Algorithmus für die Energieersparnis
Forschende der Clemson University im US-Bundesstaat South Carolina widmen sich dem energiesparsamen Autonomen Fahren.
Ein dreijähriges Forschungsprojekt hat Algorithmen hervorgebracht, die geeignet sind, Energie einzusparen. Es geht die Verhaltensprognose für Vernetztes und Autonomes Fahren.
Jaguar Land Rover: Geisterauto als Vorbild. Quelle: JLR
Desto weniger ein Fahrzeug bremst, desto weniger Energie geht verloren. Der Bremsvorgang reduziert die Bewegungsenergie und produziert Wärme. Die Algorithmen des Teams aus South Carolina sparen bis zu 23 Prozent der Energie ein. Dafür müssen die Fahrzeuge miteinander vernetzt sein.
Die Tests wurden mit zwei Fahrzeugen durchgeführt: einem Mazda (Benziner) und einem Nissan (E-Auto). Beide Fahrzeuge wurden vernetzt, sodass die Daten senden und empfangen können. Auf einer geschlossenen Teststrecke fuhren die Fahrzeuge abwechselnd die jeweils sieben Runden.
Mittels Simulationen wurden Phantomfahrzeuge vor und hinter den Testfahrzeugen platziert. Derart konnte man verschiedene Verkehrsszenarien durchexerzieren, ohne einen Unfall zu befürchten. Einige der Phantome fuhren autonom, andere wurden als manuell gesteuert simuliert.
Die Fahrzeuge wendeten am Ende der Strecke, was mit Rückstauungen einherging. Folgten die Fahrzeuge dem simulierten Autonomen Auto, sparten sie bis zu 23 Prozent Energie ein. Der Grund war, dass die Phantomfahrzeuge ihre Absichten mitteilten, sodass man die Bremsvorgänge absprechen konnte. Manuell gesteuerte Phantomfahrzeuge waren, wie die realen Fahrzeuge dieser Art, in ihrem Verhalten schwer vorherzusagen. Das reduzierte die Reaktionszeit und die Energieersparnis lag bei bis zu zwölf Prozent.
Des Weiteren befand man eine Reduktion von Staus durch das Autonome Fahren, da es den Verkehrsfluss erhöhen würde.
