Autonome Autos: Wer schreitet voran, wer bleibt auf der ... · SDV Szenario 21,9 22,8 Herkömmliches Taxi Herkömmliches Auto ... Siemens Corporate Design PowerPoint-Templates Author:

Autonome Autos: Wer

schreitet voran, wer bleibt

auf der Strecke?Dr. Daniel Hobohm

Head of PLM at Intelligent Traffic Systems, Siemens

Siemens ITS: Smart Systems – Smart Traffic

Siemens AG 2017

Restricted © Siemens AG 2016

Mai 2017Seite 2 Dr. Daniel Hobohm MO MM ITS

An was denken Sie bei autonomen Autos und Bussen?

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© Daimler

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© Daimler

© Navya

https://www.youtube.com/watch?v=wUxzmbRpaYE&feature=player_detailpage



Hardware-Fokus

Herstellerspezifische Vergangenheit

Verkehrssteuerung und Autonome Autos – zwei große Trends, die jetzt richtig

zueinander finden

Daten/Operations-Fokus

Digitale Zukunft

<2000 2000-2010 2010-2020 2020+

Zeitliche Entwicklung der Fahrzeuge

1. Traffic Management

(Information mit C2X)

3. Neue Verkehrsmodi?

2. Autonome Fahrzeuge

(Kooperative Systeme)

Software/Daten-Fokus

Heute

Zunehmende

Vernetzung

Zeitliche Entwicklung der ITS



Geschäftsmodelle – Die größten Veränderungen liegen in den

Geschäftsmodellen, nicht in den Technologien

Seit 1887 Seit 2001 Seit 2006

Seit 1895 Seit 1996 Seit 1997 –

Auftrieb durch Internet



Selbstfahrende Taxis

… der teuerste Teil einer Taxifahrt ist der

Fahrer im Auto…



Das autonome Auto ist näher, als man denkt

– technologisch und mit neuen Verkehrsmodi…



Selbstfahrende Taxis –

weniger Autos

Wird es mehr oder weniger Verkehrsstaus geben?



Jevons Paradox

Er beschreibt England’s explodierenden Konsum von Kohle,

nachdem James Watt die effiziente Watt-Dampfmaschine erfand.

Das heißt

Durch eine deutlich erhöhte Effizienz des Nutzers

(Dampfmaschine) erhöhte sich massiv die Nachfrage

des Input-Faktors, zu Kosten aller anderen Alternativen.

Quelle: Wikipedia, eigene Anpassung

Wenn Auto-Mobilität deutlich günstiger wird, wird die Nachfrage

nach allen anderen Modi verringert.

Noch schlimmer: Straßenbandbreite ist limitiert.

Als erstes aufgebracht von

William Stanley Jevons

»The Coal Question« (1865 )



Die Verwendungsvielfalt selbstfahrender Fahrzeuge

Es könnte sehr unterschiedliche und sehr viel mehr Fahrzeuge als heute geben

Warum auf UPS warten?

150.000 Fahrer weltweit

Privater Bereich

Pizza-Lieferdienst

Trinken

Alte und blinde Menschen

Kinder von Schule abholen



Verkehrsstau …

…wird

zunehmen



Geschäftsmodelle können alles verändern

Öffentlicher Verkehr Teilweise ersetzt durch Uber?



Der ÖPNV könnte starke Konkurrenz erhalten



Wird es mehr oder weniger Verkehrsstaus geben?

Selbstfahrende Taxis –weniger Autos

MehrUse Cases

ErsetzenÖffentlicheVerkehrsmittel

Mehr Fahrten



Erste Studien ergeben potentiell massive Auswirkungen auf den ÖPNV

• Gereiste Kilometer nehmen zu

• Kaum noch private Autos

• SDV Taxis übernehmen vom Öffentlichen Verkehr

• Ganze Taxi Flotten werden arbeitslos

Modal Split

Durchschnittliche modale Nutzung in London

9%

100%

41%

5%

46%

0%

1%

5%

58%

27%

9%

Ausgangslage

100%

SDV Szenario

21,9 22,8

Herkömmliches Taxi Herkömmliches Auto

SDV Taxi

Öffentlicher Verkehr

Zu Fuß / Rad Privates SDV

Km/Tag

Studie: WorldEconomicForum, BCG



Wie wir dem entgegen treten können

Deutlich intelligentere, vernetzte Verkehrssteuerung?

Deutlich effizientere alternative Wege?



Verkehrsinformation mit C2x – Wir können bereits heute C2x nutzen, um die

Sicherheit zu erhöhen, das Verkehrsmanagement zu optimieren und mehr

Komfort für den Fahrer zu bieten

Sicherheit

Baustellen-Warnung

Verkehrsmanagment

ÖPNV-

Priorisierung

Komfort

Anzeigen der Phase und

Restlaufzeit



Verkehrsinformation mit C2x – Fahrzeuge benötigen hochpräzise

Standortinformationen um die Kreuzungstopologie zu verstehen

MAP =

Road topology

SPAT =

Signal Phase & Timing

Siemens unterstützt die Fahrzeuge durch die Bereitstellung

von Informationen über die Kreuzungstopologie



Modernes Verkehrsmanagement inkludiert alle vernetzten Teilnehmer



Das Auto ist kein effizientes Verkehrsmittel

Fahrradtage_Bus-Autos-Raeder_600.jpg - (c) Presseamt Münster

Individualverkehr kann

nicht die Lösung sein

Alternative Verkehrsmodi

können eine Lösung sein

Öffentlicher Verkehr muss

Teil der Lösung sein



Fahrradwege kommen



Auch der ÖPNV wird sich weiter entwickeln (müssen)

Auf Nachfrage – da flexibler einsetzbar

Auf diverseren Routen

Intelligenter vernetzt und priorisiert

Elektrisch mit autonomer Stromversorgung

Eigenständig und als Zubringer /

Netzerweiterung für „Backbone“



Im ÖPNV sollten wir daher stärker auf priorisierte Systeme, irgendwann auf

priorisierte, autonome Busse setzen und auch das Fahrrad fördern

Autonome Busse, die effektiv vernetzt und

priorisiert durch die Straße fahren

ÖPNV &

Fahrrad



Daher sieht man auch, warum Siemens STREAM nicht nur modern, sondern

im Nukleus zukunftsweisend sein könnte…



Elon Musk



Selbstfahrende Busse werden immer flexibler mit der Weiterentwicklung der

Technologie bis hin zum bedarfsabhängigen ÖPNV

Punkt-zu-Punkt

Punkt-zu-spezifischem Sammelpunkt

autonom

Selbstfahrender Bus auf dedizierter Fahrspur

Fahren in vordefiniertem Gebiet

Zeit und Route bedarfsabhängig

H

Stufe 1

HH

H

HHH

H

Stufe 2Stufe 3

Optimierter bedarfsabhängiger ÖPNV

1. Flexible Anzahl der Busse

2. Höhere Frequenz

3. Effizientere Größe der Busse (durch

Platooning)

4. „Haltestelle“ nahe am Zuhause

1. Starre vordefinierte Anzahl Busse

2. Starre vordefinierte Frequenz nach Zeitplan

3. Starre vordefinierte Größe der Busse



Wie gedenken wir den Stadtverkehr in Zukunft zu optimieren? – 3 Schritte in

Richtung der intelligenten Straße mit kooperativen Systemen

Sicherheit erhöhenDatenqualität verbessernDigitalisierung der StraßeInformation

durch C2X

1. Verkehrs-

1. Management

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Safety

2. Autonome

FahrzeugeKooperative

Kreuzung

Implementierung neuer lokaler

VerkehrsstrategienBeeinflussung des

lokalen Verkehrsflusses

Dynamische, Verkehrs-

abhängige Knotenpunkte

3. Neue Verkehrs-

modi

Intelligenter SchwarmImplementierung neuer globaler

Verkehrsstrategien

Globale Verkehrsströme

beeinflussen

30

Dynamische, Verkehrs-

abhängige Systeme

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Vielen Dank.Dr. Daniel Hobohm, Siemens Intelligent Traffic Systems

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