Ein Zug aus umweltfreundlichen autonomen Fahrzeugen auf Bahngleisen

Batteriebetriebene Schienenfahrzeuge transportieren Güter sauberer, schneller und sicherer

Die steigenden Emissionen der Transportbranche haben einen Wettlauf um die Dekarbonisierung des Güterverkehrs durch innovative technische Lösungen ausgelöst. Während Unternehmen nach Möglichkeiten suchen, Spitzentechnologien wie autonome Fahrzeuge und optimierte Systeme anzuwenden, ist Parallel Systems, ein Unternehmen, das autonome batterieelektrische Schienenfahrzeuge herstellt, davon überzeugt, dass die Übertragung dieser Fortschritte auf die Schiene die Logistik revolutionieren und gleichzeitig den Transport dekarbonisieren wird.

„Wir möchten Dinge sauberer, schneller, sicherer und kostengünstiger bewegen als bisher“, sagt Jon Goh, leitender Fahrzeug-Softwareentwickler bei Parallel Systems.

Das von ehemaligen SpaceX-Ingenieuren gegründete Unternehmen Parallel Systems will dies erreichen, indem es autonome, batteriebetriebene Schienenfahrzeugtechnologie mit einem neuen, kostengünstigeren Terminalkonzept und einem flexiblen Betriebsmodell kombiniert. Während das System von Parallel auch mit vorhandenen Terminals kompatibel ist, ermöglicht das neue Infrastrukturdesign den Bau kleinerer, weniger teurer Terminals näher an Versendern und Kunden, wodurch effektiv neue Märkte erschlossen werden.

Anstatt am herkömmlichen Modell langer Güterzüge festzuhalten, setzt Parallel Systems beim modularen Ansatz auf ein Platooning-System mit weniger Schienenfahrzeugen. Dieser Ansatz ermöglicht aerodynamischere und agilere Bewegungen.

Eine physische Kupplung der einzelnen Fahrzeuge erfolgt nicht wie bei herkömmlichen Eisenbahnwaggons. Stattdessen agieren sie in unmittelbarer Nähe und stellen Kontakt mit Puffern am Ende der Waggons her, um einen Zug zu bilden. Sobald sie gebildet sind, behält jede Einheit eine festgelegte Schubkraft gegen das vorausfahrende Fahrzeug bei. Durch den minimalen Abstand zwischen den Fahrzeugen verringert sich der Luftwiderstand und die Energieeffizienz steigt.

Der modulare Ansatz von Parallel verwendet ein Platooning-System, bei dem Schienenfahrzeuge nahtlos und automatisch an- und abgekoppelt werden. (Videoquelle: Parallel Systems)

Einzelne Waggons trennen sich autonom vom Hauptzug und ermöglichen so die Frachtverteilung an mehrere Ziele von einem einzigen Punkt aus. Durch die Bewältigung langjähriger Logistikherausforderungen auf der letzten Meile erhält die Bahnindustrie die Mittel, einen Teil der überlasteten US-LKW-Industrie im Wert von 940 Milliarden US-Dollar auf die Schiene umzustellen. Dies mit emissionsfreien Fahrzeugen zu tun, ist auch ein Gewinn für die Umwelt.

Parallel Systems hofft, den Schienengüterverkehr durch die Einrichtung eines Netzwerks kleiner, lokaler Intermodalterminals ergänzen zu können, da große Rangierbahnhöfe rar gesät sind. Dies bedeutet, dass Fracht, die in einem Güterbahnhof ankommt, weite Strecken mit dem LKW zurücklegen muss, bis sie ihren endgültigen Bestimmungsort erreicht. Durch die Einrichtung zahlreicher kleinerer Terminals näher an Lagerhäusern und Geschäften werden wirtschaftlichere Kurzstreckendienste auf der Schiene möglich, was die Transitzeiten für die wichtige letzte Meile der Zustellung verkürzt.

„Wir hoffen, dass wir es den Eisenbahnen ermöglichen, ihr Strecken- und Dienstleistungsangebot zu erweitern und Dinge zu transportieren, die normalerweise nicht per Bahn transportiert würden“, sagt Goh.

Modellierung der Eisenbahnwaggons

Der Nachweis, dass autonome Schienensysteme sicher und wie vorgesehen funktionieren, ist eine der wichtigsten technischen Prioritäten von Parallel Systems. Rigoroses Testen und Validieren mit Simulink^® ist laut Goh kritisch.

„Unsere Tests stimmten mit dem von Simscape Driveline simulierten Getriebeverhalten überein.“
Jon Goh, Lead Vehicle Software Engineer, Parallel Systems

Parallel Systems verlässt sich auf Simulink, um Steuerungsstrategien für alle seine Subsysteme, wie etwa Antriebsstränge und Bremsen, zu bewerten. Es nutzt Simulink Control Design™ zur Entwicklung und Simulation von Steuerungsalgorithmen, die unter verschiedenen Betriebsbedingungen und Variablen, einschließlich Temperatur und Flüssigkeitsviskosität, zuverlässig funktionieren müssen. Hochpräzise Simulationen für eine Reihe von Umgebungsbedingungen und Betriebsszenarien ermöglichen dem Team von Parallel Systems eine robuste Validierung von Steuerungsalgorithmen, die zunächst mithilfe reduzierter Ordnungsmodelle entwickelt wurden.

Simscape Driveline™ ermöglicht Parallel Systems die genaue Erfassung von Phänomenen wie Zahnradspiel, deren Codierung von Grund auf schwierig wäre. Die Ingenieure des Unternehmens validieren die Subsystementwürfe anhand von Leistungskriterien, bevor sie diese physisch implementieren. Die Möglichkeit zur Simulation der einzigartigen Dynamik von Schienensystemen ist von unschätzbarem Wert, um die Konstruktion von Anfang an richtig durchzuführen.

„Unsere Aufgabe besteht nicht darin, eine neue Software zur Spielsimulation zu schreiben“, sagt Goh. „So schaffen wir keinen Mehrwert für unsere Kunden. Unsere Aufgabe besteht darin, Fahrzeuge zu entwerfen und zu bauen und Software zu ihrer Steuerung zu schreiben. Unsere Tests stimmten mit dem von Simscape Driveline simulierten Getriebeverhalten überein.“

Batteriemodellierung und Komponententests

Zusätzlich zu den hochpräzisen Subsystemsimulationen in Simulink nutzen Parallel-Ingenieure MATLAB^®, um das Batterieverhalten zu modellieren und die Gesamtreichweite des Fahrzeugs für verschiedene Einsätze zu prognostizieren. Sie haben Vollfahrzeugsimulationen in MATLAB entwickelt, um zu analysieren, wie der Ladezustand der Batterie in Abhängigkeit von Variablen wie Streckentopografie, Windverhältnissen und anderen Umgebungsfaktoren schwankt. Mit MATLAB können sie Szenarien durchspielen und dabei die erwartete Batterieleistung und die Auswirkungen auf die Reichweite auswerten.

„Wir schätzen die Vielseitigkeit und Flexibilität, die MATLAB für unseren einzigartigen Entwicklungsprozess bietet.“
Jon Goh, Lead Vehicle Software Engineer, Parallel Systems

Beim Entwurf des Platooning-Systems beschafft Parallel Systems Prototyp-Stoßfängerdämpferkomponenten von Herstellern. Testfirmen erhalten diese Komponenten und generieren Datendateien, die die gemessenen Kraftprofile der Dämpfer bei unterschiedlichen Geschwindigkeiten und Auslenkungen enthalten.

Die Fähigkeit von MATLAB und Signal Processing Toolbox™, verschiedene Datendateiformate zu analysieren, ermöglicht es den Ingenieuren von Parallel Systems, diese Testdaten zu importieren und zu analysieren. Sie nutzen die Datenanalysefunktionen, um Nachschlagetabellenmodelle zu erstellen, die die Dämpferkräfte als Funktion der Entfernungs- und Geschwindigkeitsparameter abbilden.

Parallel Systems integriert diese Komponentendämpfermodelle dann in Simulink Simulationen. Auf diese Weise kann Parallel Systems anhand hochpräziser Modelle, die aus den tatsächlichen physischen Hardwaredaten abgeleitet werden, die Leistung des gesamten Platooning-Fahrzeugsystems unter verschiedenen Szenarien und Steuerungsstrategien bewerten. Dieser Closed-Loop-Workflow mit MATLAB und Simulink ist der Schlüssel zur Verfeinerung des Platooning-Systemdesigns vor der Bereitstellung.

Nahaufnahme der Verbindungsstelle zwischen zwei Eisenbahnwaggons.

Das Stoßfängersystem, das die einzelnen autonomen Schienenfahrzeuge verbindet, ermöglicht ein enges Ankoppeln. (Bildquelle: Parallel Systems)

„Wir schätzen die Vielseitigkeit und Flexibilität, die MATLAB für unseren einzigartigen Entwicklungsprozess bietet“, sagt Goh.

Beschleunigen von Design-Iterationen durch Simulation

Vor der Entwicklung eines Minimum Viable Product (MVP) verwendete Parallel Systems MATLAB, um schnell verschiedene Fahrzeugkonfigurationen zu modellieren und zu simulieren, indem Variablen angepasst wurden, um den Designraum und die prognostizierten Leistungsmerkmale zu erkunden. Diese Simulationsarbeit im Vorfeld war von entscheidender Bedeutung für die Entscheidung, welches MVP-Design verfolgt werden sollte.

„Bevor Sie Geld ausgeben, Stahl schneiden oder ein Produkt kaufen, möchten Sie all dies in ein Modell eingeben und sehen, wie es funktionieren könnte.“
Jon Goh, Lead Vehicle Software Engineer, Parallel Systems

Bei den ersten Prototypen stieß Parallel Systems auf Probleme wie Spiel im kettengetriebenen Achssystem, das die Steuerleistung beeinträchtigte. Der nachfolgende Entwurf wurde mithilfe von Simscape Driveline evaluiert, was dazu beitrug, das Vertrauen in den Entwurf zu stärken. Der Einsatz von MATLAB zur Modellierung und Datenanalyse war für die Charakterisierung und Quantifizierung des Backlash-Effekts von unschätzbarem Wert. Das Designteam verwendete MATLAB, um die Steuerungsalgorithmen in ihrem Simulink-Modell zu verbessern und zu validieren. Anschließend übersetzte das Team diese Algorithmusänderungen in Code, der im physischen Prototyp verwendet wurde. Dadurch konnte Parallel Systems durch Software-Updates an der Verbesserung der Steuerungsalgorithmen des vorhandenen Prototyps arbeiten.

Gleichzeitig ermittelt das Unternehmen mithilfe von Simulationen die maximal zulässigen Spieltoleranzen und prüft mögliche Neukonstruktionen, um das Problem in zukünftigen Iterationen zu beheben. Dieser iterative Zyklus aus dem Erstellen von Modellen und Prototypen, dem Analysieren von Daten, dem Aktualisieren von Designs und Steuerungsstrategien durch Simulationen und dem Wiederholen ermöglichte schnelles Lernen und Optimieren.

Einzelne Waggons trennen sich autonom vom Hauptzug und ermöglichen so die Frachtverteilung an mehrere Ziele von einem einzigen Punkt aus. (Videoquelle: Parallel Systems)

„Bevor Sie Stahl schneiden oder ein Produkt kaufen, möchten Sie all das in ein Modell eingeben und sehen, wie es sich verhält“, sagt Goh.

Modellierung der Betriebsfähigkeit

Die Simulationsmöglichkeiten gehen über die Bewertung von Fahrzeugdesigns und Leistungsmerkmalen hinaus. Parallel Systems-Ingenieure verwenden MATLAB und Simulink, um potenzielle Geschäftsszenarien und finanzielle Auswirkungen zu simulieren. Durch die Modellierung von Variablen wie Fahrzeugmasse, Kosten, Routen, Geschwindigkeiten und Einnahmen können sie Betriebskosten und Rentabilitätsprognosen abschätzen und die allgemeine Realisierbarkeit ihres Konzepts in verschiedenen Konfigurationen analysieren. Die Fähigkeit, schnell Simulationen durchzuführen und dabei viele unterschiedliche Entwurfspunkte und Betriebsszenarien zu bewerten, ist von entscheidender Bedeutung.

„Mithilfe der Simulink-Simulationen können wir prüfen, ob unsere Pläne für den Güterverkehr auf der Schiene wirtschaftlich realisierbar sind, bevor wir erhebliche Investitionen tätigen. Die Simulationen belegen, dass wir mit den richtigen Fahrzeugparametern einen profitablen Betrieb im großen Maßstab erreichen und gleichzeitig den Güterverkehr deutlich beeinflussen können.“
Jon Goh, Lead Vehicle Software Engineer, Parallel Systems

„Mithilfe der Simulink-Simulationen können wir prüfen, ob unsere Pläne für den Güterverkehr auf der Schiene wirtschaftlich realisierbar sind, bevor wir erhebliche Investitionen tätigen“, sagt Goh. „Die Simulationen belegen, dass wir mit den richtigen Fahrzeugparametern einen profitablen Betrieb im großen Maßstab erreichen und gleichzeitig den Güterverkehr deutlich verbessern können.“

Die Validierung des autonomen Teils ist auch für die Vision des Unternehmens von entscheidender Bedeutung. Die Ingenieure von Parallel Systems entwickeln hochpräzise Karten von Gleisstrecken mit GPS-Daten zur ersten, groben Lokalisierung ihrer autonomen Züge. Sie nutzen MATLAB, um Simulationen an aufgezeichneten Testdatensätzen mit integriertem GPS auszuführen. Dadurch können sie Algorithmenentwürfe schnell iterieren, indem sie die Leistung anhand realer Daten auswerten.

Sie planen außerdem, auf Bildverarbeitung basierende Lokalisierungstechniken einzusetzen und dabei das feste Schienennetz zu nutzen. Züge in einem festen Netzwerk vereinfachen das Lokalisierungsproblem im Vergleich zu autonomen Autos auf offenen Straßen. Ein wesentlicher Vorteil besteht darin, dass der sichere Zustand eines Zuges klar definiert ist: Halten Sie den Zug einfach an. Auch wenn es um ein einfacheres Problem als selbstfahrende Autos geht, unterzieht Parallel Systems seine autonomen Systeme einer strengen Validierung, bevor sie in großem Maßstab eingesetzt werden, und verlässt sich dabei zur Gewährleistung der Sicherheit auf hochmoderne Bremssysteme.

Zukünftige Projekte

Parallel Systems macht zwar Fortschritte bei der Entwicklung seines neuartigen Güterzugkonzepts, prüft jedoch auch die Möglichkeit, mehr Waggonkomponenten selbst zu bauen, anstatt handelsübliche Teile zu integrieren. Hierzu gehört die Entwicklung kundenspezifischer Elektromotordesigns, die für autonome Schienenanwendungen optimiert sind. Bei diesem Ansatz sind MATLAB und Simulink für neue Modellierungs- und Validierungsanforderungen von entscheidender Bedeutung.

Parallel Systems plant außerdem, Model-Based Design für weitere Designprozesse einzuführen, was sich auch auf die Entwicklung sicherheitskritischer Systeme für Fahrzeuge der nächsten Generation erstrecken wird.

Simulink-Funktionen für die Multidomänen-Systemmodellierung ermöglichen umfassende virtuelle Tests von Motordesigns sowie anderen eng gekoppelten Elementen wie Antriebssträngen und Steuerungssystemen. Toolboxen wie Simscape™ unterstützen die Analyse der physikalischen und dynamischen Zusammenhänge im Detail.

Parallel Systems plant außerdem, Model-Based Design für weitere Designprozesse einzuführen, was sich auch auf die Entwicklung sicherheitskritischer Systeme für Fahrzeuge der nächsten Generation erstrecken wird. Durch die Verknüpfung von Anforderungen und Tests mit der Systemmodellierung zielt Parallel Systems darauf ab, Robustheit und Zuverlässigkeit bereits in den frühesten Entwurfsphasen mithilfe eines integrierten, simulationsgesteuerten Workflows strenger zu validieren.

„Wir haben vor allem gelernt, wie man einen Zug baut“, sagt Goh. „Die nächste Phase des Unternehmens besteht darin, ein Produkt zu bauen, das den regulären Betrieb ermöglicht, die Kundenanforderungen erfüllt und aus regulatorischer und sicherheitstechnischer Sicht überprüft werden kann.“

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