Im Fokus derzeitiger Forschungen im Bereich der Elektromobilität steht die Reichweitenerhöhung von E-Fahrzeugen, dabei sollen intelligente Fahrerassistenzfunktionen zu einer energieeffizienten Fahrweise hinführen. Das Förderprojekt "Energieeffizientes Fahren 2014" (EFA 2014/2) verfolgt in diesem Zusammenhang den Ansatz, die Energieeffizienz und somit die Reichweite von Elektrofahrzeugen durch Einsatz von modernen V2I-Technologien zu erhöhen. Dabei werden Daten der Umgebung (Lichtsignalanlagen, Verkehrslage) an das Fahrzeug übermittelt, welches so eine geeignete Fahrstrategie wählen kann. Als Verkehrsbeeinflussungsanlagen im Stadtverkehr werden zunehmend verkehrsabhängige Lichtsignalanlagen (LSA) eingesetzt, welche maßgeblich den Verkehrsfluss bestimmen. Aufgrund dessen werden insbesondere Schaltdaten dieser Form von Lichtsignalanlagen im Rahmen von EFA 2014/2 herangezogen und an das Fahrzeug übertragen, um so den Fahrer zu unterstützen und seine Fahrweise anzupassen. Auf einer Pilotstrecke in Dresden von mehreren Kilometern Länge konnte dieser Ansatz erfolgreich getestet werden.

    The main goals of today's research and development are leading to different systems and topics for more energy-efficient technologies in powertrains and intelligent driver assistance systems. The funded project "Energieeffizientes Fahren 2014" (EFA 2014/2) aims for an increasing range of electric vehicles. In order to reach this goal an approach has been chosen which includes infrastructure data using Vehicle-to-Infrastructure (V2I) communication technologies. Particularly traffic actuated traffic lights are being utilized since these are state of the art to optimize traffic flows. Based on the interaction between vehicle and infrastructure the driver will be able to adapt an energy-efficient manner of driving easily through additional information and integrated board aggregation. This approach has been successfully tested in Dresden.


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    Titel :

    Using Online Data from Local Traffic Management Centers to Assist an Energy-Efficient Driving Behavior


    Beteiligte:
    Krumnov, Mario (Autor:in) / Richter, Robert (Autor:in) / Lewerenz, Per (Autor:in) / Schubert, Torsten (Autor:in) / Uebel, Stephan (Autor:in)


    Erscheinungsdatum :

    2014


    Format / Umfang :

    12 Seiten, Bilder, 18 Quellen



    Medientyp :

    Aufsatz (Konferenz)


    Format :

    Print


    Sprache :

    Englisch





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