Open Access

Christoph Franke

• Die Diplomarbeit beschäftigt sich mit der Vorhersage des Fahrzeuggeschwindigkeitsprofils zur genaueren Berechnung des zu erwartenden Antriebsverbrauches. Als Grundlage dafür werden prädiktive Streckendaten, die vom Navigationsgerät bereitgestellt werden und Echtzeitverkehrsdaten eines Verkehrsdatenanbieters genutzt. Mithilfe dieser Daten wird die Fahrzeuggeschwindigkeit für die vom Navigationsgerät berechnete Route prädiziert. Es werden dabei die Geschwindigkeitsbegrenzungen, die Straßengeometrie, verschiedene Vorfahrtssituationen und die Geschwindigkeit der andern Verkehrsteilnehmer berücksichtigt. Des weiteren wird Mithilfe der prädiktiven Streckendaten und der aktuellen Fahrzeuggeschwindigkeit fahrerspezifische Charakteristika angelernt, die ebenfalls in der Prädiktion berücksichtigt werden. Das entwickelte Verfahren wurde mithilfe mehrerer Qualitätskriterien beurteilt. Durch die Verwendung der prädizierten Geschwindigkeitsverläufe konnte die Vorhersage der Antriebsleistung im Vergleich zur Benutzung lediglich der Geschwindigkeitsbeschränkungen der Route erheblich verbessert werden.
• The thesis concerned with the prediction of a vehicle speed profile for more accurate calculation of the future energy consumption of the power train. It is based on predictive route data which is supplied by the navigation system and real time traffic data. With this data the vehicles speed is predicted. Included factors are legal speed limitations, road geometry, different right of way situations and the speed of other vehicles on the road. Also using the predictive road data and the current vehicle speed driver specific behaviour is learned to be used for the prediction. The developed algorithm was evaluated by several quality criteria. By using the predicted speed profiles instead of merely the legal speed limits of the route the prediction of the power train energy consumption could be improved considerably.