LEVITATE

TRANSPORT
CAV INTEGRATION
SOCIAL IMPACT
Auswirkungen von vernetzten und automatisierten Fahrzeugen auf die Gesellschaft

LEVITATE zielt darauf ab, einen weitreichenden Bewertungsrahmen zu entwickeln, um die Auswirkungen des vernetzten und automatisierten Verkehrs (CAT) auf alle Aspekte des Verkehrs und der individuellen Mobilität sowie auf gesellschaftlicher Ebene zu bewerten.

Ziel des Projekts

Dieser Rahmen wird genutzt, um die Auswirkungen von CAVs auf den Einzelnen, das Mobilitätssystem und die Gesellschaft anhand einer breiten Palette von Indikatoren zu bewerten. Der Zeitrahmen für die Vorhersage umfasst

– Kurzfristig – CAT befindet sich in einem frühen Stadium der Umsetzung, die technologische Leistungsfähigkeit entspricht weitgehend dem heutigen Stand

– mittelfristig – CAT wird weiter verbreitet, die Leistungsfähigkeit der Technologien steigt. Zunehmende Verbreitung von hochautomatisierten Fahrzeugen in der Flotte

– Langfristig – allgegenwärtige hochintegrierte Verkehrssysteme, die Fahrzeugflotte ist überwiegend automatisiert, persönliche Mobilität, Fahrzeuge und Infrastruktur haben sich an die neuen Technologien angepasst.

Die Ergebnisse von Levitate werden eine Reihe von validierten Methoden umfassen, um die Auswirkungen bestehender Technologien zu messen und die Auswirkungen zukünftiger Systeme vorherzusagen. Die Methoden werden auf eine Reihe von Szenarien angewandt, darunter auch auf die heutigen, um eine Reihe von Auswirkungsstudien zu neuen und zukünftigen Mobilitätstechnologien zu erstellen. Auf der Grundlage des Levitate-Ansatzes wird ein neues, vernetztes und automatisiertes Instrument zur Unterstützung von Mobilitätsentscheidungen entwickelt, das eine fundierte Grundlage für künftige Mobilitätsentscheidungen bietet.

Die Rolle von Aimsun

Aimsun hat dem Projekt eine Reihe neuer Modelle zur Verfügung gestellt, die es den Partnern ermöglichen, eine Reihe von kooperativen, vernetzten und automatisierten Mobilitätssystemen (CCAM) zu untersuchen, von der Elektromobilität (durch ein Batterielademodell) über GLOSA (Green Light Optimized Geschwindigkeit Advisory) bis hin zu automatisierten Fahrzeugen.

Eine Schlüsselrolle spielt dabei die Methode des Makroskopischen Fundamentaldiagramms (MFD), mit der untersucht wird, wie sich lokale betriebliche Auswirkungen von AVs auf die Stadtebene hochskalieren lassen. Dazu wurden mikroskopische Simulationen durchgeführt, um die Veränderungen der Netzkapazitäten bei unterschiedlichen AV-Durchdringungsraten zu messen. Die daraus resultierenden Kapazitäten werden verwendet, um die Effekte auf die Personenwageneinheiten (PCU) abzuschätzen und funktionale Beziehungen abzuleiten, die wiederum in Verkehrsnachfragemodelle einfließen, um die makroskopischen Auswirkungen auf die Leistungsfähigkeit des Netzes zu prognostizieren.

Die Analyse dreier verschiedener innerörtlicher Netze – Barcelona, Bilbao (Spanien) und Athen (Griechenland) – hat einheitliche Trends ergeben.

Konsortium

Koordinator: Universität Loughborough

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