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EcoSimLab
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Set

EcoSimLab (live)

Eco-Driving-Studien im IMIS-Fahrsimulator — realistische EV-Energiesimulation mit Live-Datenfluss.

7 enthaltene Tools
Der Fahrsimulator des Labors: ein Sitz mit Lenkrad und Pedalen vor drei Bildschirmen mit einer Fahrszene.

Was das Set ermöglicht

EcoSimLab (live) ist das Labor-Setup des Toolkits: der IMIS-Fahrsimulator mit integrierter Fahrenergiesimulation, in dem Energie-Interfaces entwickelt und evaluiert sowie Fragen der Nutzer-Energie-Interaktion untersucht werden. Anspruch ist eine realistische Simulation der energierelevanten Parameter in der Fahrer-Fahrzeug-Interaktion. Die Tools des Sets — Teststrecke, Python- Orchestrierung, Display-Library und Studien-Backend — greifen über einen MQTT-/WebSocket-Datenfluss ineinander. EcoSimLab (live) ist das Live-/Labor-Gegenstück zum videobasierten Set VideoSimLab.

Datenfluss

Der Live-Betrieb folgt der C4-Architektur aus Paper 1. Die Python-API (EcoSimLabPy) steuert BeamNG.tech an. Die Echtzeitdaten laufen über den MQTT-Broker (Eclipse Mosquitto) an das Study-Control-Backend und von dort per MySQL und WebSocket an EcoInterfaces und StudyControlApp. Ereignisse (z. B. Fahrszenario-Neustart) laufen per MQTT zurück. Methodisch stützen drei Elemente aus Paper 2 das Setup: eine kalibrierte EV-Energiesimulation, eine optimierungsbasierte Eco-Driving-Strukturierung und ein synthetischer Fahrer als Benchmark.

Hardware-Setup

Der IMIS-Fahrsimulator bietet ein 180°-Sichtfeld über drei 55“-Displays (120 Hz) und ein höhen-/längenverstellbares Lenkrad mit vollem 920°-Drehwinkel des Renault Zoe (Fanatec ClubSport DD+). Die Pedalerie ist angepasst, das Bremspedal trägt eine Wägezelle. Das Simrig ist speziell auf Innenraum und Ergonomie des Renault Zoe ausgelegt. Für die Studienleitung gibt es ein Remote-Setup zum Monitoring und zur Fahrszenariosteuerung.

Enthaltene Tools

7
EcoInterfaces

EcoInterfaces

Bibliothek der Eco-Driving-Displays des Toolkits — SolidJS-Komponenten, gespeist aus einem Eingabevertrag.

Rolle im Setrendert die Eco-Driving-Fahrer-Displays live aus dem Datenstrom (MQTT)

aktiveigenständig nutzbar
TechnikSolidJS, D3.js, TailwindCSS, Vite, TypeScript, Bun
  • EcoDrivingTestPark liefert die energierelevanten Teststrecken als BeamNG-Karte
  • EcoSimLabPy orchestriert die Live-Simulation und verteilt Fahrdaten per MQTT
  • StudyControlApp steuert als Backend die Studien (Fahrszenarien, Randomisierung, Monitoring, Export)
  • EcoMPC regelt die Längsführung (Economic MPC) im Live-Setup
  • Fahrzeugmodelle liefert die physik-basierten EV-Referenzmodelle (Renault Zoe)
  • Steering-Controller regelt die Querführung (Stanley / Pure Pursuit)

Zitieren

  • Jan Heidinger, Lukas Bernhardt, Thomas Franke (2023).
    EcoSimLab – A Low-Cost Driving Simulation Environment for Examining Human Factors in Vehicle Energy Efficiency
    AutomotiveUI '23 Adjunct (15th Intl. Conf. on Automotive User Interfaces), Ingolstadt
    10.1145/3581961.3609881
  • Markus Gödker, Steffen Schmees, Lukas Bernhardt, Jan Heidinger, Daniel Görges, Thomas Franke (2024).
    Driving Simulation for Energy Efficiency Studies: Analyzing Electric Vehicle Eco-Driving With EcoSimLab and the EcoDrivingTestPark
    AutomotiveUI '24 (16th Intl. Conf. on Automotive User Interfaces), Stanford, CA
    10.1145/3640792.3675706