation, Erwartungen, Folgen Mobility 4.0 Shared Space 4.0 Automatisierung und Inklusion? Just-in-time Lieferung für jeden Quelle: Busch,

36 Automatisiertes Fahren: Motivation, Erwartungen, Folgen Mehr Wettbewerb um die Herstellung des Autos (als fahrbaren Untersatz ) um die Bereitstellung von Mobilität um die Kostenträgerschaft und den Erlös Quelle: Busch,

37 Herausforderungen und Handlungsbedarfe 1. Technik: gering Es gibt noch viel zu tun, aber wir können das! 2. Funktion: mittel Was wollen wir genau? Was ist sinnvoll? Was ist (gesellschaftlich) vertretbar? 3. Organisation: hoch Wer ist zuständig? Wie sind die Regeln? Was muss ein Fahrer noch können, was neu erlernen? Was kostet das und wer bezahlt? Quelle: Busch,

38 Dr.-Ing. Matthias Spangler