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Deep Reinforcement Learning zur Steigerung von Energieeffizienz und Pünktlichkeit von Straßenbahnen

Tesar, Markus ORCID iD icon 1
1 Institut für Fahrzeugsystemtechnik (FAST), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)

Abstract:

Eine Steigerung von Energieeffizienz und Pünktlichkeit resultiert in einer erhöhten Wirtschaftlichkeit und Leistungsfähigkeit des Bahnsystems. Diese Leistungsindikatoren können im Vollbahnbereich aufgrund der abgetrennten Bahnkörper und vorhandener Zugsicherungssysteme mit höheren Automatisierungsgraden verbessert werden. Straßenbahnen teilen sich die Trasse mit dem motorisierten Individualverkehr, Radfahrern und Fußgängern. Aus diesen Gründen sind Automatisierungsmöglichkeiten begrenzt und durch das Fahren auf Sicht sind die Fahrer von der sicheren Fahrzeugführung vereinnahmt. ... mehr

Abstract (englisch):

An increase in energy efficiency and punctuality results in improved economics and performance of the railway system. These performance indicators can be achieved with higher levels of automation in the mainline sector due to the separated tracks and existing train control systems. Trams share the track with individual motorised traffic, cyclists and pedestrians. The possibilities for automation are limited and drivers are occupied with safe vehicle guidance due to driving on sight. Driving time reserves are highly variable due to passenger and traffic volumes. Conventional optimisation methods can determine driving profiles for individual scenarios that minimise the energy demand for punctual driving. ... mehr


Volltext §
DOI: 10.5445/IR/1000153228
Veröffentlicht am 01.12.2022
Cover der Publikation
Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Fahrzeugsystemtechnik (FAST)
Publikationstyp Hochschulschrift
Publikationsdatum 01.12.2022
Sprache Deutsch
Identifikator KITopen-ID: 1000153228
Verlag Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
Umfang xviii, 247 S.
Art der Arbeit Dissertation
Fakultät Fakultät für Maschinenbau (MACH)
Institut Institut für Fahrzeugsystemtechnik (FAST)
Prüfungsdatum 21.10.2022
Schlagwörter Deep Reinforcement Learning, Bahnsystem, Energieeffizienz, Pünktlichkeit, Maschinelles Lernen, ÖPNV, Messdaten
Relationen in KITopen
Referent/Betreuer Gratzfeld, Peter
Sax, Eric
KIT – Die Forschungsuniversität in der Helmholtz-Gemeinschaft
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