Relevanzbasierte Nachrichtenselektion für die serientaugliche Integration von Fahrzeug-zu-Fahrzeug-Kommunikation

Abstract

Die Fahrzeug-zu-Fahrzeug-Kommunikation ermöglicht neue Anwendungen durch den direkten Austausch von Informationen zwischen Fahrzeugen. In den vergangenen Jahrzehnten wurde dazu intensiv geforscht und eine standardisierte Technologie auf der Grundlage von WLAN geschaffen. Die Fahrzeuge erfassen damit andere Verkehrsteilnehmer in ihrem Umfeld, auch über Sichthindernisse hinweg. Bei der Umsetzung von Seriensystemen stehen die Fahrzeughersteller vor der Herausforderung, dass unter Umständen höhere Raten an Nachrichten empfangen werden als von den Fahrzeugsystemen verarbeitet werden können. Diese Arbeit betrachtet diese Problemstellung erstmals umfänglich und schlägt eine Lösung vor, um auch in Überlastsituationen die Funktionalität sicherheitsrelevanter Anwendungen zu gewährleisten. Zunächst werden die auftretenden Nachrichtenraten anhand einer gekoppelten Verkehrs-, Kommunikations- und Anwendungssimulation quantifiziert. Es bestätigt sich, dass auch unter alltäglichen Bedingungen Überlast auftreten kann. Daher wird vorgeschlagen, die Verarbeitung empfangener Nachrichten um zwei Module zu ergänzen, eine Relevanzschätzung und einen Selektionsmechanismus. Die Relevanzschätzung hat die Aufgabe, jede Nachricht nach ihrer Relevanz zu bewerten und mit einem Relevanzwert zu versehen. Je früher sich der Sender und Empfänger einer Nachricht begegnen, desto höher wird die Relevanz bewertet. Der Selektionsmechanismus wählt auf Basis dieser Relevanzwerte die jeweils relevanteste Nachricht zur Weiterverarbeitung aus und verwirft bei Überlast weniger relevante Nachrichten. Sowohl die Relevanzschätzung als auch der Selektionsmechanismus sollten möglichst effizient implementierbar sein. Die Evaluation beider Module zeigt auf, dass die vorgeschlagenen Konzepte für einen Serieneinsatz geeignet sind und die Entwicklung stabiler Gesamtfahrzeugsysteme ermöglichen.