Simulation und Management von fahrstreifenfreiem Verkehr der Zukunft
Zusammenfassung der Projektergebnisse
Die rapid steigende Verkehrsnachfrage und begrenzte Kapazität der Verkehrsnetze haben zu Verkehrsstaus geführt und eine Reihe von Problemen verursacht, darunter verlängerte Reisezeiten und ein Anstieg der globalen CO2-Emissionen und des Energieverbrauchs. Obwohl Strategien wie die Verkehrswende und Nachfragemanagement-Maßnahmen wertvoll sind, bleibt der straßenbasierte motorisierte Verkehr für viele Menschen und Güter weiterhin das wichtigste Transportmittel. Der Bau neuer Infrastruktur ist teuer und ökologisch fragwürdig. Daher konzentriert sich die Forschung überwiegend auf Strategien, die die vorhandene Straßeninfrastruktur besser ausnutzen. Die Fahrzeugindustrie hat sich in den letzten Jahren erheblich weiterentwickelt. Es wird erwartet, dass vernetzte und automatisierte Fahrzeuge (Connected and Automated Vehicles, CAVs) in den kommenden Jahrzehnten die dominierende Art von Fahrzeugen sein werden. Dies bietet nicht nur Komfort für individuelle Fahrer, sondern auch das Potenzial, den Verkehr effektiver zu steuern und Staus zu verringern. Das Konzept des "fahrstreifenfreien Verkehrs" (Lane-Free Traffic, LFT) wurde kürzlich eingeführt und basiert sich auf der Annahme, dass im von CAVs dominierten Verkehr, Fahrstreifen auf Straßen überflüssig werden, denn diese wurden ursprünglich eingeführt, um die Fahraufgabe für Menschen zu erleichtern und somit für Sicherheit zu sorgen. Sie führten jedoch zu erheblichen Kapazitätsverlusten in der Breite. LFT ermöglicht es Fahrzeugen, an beliebigen lateralen Positionen auf der Straße zu fahren. Diese Freiheit nutzt die vorhandene Straßenbreite besser aus und steigert somit die Verkehrskapazität erheblich. Dieses Projekt gehört zu den ersten Forschungsarbeiten, die das Potenzial von LFT sowohl auf Autobahnen als auch im urbanen Raum untersucht haben. Schwerpunkt waren die Entwicklung von Steuerungsstrategien für CAVs und deren Bewertung in einer entwickelten Simulationsumgebung. Außerdem wurde die sichere Integration von gefährdeten Verkehrsteilnehmern (Vulnerable Road Users, VRUs), wie Fußgängern und Radfahrern, im urbanen Raum untersucht. Simulationen von Autobahnen zeigten, dass die Kapazität mehr als gedoppelt werden kann im Vergleich zum herkömmlichen Verkehr. Die erhöhte Kapazität ermöglicht es, Staus zu reduzieren. Der Kapazitätsanstieg könnte den Neubau oder die Verbreiterung von Straßen überflüssig machen, bzw. deren Verengung ohne Kapazitätsverlust ermöglichen. Simulationsergebnisse von kleinen, VRU-freundlichen urbanen Kreuzungen zeigten, dass mit LFT die Fahrzeugkapazitäten erhalten bleiben oder sogar erhöht werden können, während gleichzeitig die Breite der für Fahrzeuge vorgesehenen Fahrbahn reduziert und Verzögerungen für Fahrzeuge und VRUs massiv verringert werden. Dieser Vorteil von LFT könnte daher genutzt werden, um den Platzgebrauch der Fahrzeuginfrastruktur zu reduzieren, was wiederum die Umwidmung dieser Fläche auf Fußgänger-, Fahrrad- und ÖPNV-Infrastruktur, Grünflächen o.ä. ermöglicht.
Projektbezogene Publikationen (Auswahl)
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A twolayer approach for vehicular flocking in lane-free environment. In 11th Triennal Symposium on Transportation Analysis (TRISTAN).
Rostami-Shahrbabaki, M., Weikl, S., Akbarzadeh, M. & Bogenberger, K.
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Driving Strategy for Vehicles in Lane-Free Traffic Environment Based on Deep Deterministic Policy Gradient and Artificial Forces. IFAC-PapersOnLine, 55(14), 14-21.
Berahman, Mehran; Rostmai-Shahrbabaki, Majid & Bogenberger, Klaus
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Lane-Free Traffic: History and State of the Art. 2022 IEEE 25th International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC), 1037-1042. IEEE.
Sekeran, Maya; Rostami-Shahrbabaki, Majid; Syed, Arslan Ali; Margreiter, Martin & Bogenberger, Klaus
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A Novel Potential Line Strategy for Autonomous Vehicle Control in Lane-Free Traffic. 2023 IEEE 26th International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC), 4173-4180. IEEE.
Zhang, Hanwen; Rostami-Shahrbabaki, Majid; Troullinos, Dimitrios & Bogenberger, Klaus
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Increasing the capacity of a lane-free beltway for connected and automated vehicles using potential lines. In 102nd Annual Meeting Transportation Research Board (open access).
Rostami-Shahrbabaki, M., Zhang, H., Sekeran, M. & Bogenberger, K.
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Integrated Intersection Control for Lane-Free Connected and Automated Driving. 2023 8th International Conference on Models and Technologies for Intelligent Transportation Systems (MT-ITS), 1-7. IEEE.
Stueger, Philipp N.; Malcolm, Patrick; Niels, Tanja & Bogenberger, Klaus
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Modeling Vehicle Flocking in Lane-Free Automated Traffic. Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board, 2677(9), 499-512.
Rostami-Shahrbabaki, Majid; Weikl, Simone; Niels, Tanja & Bogenberger, Klaus
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Multi-Task Lane- Free Driving Strategy for Connected and Automated Vehicles: A Multi-Agent Deep Reinforcement Learning Approach.
Berahman, M., Rostami-Shahrbabaki, M. & Bogenberger, K.
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Lane-free intersection control for connected automated vehicles prioritizing vulnerable road users. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 170, 104918.
Malcolm, Patrick & Bogenberger, Klaus
