Das in der Arbeit auf der Basis fahrzeuggenerierter Daten entwickelte Verfahren wird als SWIM bezeichnet - Stoßwellenerkennung mittels Interventionsmodell. Ziel von SWIM ist eine hohe Güte der Erkennung hinsichtlich des entwickelten Bewertungsverfahrens, d.h. eine frühzeitige und örtlich genaue Erkennung von Störungseinfahrten und -ausfahrten auf Autobahnen. Während der Fahrt greift SWIM auf aktuelle Fahrzeugdaten, insbesondere die Geschwindigkeit und die Position, zu. Es werden keine Informationen aus dem Fahrzeugumfeld berücksichtigt. SWIM ordnet dann der Fahrt zu jeder Sekunde einen Zustand zu. Die Wechsel zwischen den Zuständen frei und gestört werden jeweils gemeldet. Die Arbeit ist wie folgt aufgebaut. Kapitel 2 gibt einen Überblick über individuelle Verkehrsinformationen. Kapitel 3 beschäftigt sich mit dem Begriff der Verkehrsstörung. Es werden verschiedene Kenngrößen eingeführt und ihre Nutzung als Deskriptoren für Verkehrsstörungen beschrieben. Ihre Verwendung für eine Untersuchung mikroskopischer Verfahren wird diskutiert und eine geeignete mikroskopische Definition vorgestellt. Kapitel 4 gibt im Anschluss einen Überblick über Verfahren zur Erkennung von Verkehrsstörungen. Die vier mikroskopischen Verfahren, die im Rahmen der Arbeit bewertet werden, werden hier detailliert vorgestellt. Die Entwicklung und Funktionsweise von SWIM wird im darauf folgenden Kapitel 5 beschrieben. Im Anschluss werden in Kapitel 6 das verwendete Versuchsdesign und die Methodik der Untersuchung vorgestellt. Weiter erfolgt die Bestimmung der Parameter von SWIM anhand eines genetischen Algorithmus. Kapitel 7 beschreibt die Bewertung von SWIM und der zu vergleichenden mikroskopischen Verfahren. Schließlich werden die erarbeiteten Ergebnisse kurz zusammengefasst und ein Ausblick für weiterführende Untersuchungen gegeben.


    Zugriff

    Zugriff über TIB

    Verfügbarkeit in meiner Bibliothek prüfen

    Bestellung bei Subito €


    Exportieren, teilen und zitieren



    Titel :

    Erkennung von Verkehrsstörungen unter Verwendung erweiterter fahrzeuggenerierter Daten


    Weitere Titelangaben:

    Detection of traffic disturbances by aid of extended automotive generated datas


    Beteiligte:


    Erscheinungsdatum :

    2009


    Format / Umfang :

    180 Seiten, Bilder, Tabellen, Quellen




    Medientyp :

    Hochschulschrift


    Format :

    Print


    Sprache :

    Deutsch