Verfahren zur Bestimmung von kritischen Straßenabschnitten für motorisierte Zweiräder (1), insbesondere Motorräder, wobei a) eine Karte von Streckenabschnitten zur Verfügung gestellt wird, in denen einzelne vergangene Verkehrsunfälle von motorisierten Zweirädern verzeichnet sind, b) jeweils mittels eines motorisierten Zweirads (1) Testfahrten in den zu untersuchenden Straßenabschnitten vorgenommen werden c) unter den ermittelten Datensätzen aufgrund der Bewegungswerte ein Clustering vorgenommen wird und nach einem oder mehreren einen normalen Bewegungsablauf charakterisierenden Clustern gesucht wird, die eine möglichst große Anzahl von Datensätzen enthalten, d) mittels Diskriminanzanalyse eine zwischen kritischen und unkritischen Datensätzen diskriminierende Funktion abhängig von den Bewegungswerten der Datensätze gesucht wird, e) gegebenenfalls weitere Datensätze aufgrund weiterer Testfahrten analog zu Schritt b) ermittelt werden, und f) diejenigen Straßenabschnitte, in denen Datensätze oder gegebenenfalls weitere Datensätze vorhanden sind, die entsprechend der Diskriminanzanalyse als kritische Datensätze erkannt wurden, als kritische Straßenabschnitte identifiziert werden.
A method for determining critical road portions for motorised two-wheeled vehicles (1), in particular motorbikes, wherein a) a map of road portions is made available in which individual past traffic accidents involving motorised two-wheeled vehicles are recorded, b) test journeys are made by means of a motorised two-wheeled vehicle (1) in the road portions that are to be examined, c) a clustering is performed among the determined datasets on the basis of the movement values, and a search is performed for one or more clusters characterising a normal course of movement, said clusters containing the largest possible number of datasets, d) a search is performed by means of discriminant analysis for a function discriminating between critical and non-critical datasets according to the movement values of the datasets, e) further datasets are optionally determined on the basis of further test journeys similarly to step b), and f) those road portions in which datasets or optionally further datasets are provided that have been identified as critical datasets according to the discriminant analysis are identified as critical road portions.
L'invention concerne un procédé de définition de tronçons de route critiques pour des deux-roues (1) motorisés, en particulier des motocyclettes. a) Une carte de tronçons de voie est fournie, sur lesquels divers accidents de la circulation passés impliquant des deux-roues motorisés sont notés; b) des essais routiers sont réalisés sur les tronçons de route à examiner au moyen d'un deux-roue (1) motorisé; c) un regroupement est réalisé sous les jeux de données déterminés en raison des valeurs de déplacement, et un ou plusieurs regroupements caractérisant un déroulement de déplacement normal sont recherchés, lesquels contiennent un nombre aussi grand que possible de jeux de données; d) une fonction discriminant entre des jeux de données critiques et des jeux de données non critiques est recherchée en fonction des valeurs de déplacement des jeux de données au moyen d'une analyse discriminatoire; e) d'autres jeux de données sont éventuellement déterminés en raison d'autres essais routiers de manière similaire à l'étape b); et f) les tronçons de route, sur lesquels précisément des jeux de données ou éventuellement d'autres jeux de données sont présents, qui ont été identifiés comme étant des jeux de données critiques conformément à l'analyse discriminatoire, sont identifiés comme des tronçons de route critiques.
VERFAHREN ZUR BESTIMMUNG VON KRITISCHEN STRAßENABSCHNITTEN FÜR MOTORISIERTE ZWEIRÄDER
METHOD FOR DETERMINING CRITICAL ROAD PORTIONS FOR MOTORISED TWO-WHEELED VEHICLES
PROCÉDÉ DE DÉFINITION DE TRONÇONS DE ROUTE CRITIQUES POUR DES DEUX-ROUES MOTORISÉS
2020-06-18
Patent
Elektronische Ressource
Deutsch
VERFAHREN ZUR BESTIMMUNG VON KRITISCHEN STRASSENABSCHNITTEN FÜR MOTORISIERTE ZWEIRÄDER
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British Library Conference Proceedings | 2017
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