"APEROL" Autonome, personenbezogene Organisation des Straßenverkehrs und digitale Logistik
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Schlussbericht zum Verbundprojekt
„APEROL“
Autonome, personenbezogene Organisation des
Straßenverkehrs und digitale Logistik
FKZ: 16AVF2134
Laufzeit: 01.10.2018 – 30.04.2021
Verbundpartner:
Schlussbericht „APEROL“ 1
Inhaltsverzeichnis Abbildungsverzeichni s ................................ ................................ ................. 5 Tabell enverzeichnis ................................ ................................ .................... 7 Disclaimer ................................ ................................ ................................ . 7 1 Ziele des Verbundpr ojektes und Vorhabensbeschrei bung ............................... 8 2 Projekt -Kons ortium ................................ ................................ ................. 12 3 Innov ative Ans ätze des Pr ojektes APEROL ................................ .................. 14 4 Beschreibung des Pr ojektabl aufes ................................ ............................. 16 4.1 Beeinflussung der Zielerreichung durch unvorhergesehene Ereignisse ........... 17 5 Beschreibung der wissenschaftlich -technischen Erg ebnisse ........................... 20 5.1 Requirements Engineering intelligenter, urbaner Mobilitätsszenarien ........... 20 5.1.1 Entwurf der Szenarien und Anwendungsfälle ............................................. 20 5.1.2 Nutzeranforderungen und -profile ............................................................ 21 5.1.3 Technische Anforderungen ...................................................................... 22 5.1.4 Systemarchitektur ................................................................................... 23 5.1.5 Cloud-Framework zur Aufnahme der Services ............................................ 24 5.2 Entwicklung der M obilitätsdienste .............................................................. 25 5.2.1 Konzeption Optimierungsalgorithmen für die Tourenplanung ..................... 25 5.2.2 Verkehrszustandserfassung mit Kurzfristprognosen ................................... 27 5.2.3 Optimierungsmöglichkeiten in Door -to-Door Szenarien durch Hotspots und Snaps ............................................................................................................. 27 5.2.4 Integration von Mobility -on-Demand in multimodale Mobilitätsplattformen 30 5.3 Buchungs- und Vergütungssystem ............................................................... 32 5.3.1 Analyse der Nutzungsdaten und Anforderungen an das Buchungs - und Vergütungssystem ........................................................................................... 32 5.3.2 Preisberechnung ..................................................................................... 32 5.3.3 Konzeption des Buchungs - und Vergütungssystems .................................... 33 5.4 Verkehrssimulatio n eines Mobility -on-D emand-Systems für die Stadt Aachen . 36 5.4.1 Einleitung .............................................................................................. 36 5.4.2 Die APEROL -Systemumgebung .................................................................. 37 5.4.3 Simulatio nsergebnisse ............................................................................. 38 5.5 Benutzerschnittstellen für autonome On -Demand-Mobilität: Gestaltung, Entwicklung und Evaluation ............................................................................. 40 Schlussbericht „APEROL“ 2
5.5.1 Menschzentrierte Gestaltung des Mobilitätsdienstes ................................. 40 5.5.2 Mobile Nutzer -App .................................................................................. 43 5.5.3 Umsetzung der Applikatio nen .................................................................. 43 5.5.4 Formative und summative Evaluation der Nutzerschnittstellen ................... 45 5.6 Entwicklung der Plattform für Autonome On -Demand-Mobilität .................... 47 5.6.1 Einleitung .............................................................................................. 47 5.6.2 Anforderungen ....................................................................................... 49 5.6.3 Vollautomatische Dispositio n ................................................................... 51 5.6.4 Live Verkehr ........................................................................................... 51 5.7 Visual Perception mit monokularer Kam era ................................................. 54 5.7.1 Aufbau eines AP EROL -Perzeptionsmoduls auf Basis des Apollo Projektes ..... 54 5.7.2 Anpassung und Erweiterung des LGSVL -Simulators für Reinforcement Learning (RL) .................................................................................................. 57 5.7.3 Implementierung eines „Reinforcement Learning“ -Frameworks für autonomes Fahren ........................................................................................................... 59 5.8 WZL: Automatisches Fahren auf Basis des Versuc hsträgers e.GO Life ............. 60 5.8.1 Basisfahrzeug und Aktuatorik ................................................................... 60 5.8.2 Packaging und AD -Komponenten .............................................................. 61 5.8.3 Drive-by -Wire Umsetzung ........................................................................ 62 5.8.4 LiDAR-basierte Schutzfeldüberwachung .................................................... 63 5.8.5 Fahrdy namikregelung, Trajektorienplanung und Routenvorgabe ................. 64 5.9 Forschungsdemonstrat or für intelligente Logistik: Cloudframework, Optimierung, Machine Learning und GUI ........................................................... 65 5.9.1 Szenarien einer digitalen Logistik ............................................................. 65 5.9.2 Technische Anforderungen an das Logistikszenario .................................... 65 5.9.3 Umsetzung des L ogistikdemonstrators ...................................................... 67 5.9.4 Entwicklung und Implementierun g von autonomen Fahrfunktionen auf dem Modellauto ..................................................................................................... 68 5.10 Gesellschaftliche Akzeptanz und Evaluation des Mobilitätsdienstes ............. 70 5.10.1 Kommunikations - & Beteiligungskonzept ................................................. 71 5.10.2 Anforderungen an einen autonomen On -Demand Mobilitätsdienst ............ 74 5.10.3 Nutzerzentrierte Evaluation der entwickelten Lösung mittels Prototypentest................................................................................................ 79 5.10.4 Übertragbarkeit der Ergebnisse .............................................................. 83 5.11 Automatisierte Mobilität in der Stadt Aachen ............................................ 83 6 Relevante FuE -Ergebnisse v on dritter Sei te währ end der Pr ojektlaufzeit ........ 88 7 Durchführung öffentlichkeitswirksamer Maßnahmen in der Pr ojektl aufzeit ..... 89 7.1 Liste der Veröffentlichungen ...................................................................... 89 7.2 Liste der Veranstaltungen und Konferenzen ................................................. 91 8 Erfindungen / Sc hutzrechtsanmeldung en sowie wissenschaftliche und wirtschaftliche A nschl ussfähigkeit und Erfol gsaussichten des Pr ojektes ............ 93 Schlussbericht „APEROL“ 3
8.1 MAT.TRAFFIC GmbH ................................................................................... 93 8.2 PSI Logistics GmbH .................................................................................... 93 8.3 Lehrstuhl für Communication Science HCIC der RWTH Aachen ....................... 94 9 Handlungsempfehlungen ................................ ................................ .......... 95 9.1 Allgemeine Handlungsempfehlungen „Autonome On -Demand-Mobilität“ ........ 95 9.2 Handlungsempfehlungen „Automatisierte Mobilität in der Stadt A achen“ ...... 96 Quellenverzeichnis ................................ ................................ .................... 98 Schlussbericht „APEROL“ 4
Abbildungsverzeichnis Abbildung 1: Übersicht Konsortialpartner ......................................................... 12 Abbildung 2: Vorgehen und Arbeitspakete ......................................................... 16 Abbildung 3: Zentrale Aspekte von APEROL ....................................................... 18 Abbildung 4: Vereinfachte Beschreibung der Mobilitätsdiens tleistung ................. 21 Abbildung 5: Komponentengruppendiagramm der APEROL Systemarchitektur ...... 23 Abbildung 6: Auszug Aktivitätsdiagramm Buchung ............................................. 24 Abbildung 7: Entwickelter Optimierungsalgorithmus (Gökay et al. (2019)) ........... 26 Abbildung 8: Konzept für historische Hotspo ts .................................................. 29 Abbildung 9: Ganzheitliche Mobilitätsdienstleistung nach VDV -436 ..................... 30 Abbildung 10: Übersicht über mögliche Komponenten des Preises ...................... 33 Abbildung 11: Empfehlungsdienst für Mobilitätsdienstleistungen ....................... 35 Abbildung 12: Der betroffene Raum Aachen (links) und sein generiertes Simulationsnetzwerk (rechts). .................................................................... 36 Abbildung 13: System übersicht der APEROL -Simulationsumgebung mit zwei kooperierenden Subsy stemen ..................................................................... 38 Abbildung 14: User Story Map und Nutzeranforderungen zum Personentransport mit Autonomer On -Demand-Mobilität ......................................................... 41 Abbildung 15: Impressionen aus dem Gestaltungspro zess ................................... 42 Abbildung 16: Ausgewählte Screens der mobilen Nutzer -App. ............................. 43 Abbildung 17: System architektur (links) und Schnittstellendefinition (rechts) des Mobilty-on-Demand-D ienstes von APEROL. .................................................. 44 Abbildung 18: Entwickelte Benutzerschnittstellen des APEROL -(A)MoD Dienstes. . 45 Abbildung 19: Aufbau des videobasierten Autonomous Vehicle (AV) Simulators. .. 46 Abbildung 20: Kontextbasierte Evaluation der Nutzerschnittstellen entlang der gesamten User Journey mit videobasiertem AV Simulator. ............................ 47 Abbildung 21: System architektur ...................................................................... 48 Abbildung 22: Routing ohne Live -Verkehrsdaten ................................................ 52 Abbildung 23: Routing mit Live -Verkehrsdaten; Wochenta g 07:00 Uhr ................. 53 Abbildung 24: Routing mit Live -Verkehrsdaten; Wochentag 08:00 Uhr ................. 53 Abbildung 25: Routing mit Live -Verkehrsdaten; Wochentag 08:00 Uhr (Erzwingen statische Route) ........................................................................................ 54 Abbildung 26: Apollo Perzeptio nsmodule .......................................................... 55 Abbildung 27: ROS Integratio n und Kommunikation mit den WZL -Kameras ........... 56 Abbildung 28:Dreamview -Sicht für die Insassen im Auto . Visualisierung der Ergebnisse aus dem Perzeptionsmodul. (a) Oben links: Kamerabild erweitert um die 3D Prädiktion aus der KI. (b) Rechts: Darstellung der Objekte aus der Vogelperspektive. (c) Unten links: Darstellung statischer Informationen aus einer HD-Umgebungskarte und von dynamischen Obj ekten aus der KI. ........... 57 Abbildung 29: LGSVL Modulkatalog ................................................................... 58 Abbildung 30: Kommunikation zwischen Simulation und Framework. ................... 58 Abbildung 31: APEROL RLlib Framework -Übersicht. ............................................ 60 Schlussbericht „APEROL“ 5
Abbildung 32: Blick in die Fahrerkabine und Lenkaktuator des Prototyps ............. 61 Abbildung 33: Links: Schematische Darstellung des Bauraums und Einbaupositio n für AD-Komponenten (blau). Rechts: Im Projekt konzipiertes Packaging -Layout für AD-Komponenten ................................................................................. 62 Abbildung 34: Kurzübersicht und -erläuterungen der essenziellen AD - Komponenten ............................................................................................ 63 Abbildung 35: Fro ntansicht des e.GO Life Prototyps ........................................... 64 Abbildung 36: Schematische Darstellung der Auftragsverteilung ......................... 64 Abbildung 37: Systemskizze ............................................................................. 66 Abbildung 38: Demonstratorfahrzeug ................................................................ 67 Abbildung 39: Server ....................................................................................... 67 Abbildung 40 : Micro-Hub ................................................................................. 68 Abbildung 41: ArUco -Marker ............................................................................ 69 Abbildung 42: End-To-End Ansatz ..................................................................... 70 Abbildung 43: Einstellung zu auto nomem Fahren - „Wie stehen Sie automatisierter Mobilität gegenüber?“ (N=70) .................................................................... 72 Abbildung 44: Teilnutzenwerte der Attribute eines Kommunikationskonzeptes für Mobilitätsinfrastrukturprojekte (N=210) ...................................................... 73 Abbildung 45: Bereitschaft, ein autonomes Shuttle mit bekannten und unbekannten Mitfahrern zu teilen (Mittelwerte und Standardfehler) unterschieden nach verschiedenen Wegzwecken und Kurz - bzw. Langstreckenfahrten (N=545) ...................................................................... 74 Abbildung 46: Teilnutzenwerte (Mittelwerte) verschiedener Ausprägungen von Eigenschaften für die Nutzungsentscheidung eines On -Demand- Mobilitätsangebotes (N=1.090). .................................................................. 75 Abbildung 47: Simulation von Nutzerpräferenzen – Anteile in verschiedenen Tarifszenarien: Spar v s. Standard vs. Komfort (N=1.090) ............................... 76 Abbildung 48: Relative Wichtigkeiten (Mittelwerte in Prozent) der Verkehrsmittelattribute für die Nutzungsentscheidung über alle Szenarien und Weglängen (N=1.501) ................................................................................. 77 Abbildung 49: Nutzerpräferenzanteile in Verkehrsmittelszenarien. Parametrisierung mit verkehrsmitteltypischen Eigenschaften und gutem ÖPNV - Ausbau - “APEROL Shut tle“: bis zu 15 Mitfahrer, free floating, Kosten wie ÖPNV – keine Verspätungsvo r -/nachteile zwischen ÖPNV/Pkw/APEROL -Shuttle durch gemeinsame Fahrspuren (N=1.501) ............................................................. 78 Abbildung 50: Nutzerpräferenzanteile in Verkehrsmittelszenario . Parametrisierung mit verkehrsmittelty pischen Eigenschaften und gutem ÖPNV -Ausbau - “APEROL Shuttle“: bis zu 6 Mitfahrer, free floating, kostenlos – keine Vers pätungsvor- /nachteile zwischen ÖPNV/Pkw/APEROL -Shuttle durch gemeinsame Fahrspuren (N=1.501) .................................................................................................. 79 Abbildung 51: Innenansicht des ‚Wizard-of-Oz‘ Setups der Testfahrten in Saarbrücken. ............................................................................................. 81 Schlussbericht „APEROL“ 6
Abbildung 52: Bewertung des entwickelten Mobilitätsdienstes hinsichtlich Akzeptanzfaktoren und Nutzungsintention (links) und semantischer Zuschreibungen (rechts). (N=10) ................................................................. 82 Abbildung 53:Impressionen des Bürger dialoges am 6. April 2019 in Aachen ......... 84 Abbildung 54: Ergebnisse des Zukunftsworkshops „Automatisierte Mobilität in der Stadt Aachen“ ........................................................................................... 87 Ta b e l l e n v e r z e i c h n i s Tabelle 1: Liste der Ko nsortialpartner ............................................................... 12 Tabelle 2: Beispielhafte stark gekürzte Aufgabenbeschreibung der Buchung ........ 22 Tabelle 3: Szenarien der Simulationsexperimente .............................................. 39 Tabelle 4: Simulationsergebnisse für verschiedene Flottengrößen (Abholwartezeiten und nicht bediente Fahrten) ........................................... 40 Tabelle 5: Ausgewählte technische Eckdaten des e.GO L ife Basism odells ............. 61 Tabelle 6: Kurzübersicht und -erläuterungen der essenziellen AD -Komponenten .. 62 Tabelle 7: Liste der Veröffentlichungen ............................................................ 90 Tabelle 8: Liste der Veranstaltungen und Ko nferenzen ....................................... 92 Disclaimer In dieser Arbeit wird aus Gründen der besseren Lesbarkeit das generische Maskulinum verwendet. Weibliche und anderweitige Geschlechteridentitäten sind dabei ausdrücklich mitgemeint, soweit es für die Aussage erforderlich ist. Schlussbericht „APEROL“ 7
1 Ziele des Ve r b u n d p r o j e k t e s und Vo r h a b e n s b e - schreibung Der Transport von Menschen und Gütern ist eine der wichtigsten Komponenten der deutschen Wirt- schaft. Seit einiger Zeit erleben wir den Wandel vom traditionellen Verkehr hin zum mehr und mehr autonomen Fahren. Dieser Wandel wird die Mobilitätsgewohnheiten der Bürger vollkommen verän- dern. Damit er ein Erfolg wird, müssen neue innerurbane Mobilitätskonzepte erarbeitet werden, die die neuartigen digitalen Dienste in das städtische Leben integrieren. Ebenso muss ein gesellschaftlicher Transformationsprozess beschritten werden: gerade bei der Einführung neuartiger Technologien ist das Innovationsmanagement zentral, da es häufig einen von gesellschaftlicher Skepsis begleiteten Pro- zess darstellt, wenn die Bürger nicht von Anfang an in diesen Transformationsprozess eingebunden werden. Das Projekt APEROL widmete sich einem ganzheitlichen Ansatz auf Basis neuer Cloud- und Kommuni- kationstechnologien für einen optimierten vollautonomen Verkehr, der die individuellen Bedürfnisse der Bürger berücksichtigt und Dienste für ein vollautonomes und auf die Nutzeranforderungen hin optimiertes Transportsystem darstellt. Der Fokus liegt auf den sich wandelnden Mobilitätsbedürfnis- sen der Menschen im Zeitalter der Digitalisierung und der Flexibilisierung des Verkehrs. Die entwickel- ten Mobilitätslösungen wurden zum Teil im innerurbanen Verkehr in Aachen integriert und in iterati- ven Schleifen optimiert. Täglich pendeln Millionen Menschen zu ihrer Arbeit, erledigen ihre Einkäufe und Besorgungen mit dem Auto oder transportieren Güter. Dieses Transportwesen benötigt viele Ressourcen und Zeit. Ein flexib- les Verkehrssystem auf Basis autonom fahrender Fahrzeuge, wie im Projekt APEROL entwickelt, kann hier zu einem erheblichen Produktivitätsgewinn beitragen. Im Projekt wurde hierfür eine intelligente, bedarfsgerechte und zugleich effiziente Mobilitätsplattform entwickelt. Bürger sollen nicht mehr al- leine im eigenen Fahrzeug sitzen, sondern mit einigen Mitfahrern ein autonom fahrendes Fahrzeug teilen. Erreicht wird dieses Ziel durch ganzheitlich optimierte Dienste, die über eine Mobilitäts-Cloud bereitgestellt werden. Jeder Bürger hat die Möglichkeit, zwischen verschiedenen Diensten auszuwäh- len und damit auch seinen individuellen Preis zu bestimmen. Beispielswese kann ein Geschäftsmann ein Fahrzeug alleine nutzen, wenn er die Pendelzeit für Büroarbeit nutzen möchte oder ein günstigeres Sharing-Angebot wählen, in dem er das Fahrzeug mit anderen Nutzern teilt und Abstriche bei der Fahr- zeit in Kauf nimmt. Schlussbericht „APEROL“ 8
Neben der Flexibilisierung des Stadtverkehrs kann das APEROL-Konzept mittelfristig auch die Mobilität für den stadtnahen ländlichen Raum verbessern. Immer noch zeigt sich ein starkes Gefälle zwischen urbanen und ländlichen Regionen. Größere Städte wie z.B. Aachen prosperieren mit all den verbunde- nen Vor- und Nachteilen. In beliebten Städten steigen die Einkommen, gleichzeitig explodieren die Mietpreise. Auf der anderen Seite gibt es in vielen ländlichen Regionen (z.B. der Eifel) Leerstände und eine rückläufige Infrastruktur. Ein wesentlicher Grund für dieses Gefälle ist die (fehlende) Mobilität. Mobilität bedeutet soziale Teilhabe - in einem kleinen Ort, in dem der Bus einmal pro Stunde kommt, und viele Geschäfte nur mit dem Auto erreichbar sind, werden sich weniger junge Familien niederlas- sen. Nicht nur für junge Familien, auch für ältere und mobilitätseingeschränkte Menschen ist das Leben auf dem Land unter diesen fehlenden und nicht an die Bevölkerungsstruktur angepassten Mobilitäts- bedingungen nicht mehr attraktiv. Eine mögliche Schlüsseltechnologie in diesem Kontext ist ein auf die Bedürfnisse der Bürger zuge- schnittenes, optimiertes und hochflexibles vollautonomes Transportsystem, das durch neue Mobili- tätsmöglichkeiten das Leben in der Stadt und die Interaktion zwischen Stadt und Land komplett ver- ändert. Wenn Bürger jederzeit in ein autonom fahrendes Fahrzeug steigen können, ist das eigene Auto nicht mehr erforderlich. Auch kann die tägliche Fahrtzeit zur Arbeit in einem autonom fahrenden und vernetzten Fahrzeug frei genutzt werden. Weiterhin könnten Waren und Güter zeitgleich in ländliche Regionen transportiert werden. Durch den autonomen Ansatz ist es ferner einfacher möglich, die Mo- bilitätsdienstleistung zu akzeptablen Konditionen anzubieten und die Fahrzeuge in einem Mobilitäts- gesamtsystem miteinander sowie mit Verkehrsinformationssystemen, Verkehrssteuerungstechnolo- gie und –sensorik zu vernetzen. Der Einsatz elektromobiler Fahrzeuge unterstreicht zu guter Letzt das gesellschaftliche Ziel der Erhöhung der Nachhaltigkeit und der Vermeidung von Emissionen durch die Elektrifizierung der Mobilität. Das wesentliche Ziel des Projektes bestand daher in der Umsetzung, Erprobung und Validierung eines ganzheitlichen Ansatzes für einen optimierten vollautonomen Personenverkehr, der die individuellen Bürgerbedarfe berücksichtigt und Dienste für ein auf die öffentliche Akzeptanz hin optimiertes auto- nomes On-Demand-Transportsystem darstellt. Zur Erreichung dieses Ziels entwickelten die Projektpartner ein cloudbasiertes Fusion-Center, das die geplanten Routen aller autonomen Transporter optimiert, die Effizienz des Systems maximiert und die Preise für den Kunden minimiert. Dazu müssen alle Routen und Strecken über verschiedene Verkehrs- mittel hinweg zentral gesteuert und optimiert werden. Die aktuelle Verkehrssituation wird kontinuier- lich über Sensorik (Traffic Eyes) und externe Verkehrsinformationen erfasst und dem Fusion-Center bereitgestellt. Schlussbericht „APEROL“ 9
Auf Basis dieser Verkehrsdaten und der Bedürfnisse (Dienstanfragen) der Bürger kann das System kon- tinuierlich den Verkehr der Stadt optimieren. Optimierungskriterien sind z.B. die Einhaltung aller Dead- lines für bestimmte Transportanfragen, die Minimierung des Energieverbrauchs, die Maximierung der Reichweite der Elektrofahrzeuge, die Minimierung der Kosten und die Maximierung der Effizienz unter Berücksichtigung individueller Bedürfnisse, wie z.B. Wünsche an eine Einzel- oder Gruppenfahrt, Plätze für Kinderwagen oder einen Rollstuhl sowie die Einhaltung von Budgetgrenzen. Die Anfragen bzw. Bu- chungen der Dienstleistungen können über eine Smartphone-App an beliebigen Orten erfolgen. Hier- durch entstehen "virtuelle Haltestellen" für Menschen und Güter. Die Nutzer des Systems können in einem gewissen Rahmen über den Preis der Mobilitätsdienstleistung selber entscheiden. Sie können dabei aus mehreren vom System optimierten Routenvorschlägen auswählen, welche Art von Transport sie möchten: Gruppen-Taxi, Einzel- oder Spezialfahrzeug, weitere Komfortkriterien (z.B. Express-Fahr- ten). Erreicht wird dies durch die Einführung einer intelligenten Flotte mit kooperierenden autonom fahren- den Fahrzeugen, die Fahraufträge zielgerichtet und bedarfsgerecht erfüllen. Hierfür war der vom Aachener Spin-Off e.GO entwickelte Kleinbus e.GO Mover vorgesehen. Realisiert wurde der Prototyp letztendlich durch einen e.GO Life. Die autonomen Fahrzeuge werden durch konsequente Vernetzung an die Cloud-Infrastruktur angeschlossen. Jedes Fahrzeug kann autonom fahren und die Ziele der Rou- ten, die die Mobilitätsplattform plant, selbständig ansteuern. Daher wurden im Rahmen von APEROL auch Algorithmen für das autonome Fahren im e.GO Life sowie die kamerabasierte Perzeption entwi- ckelt und in das Prototypen-Fahrzeug implementiert. Das Alleinstellungsmerkmal von APEROL war neben dieser Kombination aus autonomer und On-De- mand-Mobilität die von Beginn an geplante Pilotphase im tatsächlichen Straßenverkehr. Die Stadt Aachen hat hierfür als Konsortialpartner einen definierten Bereich in der Innenstadt für die Testphase bereitgestellt. Eine frühzeitige Beteiligung der Aachener Öffentlichkeit ermöglichte eine direkte Mes- sung der Akzeptanz dieser Dienste und Konzepte bei den Bürgern. Durch diese mit der Stadt Aachen und den Hochschulpartnern realisierte Bürgerpartizipation konnte jeder an Mobilität interessierte Bür- ger Anforderungen an die autonome On-Demand-Mobilität formulieren und Ideen für neuartige Mo- bilitätsdienstleistungen im Kontext des autonomen Fahrens beisteuern. Auf diese Weise wurde im Pro- jekt nicht nur die Schwarmintelligenz von Anwendern genutzt, sondern auch eine natürliche Informa- tions- und Kommunikationsstrategie entwickelt und umgesetzt. Ein wichtiger Bestandteil von APEROL war die Übertragbarkeit von Aachen auf andere Städte und Re- gionen. Das Konsortium entwickelte zur Erreichung dieses Ziels die Mobilitätsplattform dergestalt, dass sie die Dienste und Optimierungsstrategien mit aktuellem Kartenmaterial und Live-Verkehrsdaten Schlussbericht „APEROL“ 10
sowie Informationen aus Verkehrssensorik durchführen und damit auch auf andere Städte und Regio- nen einfach übertragen kann. Hierfür ist keine Modifikation der Software, sondern lediglich eine Para- metrisierung des jeweiligen Einsatzbereiches erforderlich. Im Projekt APEROL konnte die Übertragbar- keit der entwickelten Lösung durch ein zweites Innenstadt-Testszenario in Saarbrücken getestet und nachgewiesen werden. Mittelfristig können so in Städten wie Aachen und Saarbrücken Zonen geschaffen werden, die nur noch autonom und ressourcenoptimiert befahren werden dürfen. Schlussbericht „APEROL“ 11
2 Projekt-Konsortium
Abbildung 1: Übersicht Konsortialpartner
Verbundpartner Name Kürzel Ansprechpartner Adresse
Stadt Aachen AC Uwe Müller Lagerhausstraße 20, 52058 Aachen
e.GO Mobile AG e.GO Volker Lücken Campus-Boulevard 30, 52074 Aachen
ERGOSIGN GmbH ERG Prof. Dr. Dieter Wallach Europaallee 22a, 66113 Saarbrücken
RWTH Aachen University
Lehrstuhl für Communication Science HCIC Prof. Dr. Martina Ziefle Campus Boulevard 57, 52074 Aachen
Human-Computer Interaction Center
RWTH Aachen University
i5 Dr. Karl-Heinz Krempels Ahornstraße 55, 52074 Aachen
Lehrstuhl für Informatik 5
RWTH Aachen University
Lehrstuhl für Integrierte Systeme der Signalverarbeitung
ICE Prof. Dr. Gerd Ascheid Kopernikusstraße 16, 52074 Aachen
Institut für Kommunikationstechnik und eingebettete
Systeme
Hochschule Trier (UCB)
Umwelt Campus, Postfach 1826, 54208
University of Applied Sciences ISS Prof. Dr. Guido Dartmann
Trier
Professur für Distributed Systems
MAT.TRAFFIC MAT Dr. Paul Mathias Heinrichsallee 40, 52062 Aachen
PSI Logistics GmbH (Konsortialführer) PSI Dr. Giovanni Prestifilippo Westfalendamm 100, 44141 Dortmund
RWTH Aachen University
WZL Dr. Georg Bergweiler Campus-Boulevard 30, 52074 Aachen
Werkzeugmaschinenlabor WZL
Tabelle 1: Liste der Konsortialpartner
Schlussbericht „APEROL“ 12Durch die Firma e.GO, Hersteller elektromobiler Fahrzeuge, verfügte das Konsortium schon in einer frühen Projektphase über eine Fahrzeugplattform, die für das autonome Fahren weiterentwickelt wer- den sollte. Nach einer erforderlich gewordenen Veränderung bei den Konsortialpartnern während des Projektverlaufs wurde auf einen e.GO Life des Partners WZL als Fahrzeugplattform gewechselt. Erwei- terungen bzgl. einzelner autonomer Fahrfunktionen sowie Kamera- und Sensorsysteme für die Percep- tion wurden durch das WZL und das ICE in das Projekt eingebracht. Das Projekt wurde aktiv begleitet von der Stadt Aachen, ein Leuchtturm für innovative und elektromo- bile Mobilitätsdienstleistungen. Die Stadt Aachen ermöglichte als aktiver Partner den Test der Systeme innerhalb der Stadt. In dieser Pilotumgebung wurde die Verkehrsinfrastruktur um Sensorik (Integration von Traffic Eyes in einzelnen Aachener Kreuzungen innerhalb des Testgebietes) ergänzt. Die Firma PSI Logistics ist ein Technologie- und Softwareanbieter im Bereich Verkehrssysteme, Logistik- systeme und Stadtlogistik. Sie besitzt langjährige Erfahrungen in der Umsetzung von Transport-Ma- nagement-Systemen und Mobilitätsplattformen, die komplexe und umfangreiche Daten in Echtzeit verarbeiten. Die APEROL-Mobilitätsplattform konnte im Projekt auf Basis des Produktes PSItms als Cloud-Lösung in der Fläche umgesetzt werden. Die Planung und Optimierung der Mobilitäts-Dienste wurden durch die Firmen MAT.TRAFFIC und PSI Logistics sowie das ISS und das i5 sichergestellt, allesamt Partner die über langjährige Erfahrungen im Bereich der Optimierungsverfahren für technische Systeme verfügen. Außerdem hat MAT.TRAFFIC eine Verkehrssimulation des Mobility-On-Demand-Systems für die Stadt Aachen erstellt. Ergosign, ein erfahrener Entwickler von Apps und Benutzerschnittstellen, übernahm die Aufgabe des Designs der User Interfaces und die Entwicklung der erforderlichen Apps für die Interaktion der An- wender mit den technischen Systemen. Die Implementierung sämtlicher Dienste erfolgte letztendlich gemeinsam durch die Firmen Ergosign und PSI. Kompetenzen im Bereich IoT und Vernetzung wurden das ISS und das ICE in das Projekt eingebracht. Das HCIC steht für Technologieakzeptanz, die Einbindung der Öffentlichkeit und potentieller Nutzer sowie den adaptiven Zuschnitt von Kommunikation bei Innovationsprojekten. Schlussbericht „APEROL“ 13
3 Innovative Ansätze des Projektes APEROL
Methodisch innovativ ist die ganzheitliche Optimierung des gesamten autonomen On-Demand-Ver-
kehrs hinsichtlich individueller Nutzerbedürfnisse, der aktuellen Verkehrssituation und verschiedener
Umweltdaten. Im Projekt wurde eine Planungssoftware entwickelt, die die entwickelten Algorithmen
für autonome Fahrzeugflotten auf neue Szenarien (Städte und Regionen) übertragen kann. Weitere
Städte können mit dieser Software die neuen Dienste und Optimierungsverfahren a priori testen und
evaluieren. Die App-Gestaltung erfolgte so, dass Benutzer aus verschiedenen Angeboten die Vorzugs-
lösung auswählen und Dienstanbieter neue Angebote und Dienste formulieren können.
Jenseits dieser Gesamtbetrachtung für Innovation sind nachfolgend die (lokalen) Innovationspotenti-
ale aus der Sicht der einzelnen Partner aufgeführt.
e.GO / ISS / WZL / ICE: Grundsätzlich ist das Fahrzeugkonzept eines autonom fahrenden Fahrzeu-
ges höchst innovativ und revolutionär für den gesamten Automobilmarkt. Ein weiteres Innovati-
onspotential stellt das entwickelte Deep-Learning Verfahren für autonomes Fahren in innerstäd-
tischen Umgebungen mit einer realen Implementierung in einem Versuchsfahrzeug und einer re-
alen Demonstration dar. Neben den Deep-Learning Ansätzen wurden neueste Algorithmen in den
Bereichen Trajektorienplanung, Lokalisierung und Entscheidungsfindung für die Fahrfunktionen
des e.GO Life erarbeitet. Hierbei lag der Fokus auf der Entwicklung einer im realen Umfeld funk-
tionierenden Softwareplattform.
MAT / ISS / PSI: Bei den Optimierungsalgorithmen der Mobilitätsplattform für Personenverkehre
lag der Innovationsfokus auf der Echtzeitoptimierung des innerstädtischen Verkehrs auf Basis ak-
tueller Verkehrs- und Sensorinformationen zur Ermittlung des Verkehrszustands (externe Infor-
mationsdienste wie TomTom sowie Einsatz von Traffic Eyes) und der Nutzerbedarfe sowie deren
Zusammenführung in einer cloudbasierten Plattform.
MAT: Entwicklung eines Simulationsmodells und Durchführung der Verkehrssimulation eines au-
tonomen Mobility-On-Demand-Systems einer kompletten Stadt zur Ermittlung der Potentiale und
Stellhebel der Optimierung des innerstädtischen Verkehrs
i5 / ISS: Entwicklung neuer Dienste und entsprechender Software-Tools für die Nutzung und den
Vertrieb von multimodalen Verkehrskonzepten (Logistik, Personentransport, Individualverkehr,
ÖPNV)
ISS: Entwicklung eines Demonstrators für die intelligente Inhouse-Logistik (Hauspost-Distribu-
tion): Cloudframework, Optimierung, Machine Learning und GUI
Schlussbericht „APEROL“ 14 ERG: Ergosign hatte bereits im Vorfeld verschiedene Automobilhersteller durch die Entwicklung
von App-basierten Diensten in und um PKW und LKW unterstützt. Diese Projekte waren allerdings
noch nicht auf autonome Fahrzeuge bezogen. Die in APEROL partizipativ entwickelten Mobilitäts-
dienste für autonome Fahrzeuge boten daher aus UX-Perspektive ein innovatives Potential und
gestatteten schon im Projektverlauf die Erhebung erster Praxisfeedbacks.
HCIC: Das konventionelle Vorgehen, neuartige technische Produkte zunächst zu entwickeln und
sie erst im Nachgang im Hinblick auf die gesellschaftliche Bewertung zu untersuchen, wurde in
APEROL umgedreht. Akzeptanz, Kommunikations- und Informationsbedarfe aus Sicht der Bürger
und Nutzer wurden in allen Phasen der Technologieentwicklung z.B. in Form von Bürgerforen so-
wie – nach Inkrafttreten von Kontakteinschränkungen im Rahmen von Covid 19 – mit Hilfe von
Conjoint-Analysen integriert und umgesetzt. Diese partizipative und konsequent nutzerorien-
tierte Vorgehensweise stellte ein Novum in der Entwicklung von Mobilitätsdienstleistungen in die-
sem Bereich dar.
Stadt Aachen: Automatisiertes Fahren im Kontext neuartiger Mobilitätsdienstleistungen zu pla-
nen, und dies konsequent als partizipativen, dialogorientierten Prozess unter Einbeziehung aller
Stakeholder (Bürger, Entwickler, Unternehmen, Kommune) umzusetzen, war eine innovative Her-
angehensweise der Stadt Aachen bei der Formulierung einer urbanen Mobilitätsvision.
Schlussbericht „APEROL“ 154 Beschreibung des Projektablaufes
Abbildung 2: Vorgehen und Arbeitspakete
In Arbeitspaket 0 wurden zunächst zwei Haupt-Szenarien als im Projekt zu realisierende Anwendungs-
fall-Prototypen entwickelt:
Szenario 1: Personentransport - Kinobesuch
Szenario 2: Logistik - Hauspost-Demonstrator
Für diese beiden Szenarien wurden in Arbeitspaket 1 sämtliche Nutzeranforderungen sowie technische
und rechtliche Anforderungen an die zu entwickelnde Systemlösung formuliert. Ferner wurden hier
die Testfelder für die einzelnen Test-Szenarien festgelegt:
Innenstadt-Tests in Aachen und Saarbrücken mit konventionellen Fahrzeugen zum Nachweis des
Zusammenspiels der Subsysteme der Mobilitätsplattform (Apps, Transportmanagementsystem,
Verkehrssimulation, Verkehrssensorik)
Tests der autonomen Fahrfunktionen auf dem Testgelände des ATC Aldenhoven
In den Arbeitspaketen 4 bis 6 erfolgte die Entwicklung der technischen Subsysteme (Fahrzeug und Mo-
bilitätsdienste) in enger inhaltlicher und konzeptioneller Abstimmung mit den Anforderungen der Öf-
fentlichkeit (Bürgerpartizipation) und der städtischen Infrastruktur.
Schlussbericht „APEROL“ 16Diese Entwicklungen wurden in den Testszenarien in den Arbeitspaketen 2 und 3 erprobt. Aufgrund
der im nachfolgenden Kapitel 4.1 geschilderten unvorhersehbaren Ereignisse im Projektverlauf konn-
ten die Arbeitspakete 1 bis 3 leider nicht als iterativer, kontinuierlicher Optimierungszyklus durchge-
führt werden. Die Test-Szenarien stellten vielmehr einen finalen Funktionsnachweis der entwickelten
Systeme dar.
4.1 Beeinflussung der Zielerreichung durch unvorhergesehene Erei gnisse
Die Arbeiten im Projekt APEROL standen während der gesamten Laufzeit unter einem starken Einfluss
verschiedener unvorhersehbarer Ereignisse.
1. Eine behördliche Genehmigung für autonome Testverkehre im öffentlichen Straßenverkehr der
Stadt Aachen war im Projektverlauf nicht zu erreichen.
2. Die unsichere wirtschaftliche Situation und Entwicklung beim Konsortialpartner e.GO ab Ende
2019 verzögerte bzw. verhinderte die Bereitstellung der zugesagten Testfahrzeuge.
3. Kontakteinschränkungen durch Covid 19 ab März 2020 erschwerten die Beteiligung der Öffent-
lichkeit und potentieller Nutzer der entwickelten Dienste massiv.
Aufgrund dieser Einschränkungen wurden die Zusammensetzung des Konsortiums und der Ablauf des
Projektes wie folgt modifiziert:
e.GO schied Ende des Jahres 2020 als Konsortialpartner aus dem Projekt aus. Da somit kein e.GO
Mover als Entwicklungsplattform und Testfahrzeug bereitgestellt werden konnte, wurde stattdes-
sen ein e.GO Life-Versuchsfahrzeug des WZL für die Entwicklung und Tests der autonomen Fahr-
funktionen verwendet.
Zusätzlich zum Innenstadttest in Aachen wurde ein zweiter Innenstadttest mit konventionellen
Fahrzeugen in Saarbrücken zum Nachweis der Übertragbarkeit der entwickelten Lösung auf an-
dere Städte / Regionen durchgeführt.
Die Laufzeit des Projektes wurde um 4 Monate verlängert, um den Abschluss der Entwicklung der
Teilsysteme und die Durchführung der Testszenarien sicherzustellen.
Sämtliche Maßnahmen wurden mit dem Projektträger im Detail abgestimmt und durch diesen bzw.
das BMVI positiv begleitet und bewilligt.
Schlussbericht „APEROL“ 17Trotz aller Widrigkeiten konnten so die angestrebten Teilziele des Projektes nahezu vollständig erreicht
werden:
Abbildung 3: Zentrale Aspekte von APEROL
Softwareentwicklung: Die Entwicklung gebrauchstauglicher und intuitiver User Interfaces/Apps,
logistischer Schnittstellen sowie die Entwicklung von Systemen und Algorithmen zur optimalen
Disposition eingesetzter Ressourcen wurde vollumfänglich umgesetzt.
Verkehrssimulation: Die Nachbildung des Gesamtverkehrs der Stadt Aachen zum Testen von Dis-
positionsalgorithmen, zur Optimierung des Verkehrsträger-Mixes sowie zur Durchführung von
Kostenanalysen wurde vollumfänglich umgesetzt.
Pilotbetrieb: Tests mit autonomen Fahrzeugen im Straßenverkehr waren aus Genehmigungsgrün-
den nicht möglich. Die Tests wurden modifiziert und aufgrund der Verzögerungen nicht kontinu-
ierlich, sondern konzentriert zum Projektende durchgeführt.
Pilotbetrieb: Die Tests der entwickelten autonomen Fahrfunktionen des e.GO Life fanden auf dem
Testgelände des ATC Aldenhoven statt. Aufgrund der Einschränkungen durch die Covid 19-Pande-
mie waren dort allerdings keine User-Tests möglich.
Schlussbericht „APEROL“ 18 Pilotbetrieb: Die Tests des Zusammenspiels des Transportmanagementsystems PSItms mit den
Apps und der Verkehrssimulation erfolgten mit konventionellen Fahrzeugen unter Realbedingun-
gen in den Innenstadt-Tests in Aachen und Saarbrücken (Corona-bedingt mit eingeschränkter U-
ser-/Öffentlichkeitsbeteiligung).
Übertragbarkeit: Der Nachweis der adaptiven Entwicklung der technischen Subsysteme zur Über-
tragbarkeit auf andere Städte und Regionen konnte durch den zusätzlichen Innenstadttest in Saar-
brücken nicht nur konzeptionell erbracht, sondern unter Realbedingungen nachgewiesen werden.
Bürgerpartizipation: Die Optimierung von Akzeptanz und öffentlicher Wahrnehmung wurde ins-
besondere in der ersten Phase des Projektes durch aktive Bürgerbeteiligung und in der Corona-
Phase des Projektes durch Conjoint-Analysen erfolgreich realisiert.
Schlussbericht „APEROL“ 195 Beschreibung der wissenschaf tlich-technischen Er- gebnisse 5.1 Requirements Engineering intelligenter, urbaner Mobilitätsszenarien Im Folgenden wird das Vorgehen für die Entwicklung der Dienstleistungen und der Systemarchitektur detailliert beschrieben. Das generelle Vorgehen bei der Entwicklung war stets nutzerzentriert und wurde mit Nutzern evaluiert. Für die grundlegenden Problemstellungen des Projektes wurden Szena- rien entwickelt. Aus diesen Szenarien wurden dann Anwendungsfälle extrahiert, um die Nutzeranfor- derungen und die technischen Anforderungen zu bestimmen. So wurden die Aufgaben an die Syste- marchitektur abgeleitet und eine erste prototypische Architektur entwickelt, die mit Hilfe von detail- lierteren Aufgaben und Aktivitätsdiagrammen verfeinert werden konnte. So wurden im letzten Schritt die Informationsflüsse innerhalb der Architektur ermittelt, die ihrerseits genutzt wurden, um das Da- tenmodell und die technischen Schnittstellen zu definieren. 5.1.1 Entwurf der Szenarien und Anwendungsfäl le Im Projekt APEROL wurde durchgehend ein nutzerzentriertes Entwicklungsmodell gewählt. Dessen sehr frühe Einbindung potentieller Nutzer erlaubt es, deren mögliche Präferenzen sehr früh zu erken- nen. Es stellt so sicher, dass das entwickelte System bestmöglich auf die Nutzerbedürfnisse angepasst ist. Ziel der initialen Definitionen der Anwendungsfälle ist es, die Zusammenlegung der ersten nutzer- zentrierten Anforderungen mit den technischen Gegebenheiten zu ermöglichen. Diese Untersuchung wurde für die Szenarien Intelligente Mobilität und Intelligente Logistik sowie für das Buchungs- und Vergütungssystem durchgeführt. Bei der nutzerzentrierten Entwicklung der Systeme stehen insbesondere die Usability und die Akzep- tanz durch die Nutzer im Vordergrund. Der Nutzer wird bei dieser Gestaltungsmethode in den Mittel- punkt des Entwicklungsprozesses gestellt. Dies geschah bei APEROL nicht nur für die Entwicklung der Nutzerschnittstellen, sondern bei der Betrachtung der gesamten autonomen Rufbusdienstleistung und der Systeme, die diese Dienstleistung ermöglichen sollen. Eine Aufgabe bei dem Entwurf der Szenarien und Anwendungsfälle war das Buchungs- und Vergü- tungssystem. Hierfür haben die Projektpartner User Stories und Anwendungsfälle entwickelt, die für die Entwicklungsarbeiten in den weiteren Arbeitspaketen genutzt wurden. Aus den Szenarien wurden Schlussbericht „APEROL“ 20
insgesamt 70 Anwendungsfälle entwickelt, von denen 31 auch für die Entwicklung des Buchungs- und Vergütungssystems und der Mobilitätsdienstleistung von Interesse waren. Auf Basis dieser gesammel- ten Anwendungsfälle wurden die weiteren Schritte des nutzerzentrierten Gestaltungsprozesses durch- geführt. 5.1.2 Nutzeranforderungen und -profil e Mit Hilfe der definierten Szenarien und Anwendungsfälle wurden die Nutzeranforderungen abgeleitet und entsprechend bestimmter Charakteristika zu Nutzerprofilen gruppiert. Basierend auf diesen Nut- zeranforderungen wurden die grundlegenden Mobilitäts- und Logistikdienstleistungen der APEROL- Plattform definiert. Ein stark vereinfachter Prozess zur Mobilitätsdienstleistung ist in Abbildung 4 zu sehen. Abbildung 4: Vereinfachte Beschreibung der Mobilitätsdienstleistung Fast alle der 15 definierten Prozesse wurden nutzerzentriert entwickelt. Die Prozesse starten also mit einer Interaktion eines Nutzers mit dem System. Die Prozessdiagramme wurden systematisch mit Hilfe der Modellierungssoftware Camunda als BPMN-Diagramm erstellt. Hierbei handelt es sich nicht um eine technische Sichtweise auf den Prozess. Vielmehr gaben diese Diagramme einen Überblick über die anzubietenden Funktionalitäten und Prozesse der APEROL Dienstleistung. Wichtig hervorzuheben Schlussbericht „APEROL“ 21
ist, dass die Prozesse aus den Nutzeranforderungen abgeleitet worden sind, jedoch noch nicht hin-
sichtlich ihrer technischen Umsetzbarkeit bewertet wurden. Insbesondere wurde das System in die-
sem Schritt noch stark monolithisch betrachtet. Eine geeignete Systemarchitektur, welche möglichst
viele Nutzeranforderungen adäquat umsetzt, wurde dann im nächsten Schritt abgeleitet.
5.1.3 Technische A nforderungen
Zunächst wurde abgestimmt, wie man mit Hilfe einer gemeinsam entwickelten Systemarchitektur die
Nutzeranforderungen erfüllen kann und gleichzeitig kompatibel zu weiteren zu nutzenden externen
Systemen bleibt. Hierfür wurden verschiedene Nutzeranforderungen gruppiert und daraus Systemauf-
gaben definiert. Eine solche Aufgabe ist beispielhaft verkürzt in Tabelle 2 dargestellt. Hierbei ist es
wichtig, dass jede Aufgabe eine Beschreibung der Vor- und Nachbedingungen hat, also welche Aktio-
nen notwendig sind, damit eine Aufgabe durchgeführt werden kann, und wie sich dadurch der System-
zustand ändert. Jede dieser Systemaufgaben ergibt sich direkt aus den referenzierten Use-Cases.
Buchung
Aufgabe Der Kunde möchte eine vorher beauskunftete Fahrt (Offer) buchen.
Beispiel
Der Nutzer hat sich gegenüber des APEROL-Dienstes authentifiziert und verfügt über
ein Authentifizierungstoken.
Die Auskunft hat dem Nutzer mindestens eine mögliche Fahrt angefragt (Request)
Vorbedingungen
und eine Antwort erhalten (Offer).
Der Nutzer hat eine beauskunftete Fahrt (Offer) in der App ausgewählt und versucht
diese zu buchen (Order).
1. Der Nutzer hat erfolgreich eine Fahrt buchen können (Confirmation). Dieser Fall tritt
ein, wenn der Kunde die beauskunftete Fahrt bucht, solange diese noch „gelockt“ ist.
Die Fahrt wird mit Preis und gebuchtem Produkt in der Kunden- und Vertragsverwal-
Nachbedingungen
tung hinterlegt. Zusätzlich wird diese Information im Planungsbild persistiert und an
die AVs weitergegeben.
a. …
Annahmen keine
Referenzierte Use Cases Vorausbuchungen (Szenario 20), Buchungsagent (Szenario 29), VIP Kunden (Szenario 52)
Referenzierte Aufgaben Anmeldung (für Token), Auskunft (für Offer)
Beschreibung a. …
Tabelle 2: Beispielhafte stark gekürzte Aufgabenbeschreibung der Buchung
Initial wurden 12 zentrale Systemaufgaben mit Unteraufgaben definiert zu Komponenten zusammen-
gefasst. So wurde eine Systemarchitektur zur Erfüllung der initialen Aufgaben hergeleitet. An dieser
Stelle wurde noch nicht definiert, welche Informationen genau zum Erledigen bestimmter Aufgaben
notwendig sind. Allerdings wurde schon grob skizziert, welche Komponenten in der Systemarchitektur
an der Bearbeitung welcher Anfragen beteiligt sind, und wie der grobe Informationsfluss durch das
Schlussbericht „APEROL“ 22System stattfindet. Mit Ausnahme weniger Systemaufgaben wurde auch bei der Definition dieser Auf- gaben beachtet, dass die meisten Systemaufgaben durch die Interaktion durch den Nutzer hervorge- rufen werden. So kann sichergestellt werden, dass alle definierten Aufgaben entweder direkt aus den Nutzeranforderungen oder aus weiteren technischen Anforderungen ableitbar sind. 5.1.4 Systemarc hitektur Die APEROL-Systemarchitektur ist in Abbildung 5 zu sehen. Sie ist grob in die Komponentengruppen App, App-Backend, Buchungs- und Auskunftssystem, Tourenplanung sowie Fahrzeug und Verkehr auf- geteilt. Für jede Komponente, wie z.B. Kunden-und Vertragsverwaltung wurden detaillierte Aufgaben- beschreibungen erstellt. Die groben Informationsflüsse sind durch Pfeile zwischen den Komponenten dargestellt. Die Systemarchitektur ermöglicht es, viele der vorher definierten Nutzeranforderungen abzudecken. Sie wurde im Weiteren zusammen mit den definierten Aufgaben dafür genutzt, die Da- tentypen und die Schnittstellen zu definieren. Abbildung 5: Komponentengruppendiagramm der APEROL Systemarchitektur Schlussbericht „APEROL“ 23
Für den nächsten Schritt wurden alle Aufgaben (Tabelle 2) nochmals durch die Systemarchitektur (Abbildung 5) gespiegelt. Hierfür wurden Aktivitätsdiagramme wie in Abbildung 6 erstellt. Bei den Ak- tivitätsdiagrammen ist es wichtig, dass die Reihenfolge, in der die Nachrichten durch das System gelei- tet werden, beschrieben wird. Zusätzlich wurde festgehalten, welche Informationen die verschiedenen Komponenten für das Erledigen der zugewiesenen Aufgaben benötigen. Diese Informationen wurden noch nicht technisch beschrieben. Allerdings wurde darauf geachtet, dass diese Informationen an die- ser Stelle vollständig erfasst wurden. Abbildung 6: Auszug Aktivitätsdiagramm Buchung Die Aktivitätsdiagramme und die Informationsflüsse wurden für die nachfolgende Definition der Da- tentypen und der technischen Schnittstellen zwischen den Komponenten genutzt. 5.1.5 Cloud-Fr amewor k zur Aufnahme der Services Mit Hilfe der Daten aus den Aktivitätsdiagrammen und der Systemarchitektur wurden die entspre- chenden Datentypen und Schnittstellen entworfen. Für die Definition der Datentypen wurden alle Komponenten betrachtet, die bestimmte Datentypen verarbeiten. Dafür wurden dann gemeinsame Schlussbericht „APEROL“ 24
Grunddatentypen entworfen, die in allen weiteren Nachrichten genutzt werden konnten. Für die De- finition der Schnittstellen wurde die API-Beschreibungssprache OpenAPI eingesetzt. Die verschiedenen Schnittstellen ergeben sich, wenn alle Aktivitätsdiagramme übereinandergelegt werden und betrach- tet wird, welche Informationen zwischen welchen Komponenten bei der Erledigung welcher Aufgaben ausgetauscht werden. Viele der Aufgaben, für welche die Schnittstelle sogenannte Endpoints anbietet, sind auch direkt verwandt mit den ursprünglichen Nutzeraufgaben. Die definierten Schnittstellen wurden sowohl zwischen App und App-Backend genutzt, wie auch für Teile der Kommunikation innerhalb des Backends. Mit Hilfe der im Projekt standardisierten Datenty- pen und Schnittstellen war es dann für alle beteiligten Partner einfacher, die Systeme zu entwickeln und miteinander zu verbinden. 5.2 Entwicklung der Mobilitätsdienste Die entwickelten Mobilitätsdienste beinhalten angepasste Optimierungsalgorithmen für die Touren- planung, die Verkehrszustandserfassung mit Kurzfristprognosen, die Evaluation von Nutzungsdaten im Rahmen der Simulation und die Integration von Rufbusdienstleistungen in multimodale Mobilitäts- plattformen. 5.2.1 Konzeption Optimierungsalgorithmen für di e Tour enplanung Für die Tourenplanung wurden verschiedene Algorithmen entwickelt, implementiert und im Rahmen der Simulation getestet. Der Algorithmus aus Abbildung 7 wurde im Rahmen der Evaluation eines op- timierten Door-To-Door Szenarios genutzt, das detaillierter im nächsten Abschnitt vorgestellt wird. Schlussbericht „APEROL“ 25
Process request
Find mapping candidates
Feedback: Failure Sort vehicles
(For each vehicle: insert new request and …)
Adjust schedule
Fix violations
Try next vehicle & try again (New Schedule)
No No Feedback: Success
Tried Reached Has
every Yes max Yes violations
vehicle? retries? ?
Yes No
Reject request
Notify
Notify User
Vehicle / Driver
Abbildung 7: Entwickelter Optimierungsalgorithmus (Gökay et al. (2019))
Abbildung 7 zeigt die Entscheidungswege des Algorithmus für neu ankommende Nutzeranfragen. Die
Entscheidungswege gehen von einem Online-Problem aus, es können also schon Passagiere auf Fahr-
zeugen sein und Fahrzeuge schon Fahraufträge abarbeiten. Stellt ein Nutzer nun eine Anfrage an das
System, werden nach Möglichkeiten gesucht, Fahraufträge zusammen zu legen. Details hierzu werden
im Kapitel 5.2.3 erläutert. Für die kommenden Überlegungen wird eine Anfrage durch das System zu-
nächst als Door-To-Door Route berechnet, und Fahraufträge werden örtlich nicht zusammengelegt.
Kommt nun eine neue Anfrage in das System, wird berechnet, welches Fahrzeug den Fahrtauftrag
durchführen könnte. Hierzu werden alle Fahrzeuge nach einer Heuristik bewertet und sortiert. Der
Reihenfolge dieser Sortierung nach wird berechnet, ob das erste Fahrzeug den Fahrauftrag durchfüh-
ren kann. Falls dies der Fall ist, wird die Routenplanung des entsprechenden Fahrzeuges angepasst. Als
nächstes wird sowohl der Kunde als auch der Fahrer des Fahrzeugs über den akzeptierten Fahrtwunsch
informiert. Zusätzlich geht diese Information allerdings auch zum Sortieren an die Heuristik, die so
Informationen für die weitere Sortierung der Fahrzeuge bekommt. Konnte die entsprechende Anfrage
nicht von einer Auswahl von Fahrzeugen angenommen werden, und konnten auch nach mehrmaligem
Anpassen der Constraints keine geeigneten Fahrzeuge für den Fahrauftrag gefunden werden, wird die
Nutzeranfrage abgelehnt und der Nutzer hierüber informiert.
Schlussbericht „APEROL“ 26Sie können auch lesen
