Busch, Fritz (Prof. Dr.); Pereira, Francisco Camara (Prof. Dr.)
Sprache:
en
Fachgebiet:
BAU Bauingenieurwesen, Vermessungswesen
TU-Systematik:
BAU 850d; BAU 875d
Kurzfassung:
In this dissertation, a data-driven model for lane changing behavior on freeways is developed. For this purpose, trajectory data is extracted from video data and the driving behavior of human drivers are clustered. The clustered dataset is used to learn the tactical and operational driving behavior of human drivers and mimic their behavior. An evaluation is performed by integrating the models with the microscopic traffic simulation software SUMO. Simulation results show that the proposed models can lead to a realistic and heterogeneous modeling of driving behavior.
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In this dissertation, a data-driven model for lane changing behavior on freeways is developed. For this purpose, trajectory data is extracted from video data and the driving behavior of human drivers are clustered. The clustered dataset is used to learn the tactical and operational driving behavior of human drivers and mimic their behavior. An evaluation is performed by integrating the models with the microscopic traffic simulation software SUMO. Simulation results show that the proposed models...
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Übersetzte Kurzfassung:
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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