Development of an electric vehicle data logging system for driving behavior studies as a CAN-Bus interface extension

Gegenstand dieser Masterarbeit ist die Entwicklung eines Logging-Systems für Elektrofahrzeuge als Werkzeug für die Wissenschaft. Das System besteht selbst aus zwei Kern-Modulen, einem CAN-Bus Logger, mit dem Namen weCANsee und einem Researcher Interface, welches die Überwachung und Einflussnahme in Experimenten und Erhebungen in Fahrzeugen ermöglicht. Das Logging System ist die Fahrzeuge des Typs Nissan LEAF und E-NV200 (BJ. 2019) und den Renault ZOE entwickelt.

Zusätzlich zu seinem Verwendungszweck als Studienwerkzeug, ist der Logger für eine dauerhafte Installation in den beiden Nissans des ReNuBiL Projekts entwickelt worden. Dies ermöglich die Weiterleitung von Fahrdaten über die Ferne als Input für Vorhersage-Algorithmen, welche das bidirektionale Lademanagement steuern. Weiterhin ist sind diese Fahrdaten die Grundlage für Nutzerzentrierte Energieinterfaces, welche den Fahrer*innen zu einer möglichst energieeffizienten Fahrweise verhelfen soll.

Während der Analyse entstand aus mehreren Interviews, mit Experten der Forschung mit Elektrofahrzeugen, eine Anforderungstabelle, welche nicht nur für das hier entwickelte System, sondern auch als allgemeingültige Vorgabe gesehen werden kann. Diese fasst die wichtigsten Datenkanäle prinzipiell jedes Logging-System im wissenschaftlichen Kontext der Elektromobilität erfüllen muss. Während der Entwicklung wurden nicht nur die Grenzen der Realisierung des Loggers als Embedded-System aufgedeckt, sondern auch die Limitierungen der jeweiligen Fahrzeuge, welche (ohne tiefere Eingriffe) die Grenzen der Fahrdaten aufzeigen. Da jedes Auto andere Protokolle nutzt, musste für jedes Limit, eine kreative Lösung in Form eines akzeptablen Kompromisses gefunden werden.

Die Evaluation demonstrierte nicht nur die Erfüllung der Anforderungen an das Logging-System, sondern offenbarte weiteres Potential, insbesondere für eine mögliche Weiterentwicklung des Researcher Interfaces. Die Masterarbeit machte sich zum Ziel, Forschenden die Durchführung ihrer Studien und Experimente zu ermöglichen, ohne dabei ein Logging Experte sein zu müssen. Diese Behauptung wurde mit den Ergebnissen erfüllt und eröffnet somit ganz neue Möglichkeiten für (Fahrverhaltens-) Forscher in der Elektromobilität.