In dieser Arbeit wird ein Verfahren für eine Routenberechnung beschrieben, welches die kritischen Aspekte von Elektrofahrzeugen berücksichtigt. Die Wahl einer Strecke basiert dabei auf dem voraussichtlichen Energieverbrauch des Fahrzeugs. Da eine Bewertung nach diesem Kriterium sehr komplex ist, werden die verschiedenartigen Einflussfaktoren des Energieverbrauchs klassifiziert und in ein Fahrzeug- und ein Weltmodell abgebildet. Diese Modelle implizieren die Konstruktion einer gültigen Metrik und bilden zusammen mit einem Graphen, welcher ein Straßennetz repräsentiert, ein Grundgerüst für ein heuristisches Suchverfahren.
Das Verfahren bildet den Kern einer Anwendung, deren Architektur eine Benutzeroberfläche zur Interaktion, ein Logiksegment, welches die Suchroutine implementiert, und ein Datenbanksystem zur Verwaltung geospatialer Daten beinhaltet. Um den theoretischen Ansatz zu verifizieren, werden Daten mithilfe eines Elektrofahrzeugs aufgezeichnet und analysiert, auf deren Basis die Einflussfaktoren konfiguriert und die dazugehörigen Funktionen der Modelle konkretisiert werden.
Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung
1.1 Szenario
1.2 Ziel dieser Arbeit
1.2.1 Entwurf eines Routingalgorithmus
1.2.2 Darstellung einer Route
1.2.3 Verifizierung des Verfahrens mit einem Elektrofahrzeug
1.3 Gliederung dieser Arbeit
2 Elektromobilität
2.1 Elektrofahrzeugkonzepte
2.1.1 Personenkraftfahrzeuge
2.1.2 Zweiradfahrzeuge
2.1.3 Schienenfahrzeuge
2.2 Probleme bei Elektrofahrzeugen
2.2.1 Leistungsfähigkeit von Traktionsbatterien
2.2.2 Reichweitenbeschränkung der Elektrofahrzeuge
2.2.3 Ladeinfrastruktur für Elektrofahrzeuge
2.3 Anforderungen für das energiebasierte Routing
3 Navigation
3.1 Problemstellung in der Navigation
3.2 Routing
3.2.1 Routingstrategien für treibstoffbetriebene Kraftfahrzeuge
3.2.2 Routingstrategien für andere Verkehrsteilnehmer
3.3 Suchverfahren in Graphen
3.3.1 Uninformierte Suche
3.3.2 Heuristische Suche
4 Theoretischer Lösungsansatz
4.1 Skizzierung des Lösungsansatzes
4.2 Abbilden eines Straßennetzes in eine Graphenstruktur
4.3 Aufstellen einer Metrik auf Basis von Einflussfaktoren
4.3.1 Fahrzeugspezifische Einflussfaktoren
4.3.2 Umweltspezifische Einflussfaktoren
4.3.3 Konstruktion eines Fahrzeugmodells aus den fahrzeugspezifischen Einflussfaktoren
4.3.4 Konstruktion eines Weltmodells aus den umweltspezifischen Einflussfaktoren
4.3.5 Komposition einer Metrik zur Bestimmung der gesuchten Route
4.4 Auswahl eines Suchalgorithmus
4.4.1 Konstruktion einer Heuristikfunktion
4.4.2 Beweis für die Gültigkeit der konstruierten Heuristikfunktion
4.4.3 Algorithmus zur Routenberechnung
5 Praktische Umsetzung
5.1 Allgemeine Beschreibung der Implementierung
5.2 Architektur des Zielsystems
5.3 Komponenten des Zielsystems
5.3.1 Graphical User Interface
5.3.2 Heuristisches Suchverfahren
5.3.3 Objektrelationales Datenbanksystem
5.4 Verwendete Frameworks und Technologien
5.4.1 GeoTools
5.4.2 Geographische Daten von OpenStreetMap
5.4.3 Höhenbezogene Daten von SRTM
5.4.4 PostgreSQL mit PostGIS als geospatiale Datenbankerweiterung
5.5 Interaktionsdiagramme der Komponenten
5.6 Realisierung
5.6.1 Aufbereiten der geodäsischen Daten
5.6.2 Entwurf der JAVA-Klassen
5.6.3 Darstellung der Route
5.7 Probleme
6 Evaluation
6.1 Konfiguration der Metrik auf Basis eines Elektrofahrzeug
6.1.1 Konfiguration der Parameter des Fahrzeugmodells
6.1.2 Konfiguration der Funktionen des Fahrzeug- und des Weltmodells
6.2 Verifizierung der Metrik auf Basis der Parametrierung
7 Diskussion und Ausblick
7.1 Ausblick
8 Anhang
Zielsetzung & Themen
Das Hauptziel dieser Arbeit ist die Entwicklung eines Werkzeugs zur Routenberechnung für Elektrofahrzeuge, das den Energieverbrauch minimiert, um die begrenzte Reichweite effizient zu nutzen. Die Forschungsfrage fokussiert sich darauf, wie ein Routing-Algorithmus unter Berücksichtigung fahrzeugspezifischer und umweltbedingter Einflussfaktoren gestaltet werden kann, um eine optimale, energieeffiziente Strecke zu ermitteln.
- Konstruktion von Fahrzeug- und Weltmodellen zur Energiebedarfsanalyse.
- Abbildung von Straßennetzen in eine gewichtete Graphenstruktur.
- Implementierung eines heuristischen Suchverfahrens (A*-Algorithmus) zur Pfadoptimierung.
- Verifizierung des theoretischen Modells durch empirische Datenaufzeichnung mit einem Elektro-Roller.
Auszug aus dem Buch
4.3.1 Fahrzeugspezifische Einflussfaktoren
Neben den umweltspezifischen Faktoren stellen die Einflussfaktoren, welche fahrzeugspezifisch und für die Entladung verantwortlich sind, die zweite große Gruppe von Aspekten dar. Dazu gehören alle für die Entladung der Traktionsbatterie relevanten Elemente und Eigenschaften eines Fahrzeugs.
Traktionsbatterie und deren Eigenschaften Kritischster Bestandteil eines Elektrofahrzeugs und der wichtigste Faktor für die Entladung ist die eingebaute Traktionsbatterie. Die von der Batterie ausgehenden Nachteile sind vor allem deren Energiedichte, Kosten, Langlebigkeit, Zuverlässigkeit und Sicherheit. Nähere Erläuterungen zu den einzelnen Aspekten finden sich in Kapitel 2.2.1. Für das Routing spielt vor allem die Energiedichte und die resultierende maximale Leistungsfähigkeit eine Rolle. Zudem interessiert zuerst das Entladeverhalten der Batterie bei konstanter Belastung, da die Leistung über die Zeit nicht linear, sondern logarithmisch abnimmt. Erst dann kann unter Berücksichtigung anderer Einflussfaktoren der Verlauf der Entladung bei dynamischer Belastung modelliert werden.
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung: Diese Einleitung motiviert die Relevanz ressourcenschonender Elektromobilität und definiert das Ziel, durch energieeffizientes Routing die Reichweite von Elektrofahrzeugen zu maximieren.
2 Elektromobilität: Dieses Kapitel analysiert verschiedene Fahrzeugkonzepte sowie die technologischen Herausforderungen und Probleme bei Elektrofahrzeugen, insbesondere in Bezug auf Batterien und Infrastruktur.
3 Navigation: Es werden grundlegende Aspekte der Navigation und Routing-Strategien für verschiedene Verkehrsteilnehmer sowie Suchverfahren in Graphen erläutert.
4 Theoretischer Lösungsansatz: Hier wird der theoretische Ansatz zur Abbildung der Umgebung, zur Erstellung von Fahrzeug- und Weltmodellen sowie zur Auswahl eines A*-Suchalgorithmus detailliert dargelegt.
5 Praktische Umsetzung: Dieses Kapitel beschreibt die technische Realisierung des Systems unter Verwendung von JAVA, GeoTools und einer PostgreSQL-Datenbank sowie die Darstellung der Route.
6 Evaluation: Es erfolgt eine Konfiguration der Metrik basierend auf Messwerten eines Elektro-Rollers sowie eine Verifizierung der theoretischen Modelle durch Testfahrten.
7 Diskussion und Ausblick: Die Arbeit schließt mit einer Reflexion über die erzielten Ergebnisse und gibt einen Ausblick auf potenzielle Erweiterungen und Optimierungen.
8 Anhang: Der Anhang enthält umfangreiche Messdaten der Testfahrten sowie Kartenmaterial zur Unterstützung der Evaluation.
Schlüsselwörter
Elektromobilität, Routing, A*-Algorithmus, Energieverbrauch, Traktionsbatterie, Reichweitenoptimierung, OpenStreetMap, Geodaten, Graphentheorie, Fahrzeugmodell, Weltmodell, Energieeffizienz, Navigation, Routenplanung, PostGIS
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Diplomarbeit grundlegend?
Die Arbeit befasst sich mit der Optimierung der Routenwahl für Elektrofahrzeuge, um deren begrenzte Reichweite durch eine minimierte Entladung der Batterie besser auszunutzen.
Welche zentralen Themenfelder deckt die Arbeit ab?
Zentral sind die Elektromobilität, moderne Routing-Algorithmen (speziell A*-Suche), geographische Informationssysteme und die Modellierung von Energieverbrauchsfaktoren.
Was ist das primäre Ziel der Untersuchung?
Das primäre Ziel ist die Entwicklung und Verifizierung eines Werkzeugs, das eine energieoptimierte Route berechnet und für den Benutzer visualisiert.
Welche wissenschaftliche Methode wird zur Lösung verwendet?
Es wird eine formale Modellierung der Umgebung in einem gerichteten Graphen vorgenommen, ergänzt durch eine heuristische Kostenfunktion zur Lösung des Suchproblems mittels A*-Algorithmus.
Welche Aspekte stehen im Hauptteil der Arbeit im Fokus?
Im Hauptteil werden theoretische Ansätze für Fahrzeug- und Weltmodelle erarbeitet, in eine Graphenstruktur übertragen und anschließend praktisch implementiert.
Welche Begriffe beschreiben die Arbeit am besten?
Wichtige Begriffe sind Energieeffizienz, Traktionsbatterie, Routenoptimierung, Geodatenverarbeitung und Elektromobilität.
Warum spielt die Batterietechnologie eine so große Rolle für das Routing?
Da Batterien eine deutlich geringere Energiedichte als fossile Brennstoffe besitzen, ist die optimale Ausnutzung der gespeicherten Energie für die Alltagstauglichkeit und Reichweite eines Elektrofahrzeugs entscheidend.
Wie wurde die Korrektheit des Routing-Ansatzes geprüft?
Die Prüfung erfolgte durch Testfahrten mit einem Elektro-Roller, bei denen reale Energieverbrauchsdaten aufgezeichnet und mit dem theoretisch berechneten Modell verglichen wurden.
- Arbeit zitieren
- Vinh Yen Cao (Autor:in), 2011, Energiebasiertes Routing für die Elektromobilität, München, GRIN Verlag, https://www.hausarbeiten.de/document/174861
