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Mit der rasanten Entwicklung der Technologie der Cyber-Physischen Systeme (CPS) ergeben sich zunehmend Möglichkeiten für kooperative Zusammenarbeit in den Bereichen intelligenter Verkehrssysteme und intelligenter Produktion. Dennoch stellen die komplexe Systemarchitektur, unausgewogene Ressourcenverteilung sowie steigende Anforderungen an Sicherheit und Zuverlässigkeit Herausforderungen für die systematische Entwicklung und Untersuchung der Zusammenarbeit heterogener Akteure in CPS dar. Diese Arbeit untersucht, wie kooperatives Verhalten in einer vernetzten CPS-Umgebung entwickelt werden kann, um Synergieeffekte gezielt zu nutzen. Aufbauend auf bestehenden Methodiken zur Entwicklung mechatronischer Systeme, wird eine systematische Entwicklungsstrategie unter Einbeziehung des modellbasierten Anforderungsmanagements vorgeschlagen. Diese Methodik wird durch mehrstufige Validierungen und Optimierungen unterstützt und bietet eine Grundlage für die weitergehende Integration von intelligentem Verkehr und Produktion. Im Forschungsprozess wurden eine bestehende Entwicklungsstrategie erweitert und durch das modellbasierte Anforderungsmanagement eine modulare, hierarchische und funktionale Systemarchitektur entwickelt. Diese Architektur kann komplexe Informationsflüsse dynamisch verarbeiten und erhöht durch Modularität die Flexibilität sowie die Anpassungsfähigkeit des Systems. Mithilfe virtueller Testplattformen wie Model-in-the-Loop (MiL) und Software-in-the-Loop (SiL) konnte die Machbarkeit kooperativen Verhaltens analysiert und das Potenzial zur Optimierung von Ressourcennutzung und Betriebskosten untersucht werden. Zudem wurde durch die Integration von Technologien wie Industrial Internet of Things (IIoT) und Vehicle-to-Everything (V2X) eine Basis für intelligente Entscheidungsfindung in komplexen Szenarien geschaffen, einschließlich vernetzter Informationsaustauschsysteme. Die Ergebnisse dieser Arbeit zeigen, dass die entwickelte hierarchische Architektur dazu beiträgt, die Komplexität von Informationsflüssen zu bewältigen und Skalierbarkeit sowie Stabilität des Systems zu verbessern. Experimentelle Untersuchungen deuten darauf hin, dass kooperative Ansätze die Ressourcennutzung optimieren und potenzielle Konflikte zwischen Akteuren im Bereich intelligenter Verkehrssysteme und Produktion durch eine effizientere Ressourcenzuteilung reduzieren können. Im Bereich intelligenter Verkehrssysteme wurden Ansätze zur Trajektorienplanung und -ausführung entwickelt, während in der Produktion durch eine optimierte Ressourcendisposition höhere Flexibilität und Produktivität erreicht wurden. Diese Erkenntnisse liefern eine Grundlage für die weitere Forschung zur interdisziplinären Zusammenarbeit und zeigen die Anwendbarkeit der entwickelten Methoden. Die Relevanz dieser Forschung erstreckt sich über die aktuellen theoretischen und praktischen Anwendungen hinaus. Durch die Entwicklung eines Toolsets auf Basis virtueller Testplattformen wurde eine technische Grundlage für weiterführende Untersuchungen geschaffen. Zukünftige Arbeiten könnten sich auf die Verbesserung der Systemzuverlässigkeit unter extremen Bedingungen, die Sicherheitsvalidierung und Optimierung für spezifische Anwendungsszenarien sowie auf die Erweiterung von CPS-Technologien auf weitere Anwendungsbereiche wie das Energiemanagement erweitern. Zusammengefasst bietet die in dieser Arbeit entwickelte Methodik einen möglichen Ansatz zur weitergehenden Integration von intelligentem Verkehr und Industrie 4.0. Die gewonnenen Erkenntnisse tragen dazu bei, kooperative Systeme effizienter zu gestalten, und liefern Impulse für eine optimierte Ressourcennutzung sowie für die Entwicklung zukünftiger intelligenter Systeme.
Published in: LeoPARD - TU Braunschweig Publications And Research Data