In dieser Dissertation wird ein datengetriebenes Modell für das Fahrstreifenwechselverhalten auf Autobahnen entwickelt. Zu diesem Zweck werden Fahrzeugtrajektorien aus Videodaten extrahiert und das Fahrverhalten menschlicher Fahrer geclustert. Der geclusterte Datensatz wird verwendet, um das taktische und operative Fahrverhalten von menschlichen Fahrern zu lernen und ihr Verhalten nachzuahmen. Eine Auswertung erfolgt durch die Integration der Modelle in die mikroskopische Verkehrssimulationssoftware SUMO. Die Simulationsergebnisse zeigen, dass die vorgeschlagenen Modelle zu einer realistischen und heterogenen Modellierung des Fahrverhaltens führen können.
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In dieser Dissertation wird ein datengetriebenes Modell für das Fahrstreifenwechselverhalten auf Autobahnen entwickelt. Zu diesem Zweck werden Fahrzeugtrajektorien aus Videodaten extrahiert und das Fahrverhalten menschlicher Fahrer geclustert. Der geclusterte Datensatz wird verwendet, um das taktische und operative Fahrverhalten von menschlichen Fahrern zu lernen und ihr Verhalten nachzuahmen. Eine Auswertung erfolgt durch die Integration der Modelle in die mikroskopische Verkehrssimulationssoft...
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