The traffic volume due to individual traffic is rather high and is expected to grow further in the upcoming years (according to “Verkehrsprognose Österreich 2025+”, June 2009). In these times in particular the efficient and safe utilization of existing transportation infrastructure becomes indispensable. A substantial problem constitutes the individual driving of single traffic participants, which are occasionally a decisive cause for stop-and-go traffic or hazardous situations.
New developments in the recent years aim to support the driver in various situations in road traffic. Driver support systems such as lane departure warning systems or collision avoidance systems take over substantial aspects of driving and allow the driver to focus more on the actual traffic. Due to technical progress in the area of Car-to-Car Communication (C2C) and Intelligent Transportation Systems (ITS) the research area of autonomous traffic became more and more attractive in recent years. The goal is the exploration and development of new concepts and technologies which reduce the driver’s impact within his vehicle in order to make individual transportation safer and more efficient. That does not only comprise an improved utilization of available transportation infrastructure (e.g. by increasing traffic flow or density), but also the economical operation of the vehicle itself, e.g. by reducing the amount of wasted fuel or by diminishing exhaust emissions. The final stage of this ongoing development constitutes the fully autonomous car, which takes its passengers from one place to another, without expecting or requiring any human interaction.
The goal of this dissertation is the investigation of different concepts and forms of automated traffic (e.g. driver assistance systems, semi- and full autonomous traffic, automated lines of traffic) with respect to their applicability as well as their efficiency improvements in comparison to non-automated traffic. The potential gains comprise the reduction of fuel consumption and exhaust emissions, the lowering of accident frequencies and the increase in terms of traffic flow and density, respectively. Based on these investigations, measures are derived which allow the optimization or extension of available concepts of automated traffic in order to use the existing transportation infrastructure more efficiently. Quoted investigations will be performed using a traffic simulation tool. This tool will be used to simulate and analyze various, pre-defined traffic scenarios with respect to the mentioned parameters. An important part in this context constitutes the modelling of human driving behavior, which will be used in the course of these simulations as a reference to several concepts of automated traffic. The comparison between non-automated and various forms of automated / autonomous traffic is necessary in order to quantify the achieved findings of the investigations and assess the examined concepts in terms of efficiency.
Das Straßenverkehrsaufkommen durch den Individualverkehr ist hoch und wird laut Prognosen weiter steigen (z.B. Verkehrsprognose Österreich 2025+ vom Juni 2009). In Zeiten wie diesen wird eine effizientere und vor allem sicherere Nutzung der bestehenden Verkehrsinfrastruktur immer unabdingbarer. Ein wesentliches Problem stellt dabei das individuelle Fahrverhalten mancher Verkehrsteilnehmer dar, die durch eine rücksichtslose oder unökonomische Fahrweise mitunter ein ausschlaggebender Grund für die Entstehung von Stop-and-Go-Verkehr oder Gefahrensituationen sind.
In den vergangenen Jahren wurde sukzessive begonnen, den einzelnen Verkehrs-teilnehmer bei seinen Aufgaben im alltäglichen Straßenverkehr bestmöglich zu unterstützen. Fahrerunterstützungssystem wie z.B. Spurhalteassistenten oder Kollisionswarnsysteme übernehmen nicht unwesentliche Aspekte des Fahrens und erlauben dem Fahrer, sich vornehmlich auf den Verkehr zu konzentrieren. Durch technische Fortschritte in den Bereichen der Fahrzeug-zu-Fahrzeug Kommunikation (engl. Car-to-Car, C2C) sowie im Bereich Intelligenter Transportsysteme (Abk. ITS) gewann in jüngster Zeit das Forschungsfeld des autonomen Verkehrs immer mehr an Bedeutung. Das Ziel dieser Forschungsdisziplin ist die Erforschung und Entwicklung von Konzepten und Technologien, die den Einfluss des Menschen im Straßenverkehr reduzieren, mit dem Hintergrund, den Individualverkehr sicherer und effizienter zu gestalten. Dazu gehört nicht nur eine verbesserte Nutzung der bestehenden Verkehrsinfrastruktur (z.B. Erhöhung von Verkehrsfluss und –dichte), sondern auch ein ökonomischerer Betrieb des einzelnen Fahrzeugs, z.B. durch die Senkung des Treibstoffverbrauchs oder des Schadstoffausstoßes. Am Ende dieser Entwicklung steht das vollautonome Fahrzeug, dass ohne jegliche menschliche Interaktion seine Insassen sicher von einem Ort zum anderen befördert.
Das Ziel dieser Dissertation ist die Untersuchung diverser Konzepte und Formen automatisiert fahrender Fahrzeuge – von einfachen Fahrerassistenzsystemen bis hin zu vollautonom agierenden Fahrzeugen und automatisiertem Kolonnenverkehr – in Hinblick auf deren Einsetzbarkeit sowie möglicher erzielbarer Gewinne im Vergleich zum nicht-automatisierten Verkehr. Dazu gehören z.B. die Reduktion von Schadstoffausstößen, die Reduktion von Treibstoffverbrauch, die Senkung von Unfallhäufigkeiten oder die Erhöhung von Verkehrsfluss und -dichte. Basierend auf diesen Untersuchungen sollen Maßnahmen abgeleitet werden, die es ermöglichen, die vorhandenen Konzepte zu verbessern bzw. zu erweitern, um die bestehende Verkehrsinfrastruktur effizienter und ökonomischer nu nutzen. Angeführte Untersuchungen sollen mit Hilfe eines Verkehrssimulators durchgeführt werden. Mit diesem werden unterschiedliche Verkehrsszenarien simuliert und hinsichtlich erwähnter Parameter untersucht. Ein zentraler Punkt ist dabei die Modellierung des menschlichen Fahrverhaltens, das als Referenz für die verschiedenen Konzepte des autonomen Verkehrs dienen soll. Der Vergleich zwischen nicht-automatisiertem und verschiedenen Formen automatisierten Verkehrs soll helfen, die erzielten Ergebnisse besser quantifizieren zu können sowie die untersuchten Konzepte und Technologien im Hinblick auf deren Effizienz zu bewerten.