Herausforderung

  • Hochdimensionaler Parameterraum: Berechnung einer energieoptimierten Fahrweise unter Berücksichtigung von Topographie, Geschwindigkeitsbegrenzungen, Fahrplänen, vorausfahrenden und nachfolgenden Zügen usw.
  • Echtzeitanwendung mit begrenzter CPU/GPU

Methodik

  • Umfangreiche Themenrecherche, Stakeholder-Interviews
  • Bewertung von Szenarien auf Relevanz
  • Modellierung von Zug, Topographie und anderen relevanten Datenquellen
  • Entwurf der Softwarearchitektur Zweistufige Algorithmenentwicklung
  • Iterative Algorithmenentwicklung durch Verbesserung des Algorithmus für einfache Szenarien bis hin zu schwierigen Szenarien aus der realen Welt in jeder Schleife Installation von Plausibilitätsprüfungen für Eingaben

Ergebnis & Mehrwert

  • Ein Algorithmus, der dem Lokführer Empfehlungen für energiesparendes Fahren gibt
  • Fahrempfehlungen, die dem realen Fahrstil von Lokführern sehr nahe kommen
  • Erkennung unplausibler Szenarien für eine Sonderbehandlung
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