Page - (000333) - in Autonomes Fahren - Technische, rechtliche und gesellschaftliche Aspekte

Steuerung und Management in einem Verkehrssystem mit autonomen Fahrzeugen322 15.4 Anfahren an einer Lichtsignalanlage (LSA) Dieser Prozess ist eine der Situationen, bei dem autonome Fahrzeuge erhebliche Gewinne versprechen. An einem Zufluss einer LSA wird im Folgenden die Verlustzeit pro Fahrzeug für eine beliebige Kombination aus normalen und autonomen Fahrzeugen untersucht. Da- bei bezeichnet Ș den Anteil autonom fahrender Fahrzeuge, mit der Annahme IJ = 0,5 s für autonome und IJ = 1,5 s für normale Fahrzeuge. Die Simulationsergebnisse werden darüber hinaus durch eine theoretische Betrachtung gestützt. Für die beschriebene Situation gibt es eine solche Theorie, die in [22] entwickelt wurde. Interessanterweise lässt sie sich auf eine Situation mit einem Mix aus autonomen und normalen Fahrzeugen übertragen. Dann lautet der entsprechende Ausdruck: d q c x g c y q s x y s s s, , , , ,η λ λ λ η( )= −( ) − + −( ) = = = = −( )+ 2 1 1 1 2 1 1 2 2 0y q x 1η (15.4) In Gleichung (15.4) ist q die Nachfrage, s0 die Kapazität eines Stroms von Menschen ge- steuerter Fahrzeuge, s1 die Kapazität eines Stroms automatisierter Fahrzeuge, g die Frei- gabezeit (Grünzeit) und c die Umlaufzeit der Anlage. Die Umlaufzeit ist die Zeit, die ver- geht, bis die Anlage wieder den Anfangszustand erreicht hat. Die Simulationsergebnisse für ausgewählte Variationen der Nachfrage q und des Anteils autonomer Fahrzeuge Ș ist in Abb. 15.6 dargestellt. Die Kurven in Abb. 15.6 wurden aufgenommen, indem verschiedene Werte der Nach- frage q (variierend von 18 Fz/h bis 1800 Fz/h) für jeweils 5 Stunden simuliert wurden. Die Nachfrage selbst ist eine stochastische Größe (näherungsweise Poisson-verteilt), d. h., in jedem betrachteten Zeitintervall kommt immer eine andere Anzahl von Fahrzeugen an, Abb. 15.5 Abstandsverhalten für menschliche und autonome Fahrzeuge. Dargestellt ist der Median des Abstands und die 25 Prozent- und 75 Prozent-Perzentile, jeweils als Funktion der Position in der Kette. Die obere Kurve zeigt das Modell des menschlichen Fahrers, die untere modelliert eine Kette von autonomen Fahrzeugen