LKW-Platooning

Lastkraftwagen können für verschiedene Intentionen verwendet werden. Ein wichtiges Merkmal ist, dass Trucks eine Transporttechnologie sind, welche wertvolle Güter von einem Ort zum anderen transportieren können (Konrad und Wangler 2018, S.12).

Straßen, welche mit Fahrzeugen kommunizieren, damit Staus vermieden und Umleitungen frühzeitig erkannt werden können; Häuser, die einem Kurier melden, ob jemand zu Hause ist oder nicht; oder Drohnen, die Waren in schwer zugängliche Gebiete liefern können - es gibt schon einige Pilotprojekte, die zum Beispiel in der Schweiz durchgeführt werden. Eine solche vernetzte Welt hat die Vorteile wie Schnelligkeit, Umweltfreundlichkeit und Kosteneffizienz.

Hier gibt es die Möglichkeit, sich immer mehr auf Kunden einstellen zu können, Dienstleister und Hersteller greifen deshalb auf Daten zurück, um diese auszuwerten – so kennt man Kunden, ihre Bedürfnisse und deren Wünsche (Pfaff Logistik 2018, URL).

Die Verkehrsintensität eskaliert in den meisten Teilen der Welt und macht Verkehrsstaus zu einem wachsenden Problem. Parallel dazu steigt die Nachfrage nach Transportdienstleistungen.

Fahrzeugzüge, auch bekannt als Konvois, haben sich zu einem riesigen Forschungsgebiet entwickelt, um diese Probleme anzugehen. Indem zum Beispiel schwere Nutzfahrzeuge dicht aneinander gepackt werden, kann die gesamte Straßenkapazität erhöht und Emissionen reduziert werden (Alam et al 2010, S. 1).

Eines ist klar: der LKW beherrscht die Kurzstrecke. Es gilt festzuhalten, dass ein Fachkräftemangel immer mehr zu einem Engpassfaktor der Logistikbranche wird. Technische Lösungen wie zum Beispiel der Lang-LKW, längere Züge und ebenso das LKW-Platooning sind Methoden, um dieses Problem bestenfalls lindern zu können (Puls 2018, S.3).

Zurzeit befinden wir uns in einer Phase, in der aus einem Fahrerassistenzsystem teilautomatisierte Fahrerfunktionen entstehen, welchen den Fahrern in schweren oder in unterfordernden Situationen unterstützen kann, zum Beispiel beim Stop-and-Go oder im Stau, bei monotonen Autobahnfahrten mit einer Geschwindigkeitsbegrenzung, beim Einparken oder beim Spurenwechsel und beim Abstandhalten zum vorderen Fahrzeug. Solch eine Assistenztechnik setzt genau dort ein, wo erhebliche Teile der Unfallursachen zu suchen ist (Damasky 2016, S.82).

Der automatisierte Fahrbetrieb verspricht deutliche Verbesserungen in Bezug auf den Verkehr, Logistikkosten und Emissionen. Platooning kann als nächster technologischer Schritt in diese Richtung gesehen werden. Das Platooning kann definiert werden als eine Koppel von zwei oder mehreren Fahrzeugen ohne physikalische Verbindung, um daraus einen Zug zu bilden. Dies bedeutet, dass alle Fahrzeuge, welche sich in diesem „Platooning“ befinden, mit hochentwickelten Technologien ausgestattet sind und dadurch in sehr kurzen Abständen hintereinander herfahren. (Tsugawa 2016, S.68-69).

Öffentliche Herausforderungen mit den drahtlosen verbundenen Trucks fanden bereits über nationale Grenzen hinweg und unter realen Verkehrsbedingungen in Kalifornien, Japan und Europa statt. Was aber trieb Ingenieure an, ein solches Platooning zu entwickeln? Die Hauptmotivation dieser war sicherlich das Ersparnispotenzial. Dies ist ein skalierbarer Faktor der Transportunternehmen – selbst mit geringen Einsparungen – denn Kraftstoff entspricht etwa einem Drittel der Betriebskosten eines schweren Nutzfahrzeuges (Larsson 2015, S. 258-259).

Das automatisierte Fahren im PKW-Segment entstand bereits in den 1950er Jahren, die ersten Versuche mit autonomen Lastkraftwagen begannen jedoch erst in den 1990er Jahren (Tsugawa 2016, S.68-70). Praxistests haben bereits im Jahr 1995 die Möglichkeit des visuellen Platooning bewiesen, jedoch in einem so frühen Stadium der Forschung in den 90er Jahren, waren sich Forscher sicher, welche Auswirkungen das Platooning auf den Weg zum vollständigen autonomen Fahren in der Technologie und ihren wirtschaftlichen Perspektiven haben wird (Krüger und Teuteberg 2018, S.2).

Das Platooning baut auf zwei Aspekten auf: Das Intra – Fleet - Platooning kann innerhalb und zwischen den/der Flotte(n) gebündelt werden. Solch ein Flottenzug kann darüber hinaus vom Fuhrparkunternehmen selbst organisiert werden, ohne, dass eine weitere Infrastruktur benötigt wird. Die Fahrer und Disponenten können so Zeitpläne und Routen aufeinander abstimmen, um dadurch eine maximale Platooning-basierte Effizienz innerhalb eines Unternehmens erreichen zu können (Krüger und Teuteberg 2018, S.4). Das Inter – Fleet – Platooning hingegen

bedeutet, dass ein Ökosystem für das Platooning entwickelt werden muss. Dieses muss der Analogie des Carsharing-Anbieters folgen: Es wird angenommen, dass es ein Geschäftsmodell für die Plattform geben wird, welche verschiedene Platooning – Partner zusammenbringt (Remane et al 2016, S. 15).

Damit eine solche Implementierung von diesem System unterstützt werden kann, wird ein vorausschauender Routenwahlalgorithmus, welcher die Routen der Lastkraftwagen vorhersagen kann, benötigt. Des Weiteren wird ein Mechanismus benötigt, der gemeinsame Routen zwischen zwei oder mehreren Lastkraftwagen bildet (Rasmussen et al 2017, S.1).

Abb. 6: Schema eines Platooning-App-Geschäftsmodells Quelle: Krüger und Teuteberg 2016, S.4

In Abbildung 6 werden folgende Punkte erörtert:

1) Optimiertes Fahrzeug – Platooning via App – Steuerung

2) Einsparungen von den Folgefahrzeugen werden in der App zusammengefasst

3) Die App berechnet die Belohnung pro Fahrzeug in der Gesamtflotte und teilt sie den Fahrern zu (Krüger und Teuteberg 2016, S.4).

Abbildung 6 beschreibt das Geschäftsmodell, indem ein zentraler App-Anbieter als

„Matchmaker“ zwischen den möglichen Platooning – Partnern dargestellt wird. Die App würde Routenparameter, Gewichts- und Geschwindigkeitsindikatoren, sowie Geopositionen aus dem LKW-System erfassen. Dies ermöglicht eine präzise und fahrzeugindividuelle Berechnung der Treibstoffeinsparungen. Manchmal kann dies über ein Fleet – Management – System (FMS), genannt Interface, geschehen. Wenn diese App eine positive Platooning – Matching – Chance berechnet, müssen dies beide LKWs akzeptieren. Hier ist eine wichtige Annahme, dass ein Truck auch ein Platooning-Angebot ablehnen und somit nicht zu einem Platoon gezwungen

werden kann. Unter dieser Annahme, dass so eine Aktivierung des Platoons auf eine positive Übereinstimmung erfolgt, extrahiert die App Einsparungen aller Fahrzeuge, die sich im Platoon befinden, aus dem Telematik-System des Trucks (Liang 2013, S.4-5).

Der wichtigste Vorteil des Platooning sind die Kraftstoffeinsparungen. Eine aktuelle Forschung hat ergeben, dass 72% der Treibhausgasemissionen durch den Straßenverkehr verursacht wurden. Es spiegeln sich Sicherheit und Fahrkomfort, selbstverständlich unter der Annahme, dass die langfristige Strategie der automatisierten Lastkraftwagen fahrerlos ist (Alam 2015, S.34).

Es ist allgemein bekannt, dass die Verkürzung des Abstandes zwischen den einzelnen Lastkraftwagen den Luftwiderstand verringert, was den Kraftstoffverbrauch senkt. Laut einer Studie mit 1.800 schweren Lastkraftwagen durch Europa wurde gezeigt, dass spontane, manuelle Züge in 1,2% aller Routen der Fahrer gebildet wurden, indem lediglich nur der Sicherheitsabstand auf ein Maximum reduziert wurde. Ein solcher nicht optimierter und nicht koordinierter Ansatz ließ jedoch insgesamt nur 0,07% der Kraftstoffeinsparungen zu. Daher ist eine technologische Platooning-Lösung wünschenswert. Frühere Untersuchungen zum LKW-Platooning ergaben Einsparpotenziale zwischen 30 und 40 Prozent (Liang et. al 2014, S.1061-1062).

Eine Kraftstoffeinsparung zwischen 4,7 und 7,7% wurde erreicht, indem zwei gleich beladene LKW mit einer Geschwindigkeit von 70 km/h gefahren wurden. Die Kraftstoffeinsparungen variieren jedoch nach individuellen Umständen (Alam et al. 2010, S.35). So konnten bei einer Fahrt von 350 Kilometer mit 80 km/h eine Reduzierung des Kraftstoffverbrauchs um 7%

bestätigt werden. Im Gegensatz dazu wurden in Experimenten ein Einsparungspotenzial von 12,1 bis 19,8% bei einer Geschwindigkeit von 60,1 km/h erzielt (Liang et al 2014, S. 1061f).

Scania und Volvo haben deshalb auch industrietaugliche Lösungen für genau definierte Szenarien wie zum Beispiel Bergbau, Logistik oder Industrie entwickelt. Somit könnte die Produktivität erhöht werden, genauso wie die Sicherheit für andere Fahrzeuge und für die Lastwagenfahrer, insbesondere in gefährlichen Bergwerks- oder Tunnelsituationen. Aber auch Logistik- und Branchenlösungen beschreiben ein enormes Potenzial für das Platooning (Uhlemann 2016, S.13-14).

Die Mobilität muss umweltfreundlich und leise sein. Eine Studie der Pfaff Logistik besagt, dass bis ins Jahr 2025 ca. 13.000 Stellplätze für LKWs fehlen, die dringend benötigt werden, da sonst Güter und Waren, welche benötigt werden, nicht weiterhin genauestens geliefert werden

können. Deshalb gibt es diese besonders intelligente Lösung – der „LKW – Platoon“, welcher sich noch im Test befindet. (Pfaff Logistik 2018, URL).

Abb. 7: LKW-Platooning

Quelle: Verband Deutscher Wirtschaftsingenieure

Das Platooning beruht auf der automatischen Längsantriebssteuerung. Menschliche Fahrer sind nicht in der Lage, kurze Zwischenfahrzeugdistanzen konstant zu halten. Solch ein Längsantriebssteuersystem besteht aus einem Geschwindigkeitsregler (Controllor), welcher die benötigte Fahrgeschwindigkeit berechnet. Diese wird benötigt, um die gewünschte Sicherheitslücke von dem Fahrzeug, welches, basierend auf einem Satz von Eingaben (zum Beispiel von Sensoren oder drahtlosen Kommunikationen) vorausfahrt, steuert. Weiteres wird eine untere Steuerung benötigt, welche die Betätigung des Fahrzeuges (zum Beispiel Bremsen) steuert – basierend auf Eingaben der oberen Steuerung (Vukadinovic et al 2018, S.4).

Derzeit wird von vielen Fahrzeugherstellern ein LIDAR- (light detection and ranging) (Abb.7) oder Radar-basiertes System implementiert, welches Fahrzeugen ermöglicht, sich mit Hilfe eines ACC-Systems (Adaptive Cruise Control) genau zu verfolgen. Durch eine automatisierte Steuerungsstrategie wird der gesamte Verkehrsfluss verbessert. Das Adaptive Cruise Control - System dient als Erweiterung des CC-Systems (Cruise Control). Wenn ein Ziel nicht erkannt wird oder das vorausfahrende Fahrzeug schneller als die eingestellte Geschwindigkeit des CC fährt, wird das ACC nicht aktiviert. Wenn sich ein Ziel auf derselben Spur befindet und mit der gleichen Geschwindigkeit oder langsamer fährt, passt das ACC die relative Entfernung entsprechend der gewünschten Zeitlückeneinstellung an (Alam et al 2010, S.4).

Wenn das führende Fahrzeug die Spur wechselt (ausschaltet), sucht das ACC entsprechend nach einem neuen Ziel. Wenn ein Ziel nicht erkannt wird, kehrt das System in den CC-Modus mit konstanter Geschwindigkeit zurück. Darüber hinaus ist ein kommerzielles ACC hauptsächlich dafür ausgelegt, den gewünschten relativen Abstand in einer angenehmen Weise beizubehalten, indem entsprechende Anforderungen an den Motor und die verschiedenen Bremssysteme gesendet werden, die in einem Lastkraftwagen vorhanden sind. Es ist nicht in Bezug auf Kraftstoff optimale Kriterien ausgelegt (Alam et al 2010, S.5).

Der relative Abstand wird bestimmt, indem der Fahrer eine gewünschte Zeitlücke 1, ..., 5 einstellt, die proportional zu der relativen Entfernung ist, wobei die Zeitlücke 1 der kürzesten relativen Entfernung entspricht. Eine kurze relative Entfernung erfordert, dass das ACC aufgrund von Sicherheitsproblemen strengere Kontrollmaßnahmen durchführt. Diese adaptive Geschwindigkeitsregelung (Adaptive Cruise Control, ACC) kann somit die Dienstqualität und Sicherheit verbessern und die Umweltauswirkungen des Straßenverkehrssystems verringern (Tapani 2011, S.36).

Das Lkw-Platooning wird als eine Technologielösung für eine kurzfristige Reduktion des Kraftstoffverbrauchs von Fahrzeugen der Klasse 8 im Autobahnbetrieb verwendet. Die physische Implementierung eines CACC-Systems (Cooperative Adaptive Cruise Control) wurde an drei Volvo – Sattelschleppern nachgerüstet und beinhaltete folgende Hauptkomponenten (Shladover et at 2018, S.5):

- Einen PC-104-Computer, welcher in einem Schrank montiert wurde, der sich hinter dem Fahrersitz und einen Not-Aus-Schalter, der sich auf der Fahrerseite befindet, - einen zusätzlichen Touchscreen-Tablet-Computer, welcher rechts neben dem Fahrer

montiert ist, der einen Zugang innerhalb der Grenzen eines verfügbaren Platzes ermöglicht,

- einen Funk-Transceiver, der der Fahrzeugkommunikation dient,

- zwei Antennen, welche an den Seitenspiegeln montiert wurden um für eine robuste Sichtverbindung zu dienen,

- ein GPS, welches als Antenne im Dach der Fahrerkabine montiert wurde (Shladover et al 2018, S.5).

Das National Renewable Energy Laboratory (NREL) und Volvo Trucks North America hatten im Sommer 2016 die zweiwöchige Telematik-Datenbasis von Volvo Trucks analysiert und diese Analyse umfasste über 57.000 Fahrzeuge mit einer Gesamtlänge von über 210 Millionen

Meilen, welche insgesamt elf Millionen GPS-Wegpunkte umfassten. Die GPS – Geschwindigkeit wurde verwendet, um eine platoonierbare Grenzgeschwindigkeit zu bestimmen. Diese Daten haben eine geringe Zeitauflösung, welche während des Tages aus den stündlichen Beobachtungen der Fahrzeuge besteht. Eine hohe durchschnittliche Stundengeschwindigkeit zeigt zum Beispiel, dass der Truck die meiste Zeit auf der Autobahn gefahren sein muss, eine niedrige durchschnittliche Stundengeschwindigkeit zeigt Szenarien, wie zum Beispiel die Autobahnfahrt für den Bruchteil einer Stunde, gefolgt von einer langsamen Fahrt, einer Stoppzeit oder von anderen Kombinationen von (nicht) fahrbaren Fahrzyklen (Lammert et al 2018, S.2).

Das in den Volvo standardmäßige eingebaute ACC wurde mit Absicht deaktiviert, sodass der Betriebsschalter, welcher an der Lenksäule angebracht war, für den CACC-Betrieb verwendet werden konnte. Dia ACC-Steuerlogik, welche für Tests in diesem Projekt zum Einsatz kam, wurden ebenso für die simplere Integration mit dem CACC entwickelt und für das einfachere Umschalten zwischen den sogenannten Fahrmodi: Tempomat, Manuell, ACC und CACC Der Fahrer des Trucks kann in jedem Fahrmodus – CC, ACC, CACC - die automatische Geschwindigkeitsregelung bei Bedarf oder in einem Notfall deaktivieren: Entweder der Fahrer schaltet den Betriebsschalter an der Lenksäule aus, oder er bedient das Betriebsbremspedal oder er drückt den Not-Aus-Schalter. Da es sich hier um eine Prototypimplementierung handelte, war es nicht möglich, eine vollständig integrierte Treiberschnittstelle für diese CACC-Funktion zu implementieren. Deshalb wurde eine zusätzliche Treiberschnittstelle hinzugefügt, die als Touchscreen-Computer angebracht wurde (Shladover et al 2018, S.5).

Es lässt sich erläutern, dass das Platooning in zwei Aspekte zur Energieeinsparung beiträgt:

Das Platooning stellt eine Verringerung des aerodynamischen Widerstandes und eine Erhöhung der Straßenkapazität (Tsugawa 2013, S.45).

In einer vereinbarten Kooperation werden LKW-Kolonnen von der Firma DB Schenker erstmals über mehrere Monate auf der Autobahn A9 zwischen München und Nürnberg getestet.

Es werden erstmals keine Testfahrer hinter dem Steuer sitzen, sondern Berufskraftfahrer der DB Schenker. Resultate der Untersuchung der Schnittstelle von Mensch und Maschine sollen in die Technologieentwicklung zurückfließen. Dies biete die Möglichkeit eines Erkenntnisgewinns bezüglich Digitalisierung der Arbeitsbedingungen und man könne so Vorreiter für andere Projekte sein. Noch verkehren LKWs ohne Ladung, um Fahrbedingungen im Alltag des Verkehrsflusses zu untersuchen und beteiligte Fahrer zu schulen. Testfahrten

werden dann zu Linienfahrten und mit realen Ladungen beladen, um dann eingesetzt werden zu können (Weinzierl 2018, URL).

Ein weiteres Beispiel des LKW-Platoon betrifft den Ansatz der sogenannten „zweispurigen Mischung“: Häfen sind zentrale Destinationen, wo sich Lastwagen treffen und die Zeit ungenutzt bleibt. Es ist von großer Bedeutung, dass Trucks, welche mit der gleichen Fähre transportiert werden, bereits implizite Routenwahlentscheidungen treffen, die zu besseren Platooning-Partnern werden als Lastwagen, welche im Autobahnsystem durch Zufall ausgewählt werden (Rasmussen et al 2017, S.2).

Häfen sind aufgrund ihrer physischen Infrastruktur optimale Anlegegebiete. In einem Hafen sind Lastwagen in vielen parallelen Spalten beziehungsweise Bahnen aufgereiht, deshalb kann dies bei einer Bildung der Züge zur Anwendung kommen (Rasmussen et al 2017, S.3).