Simulation von Gleisinfrastruktur und Zugverkehr
Zur Ermöglichung von Reinforcement Learning wurde eine realitätsnahe Bahn-Simulation auf der Basis von Infrastruktur-Daten und Fahrplänen erstellt.
Realitätsnahe Simulation
Python Package zum Parsen der Infrastruktur-Beschreibung
Python Package zum Parsen des RailML Fahrplans
Herausforderung
- Um Entscheidungsempfehlungen für die Zugdisposition generieren zu können, soll Reinforcement Learning angewandt werden
- Als Grundlage für das Training von RL Modellen soll eine realitätsnahe, gleisscharfe Simulation des Zugverkehrs erstellt werden. Als Simulations-Software soll SUMO verwendet werden
- Spurplandaten und Fahrplan müssen in ein für die Simulation nutzbares Format übersetzt werden. Der resultierende Gleisgraph soll die tatsächliche Lage und Position der Betriebsstellen abbilden
Lösung
- Verständnis-Aufbau und Dokumentation der verwendeten Datenformate
- Evaluierung der Realitätsnähe der Simulation anhand von simulierten Zeiten und Strecken unter Verwendung von Soll-Daten
- Modulare Software-Struktur, um die Verwendung unterschiedlicher Datenquellen (z.B. Fahrplan) oder Simulations-Tools zu ermöglichen
Ergebnis
- Realitätsnahe Simulation, die zur Generierung von States für Reinforcement Learning verwendet werden kann
- Python Package zum Parsen der Infrastruktur-Beschreibung und Generierung des Gleisgraphen für die Simulation
- Python Package zum Parsen des RailML Fahrplans und Generierung von Route-Files für die Simulation
Haben Sie Interesse an eigenen Use Cases?
Herausforderung
Ein Automobilunternehmen möchte verschiedene marktspezifische Daten visualisieren, um eine Wettbewerbsanalyse für den US-Markt zu ermöglichen.
Lösung
Es wird eine interaktive und flexible Anwendung, einschließlich verschiedener Karten mit zwei verschiedenen Ansichten implementiert.
Ergebnis
Relevante Märkte werden identifiziert, analysiert und visualisiert. Der Händler oder der jeweilige Vertrieb haben die Möglichkeit den direkten Wettbewerb mit dem eigenen Produkt zu vergleichen und die relevanten Daten zu visualisieren.