Neste trabalho, é desenvolvido um estudo sobre o uso de alertas auditivos e hápticos dentro do ambiente veicular. É proposto um sistema de assistência ao motorista para alertá-lo de que uma colisão lateral com outros veículos pode ser iminente, quando a observação do espelho retrovisor é insuficiente ou o motorista está desatento. O sistema é composto por um módulo de ativação e um módulo de alerta. O módulo de ativação detecta a condição de perigo por sensores posicionados ao redor do veículo e na tendência de abandono de faixa. Esse trabalho enfoca o módulo de alerta, para o qual se propõe o uso de som tridimensional juntamente com estímulo de vibração. Um ambiente de simulação é proposto para se reproduzir em laboratório o ambiente em que o motorista atua. Nesse ambiente, o sujeito deve utilizar um jogo de corrida projetado na parede à sua frente usando um volante e pedais para acelerar e frear. O motorista se mantém ocupado na tarefa de conduzir o veículo pela trajetória do jogo enquanto é submetido a situações em que um outro veículo se aproxima pela região lateral-traseira velozmente. O assento utilizado é equipado com os elementos geradores dos estímulos vibratórios e auditivos. No primeiro experimento, estuda-se o comportamento de 12 participantes na situação crítica sem o uso do sistema de alerta e conclui-se que a reação preferencial em tal situação é o esterçamento do volante. No segundo experimento, 23 participantes são submetidos ao mesmo cenário adicionando-se o sistema de alertas auditivo e háptico. São coletados os dados de tempo de reação, esterçamento do volante, pressionamento dos pedais e distância entre os carros. Também são registradas as percepções dos participantes sobre o sistema de alerta utilizado. A análise dos dados indica que o sistema de alerta é elegível para uso e pode auxiliar em termos de tempo de reação, devendo-se, entretanto, revisar as características dos alertas utilizados, especialmente o auditivo, para se reduzir o desconforto e evitar prejuízo significativo no controle do veículo. / In this work, we develop a study about the usage of auditive and haptic alerts in the vehicular environment. It is proposed a driver assistance system to warn the driver that a lateral collision with other vehicle may be imminent, when the rear mirror observation is insufficient or the driver is distracted. The system is composed by an activation module and a warning module. The activation module detects the dangerous condition using sensors placed around the vehicle and on the identification of a lane departure tendency. This work focuses on the warning module, which proposes the usage of three-dimensional sound together with vibration stimulus. A simulation environment is proposed to reproduce in laboratory the environment where the driver actuates. In this environment, the subject is requested to play a driving game projected in the frontal wall using a steering wheel and pedals to accelerate and brake. While the driver conducts the vehicle over the game route, he is submitted to the situation where another vehicle approaches very fastly from behind. The seat is equipped with the vibration and auditory stimuli generator elements. In the first experiment, it is assessed the behavior of 12 subjects in the critical situation without the usage of the warning system and it is concluded that the major reaction in such situation is the steering of the wheel. In the second experiment, 23 subjects are submitted to the same scenario adding the auditory and haptic warning system. The following data are collected: reaction time, wheel steering, pedal pressing and distance between the vehicles. The perception of the participants about the used warning system is registered. The analysis of all data indicates that the system is eligible to be used and is able to help regarding reaction times. Nevertheless, it is still necessary to review the characteristics of the used warnings, specially the auditory, to reduce discomfort and avoid loss of control during driving.

Neste trabalho, é desenvolvido um estudo sobre o uso de alertas auditivos e hápticos dentro do ambiente veicular. É proposto um sistema de assistência ao motorista para alertá-lo de que uma colisão lateral com outros veículos pode ser iminente, quando a observação do espelho retrovisor é insuficiente ou o motorista está desatento. O sistema é composto por um módulo de ativação e um módulo de alerta. O módulo de ativação detecta a condição de perigo por sensores posicionados ao redor do veículo e na tendência de abandono de faixa. Esse trabalho enfoca o módulo de alerta, para o qual se propõe o uso de som tridimensional juntamente com estímulo de vibração. Um ambiente de simulação é proposto para se reproduzir em laboratório o ambiente em que o motorista atua. Nesse ambiente, o sujeito deve utilizar um jogo de corrida projetado na parede à sua frente usando um volante e pedais para acelerar e frear. O motorista se mantém ocupado na tarefa de conduzir o veículo pela trajetória do jogo enquanto é submetido a situações em que um outro veículo se aproxima pela região lateral-traseira velozmente. O assento utilizado é equipado com os elementos geradores dos estímulos vibratórios e auditivos. No primeiro experimento, estuda-se o comportamento de 12 participantes na situação crítica sem o uso do sistema de alerta e conclui-se que a reação preferencial em tal situação é o esterçamento do volante. No segundo experimento, 23 participantes são submetidos ao mesmo cenário adicionando-se o sistema de alertas auditivo e háptico. São coletados os dados de tempo de reação, esterçamento do volante, pressionamento dos pedais e distância entre os carros. Também são registradas as percepções dos participantes sobre o sistema de alerta utilizado. A análise dos dados indica que o sistema de alerta é elegível para uso e pode auxiliar em termos de tempo de reação, devendo-se, entretanto, revisar as características dos alertas utilizados, especialmente o auditivo, para se reduzir o desconforto e evitar prejuízo significativo no controle do veículo. / In this work, we develop a study about the usage of auditive and haptic alerts in the vehicular environment. It is proposed a driver assistance system to warn the driver that a lateral collision with other vehicle may be imminent, when the rear mirror observation is insufficient or the driver is distracted. The system is composed by an activation module and a warning module. The activation module detects the dangerous condition using sensors placed around the vehicle and on the identification of a lane departure tendency. This work focuses on the warning module, which proposes the usage of three-dimensional sound together with vibration stimulus. A simulation environment is proposed to reproduce in laboratory the environment where the driver actuates. In this environment, the subject is requested to play a driving game projected in the frontal wall using a steering wheel and pedals to accelerate and brake. While the driver conducts the vehicle over the game route, he is submitted to the situation where another vehicle approaches very fastly from behind. The seat is equipped with the vibration and auditory stimuli generator elements. In the first experiment, it is assessed the behavior of 12 subjects in the critical situation without the usage of the warning system and it is concluded that the major reaction in such situation is the steering of the wheel. In the second experiment, 23 subjects are submitted to the same scenario adding the auditory and haptic warning system. The following data are collected: reaction time, wheel steering, pedal pressing and distance between the vehicles. The perception of the participants about the used warning system is registered. The analysis of all data indicates that the system is eligible to be used and is able to help regarding reaction times. Nevertheless, it is still necessary to review the characteristics of the used warnings, specially the auditory, to reduce discomfort and avoid loss of control during driving.

Um die Fahrzeugsicherheit auch weiterhin zu verbessern, können Systeme der Aktiven Sicherheit ihren Beitrag leisten. Zu diesem Zweck werden u. a. Unfalldatenbanken mit precrash relevanten Parametern herangezogen, mit welchen der Systemnutzen frühzeitig auf das Unfallgeschehen analysiert wird. Aufgrund von Informationsdefiziten in der bisherigen Unfallrekonstruktion stellt das Treffen von fundierten Aussagen zur precrash Phase eine Schwierigkeit dar, wie z. B. die genaue Ausgangsgeschwindigkeit. Deshalb sind zum Teil ungesicherte Annahmen notwendig, um eine precrash Phase rekonstruieren zu können. Bisher ist in Unfalldatenbanken zu jeweils einem analysierten Unfall eine einzelne mögliche precrash Phase dokumentiert, so wie der Unfall möglicherweise ablief. Weitere mögliche Varianten der precrash Phasen, die ebenso zu selben Unfall geführt hätten bleiben unberücksichtigt. Um detaillierte Aussagen zum tatsächlichen Nutzungsgrad eines Systems in einem realen Unfall abzuleiten, wird ein automatisiertes Simulationstool vorgestellt, welches mit Hilfe stochastischer Methoden auf mögliche Varianten an precrash Phasen schließt, die zum selben realen Unfall führen. Für das Tool dienen als Eingangsgröße rekonstruierte Unfälle, die in den precrash Phasen zum Teil Informationsdefizite aufweisen. Hierbei variiert die Monte Carlo Methode, ein Zufallszahlengenerator, die unterschiedlichen Ausprägungen von ausgewählten Einflussparametern entsprechend deren Häufigkeit. Dieses Tool kompensiert somit die Informationsdefizite in precrash Phasen und baut zugleich eine synthetische Unfalldatenbank mit Varianten an precrash Phasen auf, mit dem Ziel, die Vorunfallphase statistisch repräsentativ und unabhängig von einer konkreten Rekonstruktionsvariante abzubilden. In anschließenden Simulationen jeweils mit den soeben variierten precrash Phasen werden die unterschiedlichen Auswirkungen eines vorausschauenden Systems ermittelt. Die verschiedenen Einflüsse eines Systems werden auch hier mit der Monte Carlo Methode berücksichtigt, wie z. B. die Reaktionszeit des Fahrers auf eine Warnung. Im Falle eines Systemeingriffes ist eine mögliche Veränderung der Unfallschwere bzw. wahrscheinlichen Verletzungsschwere zu betrachten. Mit dieser vorgestellten Methodik ist der tatsächliche Nutzen eines vorausschauenden Systems für die Unfallbeteiligten noch genauer feststellbar, da das Simulationstool ein breites mögliches Spektrum an precrash Phasen und Systemauswirkungen betrachtet.

Fahrerassistenzsysteme (FAS), wie zum Beispiel die „Aktive Gefahrenbremsung“, sollen dazu beitragen, das Fahren sicherer zu machen und die Anzahl an Unfällen und Verunglückten im Straßenverkehr weiter zu senken. Bei der Entwicklung von FAS muss neben der funktionalen Zuverlässigkeit des FAS sichergestellt werden, dass der Fahrer die Assistenzfunktion versteht und fehlerfrei benutzen kann. Zur Bestimmung geeigneter Systemauslegungen kommen in der Entwicklung Probandenversuche zum Einsatz, bei denen die zukünftigen Nutzer das FAS erleben und anschließend beurteilen. In dieser Arbeit wird die Eignung eines statischen Fahrsimulators für die Durchführung von Probandenversuchen zur Bewertung aktiv eingreifender FAS untersucht. Hierzu wurde ein Fahrversuch auf der Teststrecke und im statischen Fahrsimulator konzipiert, mit jeweils ca. 80 Probanden durchgeführt und die Ergebnisse bezüglich der Auswirkung des FAS „Aktive Gefahrenbremsung“ auf ausgewählte objektive und subjektive Kennwerte in der jeweiligen Versuchsumgebung vergleichend gegenübergestellt. Es zeigt sich, dass der statische Fahrsimulator prinzipiell für die Durchführung von Studien zur Bewertung aktiv eingreifender FAS geeignet ist. Als Ergebnis der Arbeit werden Erkenntnisse zur Aussagekraft der betrachteten Kennwerte sowie Empfehlungen zur Versuchsdurchführung im statischen Fahrsimulator gegeben.

La réalité augmentée (Augmented Reality ou AR) peut potentiellement changer significativement l’expérience utilisateur. Au contraire les applications sur Smartphone ou tablette, les technologies d’affichage tête haute (Head Up Display ouHUD) aujourd’hui sont capables de projeter localement sur une zone du pare-brise ou globalement sur tout le pare-brise. Le conducteur peut alors percevoir l’information directement dans son champ de vision. Ce ne sont pas que les informations basiques comme vitesse ou navigation, le système peut aussi afficher des aides, des indicateurs qui guident l’attention du conducteur vers les dangers possibles. Il existe alors un chalenge scientifique qui est de concevoir des visualisations d’interactions qui s’adaptent en fonction de l’observation de la scène mais aussi en fonction de l’observation du conducteur. Dans le contexte des systèmes d’alerte de collision avec les piétons (Pedestrian Collision Warning System ou PCWS), l’efficacité de la détection du piéton a atteint un niveau élevé grâce à la technologie de vision. Pourtant, les systèmes d’alerte ne s’adaptent pas au conducteur et à la situation, ils deviennent alors une source de distraction et sont souvent négligés par le conducteur. Pour ces raisons, ce travail de thèse consiste à proposer un nouveau concept de PCWS avec l’AR (nommé the AR-PCW system). Premièrement, nous nous concentrons sur l’étude de la conscience de la situation (Situation Awareness ou SA) du conducteur lorsqu’il y a un piéton présent devant le véhicule. Nous proposons une approche expérimentale pour collecter les données qui représentent l’attention du conducteur vis-à-vis du piéton (Driver Awareness of Pedestrian ou DAP) et l’inattention du conducteur vis-à-vis de celui-ci (Driver Unawareness of Pedestrian ou DUP). Ensuite, les algorithmes basées sur les charactéristiques, les modèles d’apprentissage basés sur les modèles discriminants (ex, Support Vector Machine ou SVM) ou génératifs (Hidden Markov Model ou HMM) sont proposés pour estimer le DUP et le DAP. La décision de notre AR-PCW system est effectivement basée sur ce modèle. Deuxièmement, nous proposons les aides ARs pour améliorer le DAP après une étude de l’état de l’art sur les ARs dans le contexte de la conduite automobile. La boite englobante autour du piéton et le panneau d’alerte de danger sont utilisés. Finalement, nous étudions expérimentalement notre système AR-PCW en analysant les effets des aides AR sur le conducteur. Un simulateur de conduite est utilisé et la simulation d’une zone HUD dans la scène virtuelle sont proposés. Vingt-cinq conducteurs de 2 ans de permis de conduite ont participé à l’expérimentation. Les situations ambigües sont créées dans le scénario de conduite afin d’analyser le DAP. Le conducteur doit suivre un véhicule et les piétons apparaissent à différents moments. L’effet des aides AR sur le conducteur est analysé à travers ses performances à réaliser la tâche de poursuite et ses réactions qui engendrent le DAP. Les résultats objectifs et subjectifs montrent que les aides AR sont capables d’améliorer le DAP défini en trois niveaux : perception, vigilance et anticipation. Ce travail de thèse a été financé sur une bourse ministère et a été réalisé dans le cadre des projets FUI18 SERA et Labex MS2T qui sont financé par le Gouvernement Français, à travers le programme « Investissement pour l’avenir » géré par le ANR (Référence ANR-11-IDEX-0004-02). / Augmented reality (AR) can potentially change the driver’s user experience in significant ways. In contrast of the AR applications on smart phones or tablets, the Head-Up-Displays (HUD) technology based on a part or all wind-shield project information directly into the field of vision, so the driver does not have to look down at the instrument which maybe causes to the time-critical event misses. Until now, the HUD designers try to show not only basic information such as speed and navigation commands but also the aids and the annotations that help the driver to see potential dangers. However, what should be displayed and when it has to be displayed are still always the questions in critical driving context. In another context, the pedestrian safety becomes a serious society problem when half of traffic accidents around the world are among pedestrians and cyclists. Several advanced Pedestrian Collision Warning Systems (PCWS) have been proposed to detect pedestrians using the on-board sensors and to inform the driver of their presences. However, most of these systems do not adapt to the driver’s state and can become extremely distracting and annoying when they detect pedestrian. For those reasons, this thesis focuses on proposing a new concept for the PCWS using AR (so called the AR-PCW system). Firstly, for the «When» question, the display decision has to take into account the driver’s states and the critical situations. Therefore, we investigate the modelisation of the driver’s awareness of a pedestrian (DAP) and the driver’s unawareness of a pedestrian (DUP). In order to do that, an experimental approach is proposed to observe and to collect the driving data that present the DAP and the DUP. Then, the feature-based algorithms, the data-driven models based on the discriminative models (e.g. Support Vector Machine) or the generative models (e.g. Hidden Markov Model) are proposed to recognize the DAP and the DUP. Secondly, for the «What» question, our proposition is inspired by the state-of-the-art on the AR in the driving context. The dynamic bounding-box surrounding the pedestrian and the static danger panel are used as the visual aids. Finally, in this thesis, we study experimentally the benefits and the costs of the proposed AR-PCW system and the effects of the aids on the driver. A fixed-based driving simulator is used. A limited display zone on screen is proposed to simulate the HUD. Twenty five healthy middle-aged licensed drivers in ambiguous driving scenarios are explored. Indeed, the heading-car following is used as the main driving task whereas twenty three pedestrians appear in the circuit at different moment and with different behaviors. The car-follow task performance and the awareness of pedestrian are then accessed through the driver actions. The objective results as well as the subjective results show that the visual aids can enhance the driver’s awareness of a pedestrian which is defined with three levels: perception, vigilance and anticipation. This work has been funded by a Ministry scholarship and was carried out in the framework of the FUI18 SERA project, and the Labex MS2T which is funded by the French Government, through the program ”Investments for the future” managed by the National Agency for Research (Reference ANR-11-IDEX-0004-02).

La mise en oeuvre de systèmes avancés d’aide à la conduite (ADAS) basée vision, est une tâche complexe et difficile surtout d’un point de vue robustesse en conditions d’utilisation réelles. Une des fonctionnalités des ADAS vise à percevoir et à comprendre l’environnement de l’ego-véhicule et à fournir l’assistance nécessaire au conducteur pour réagir à des situations d’urgence. Dans cette thèse, nous nous concentrons sur la détection et la reconnaissance des objets mobiles car leur dynamique les rend plus imprévisibles et donc plus dangereux. La détection de ces objets, l’estimation de leurs positions et la reconnaissance de leurs catégories sont importants pour les ADAS et la navigation autonome. Par conséquent, nous proposons de construire un système complet pour la détection des objets en mouvement et la reconnaissance basées uniquement sur les capteurs de vision. L’approche proposée permet de détecter tout type d’objets en mouvement en fonction de deux méthodes complémentaires. L’idée de base est de détecter les objets mobiles par stéréovision en utilisant l’image résiduelle du mouvement apparent (RIMF). La RIMF est définie comme l’image du mouvement apparent causé par le déplacement des objets mobiles lorsque le mouvement de la caméra a été compensé. Afin de détecter tous les mouvements de manière robuste et de supprimer les faux positifs, les incertitudes liées à l’estimation de l’ego-mouvement et au calcul de la disparité doivent être considérées. Les étapes principales de l’algorithme sont les suivantes : premièrement, la pose relative de la caméra est estimée en minimisant la somme des erreurs de reprojection des points d’intérêt appariées et la matrice de covariance est alors calculée en utilisant une stratégie de propagation d’erreurs de premier ordre. Ensuite, une vraisemblance de mouvement est calculée pour chaque pixel en propageant les incertitudes sur l’ego-mouvement et la disparité par rapport à la RIMF. Enfin, la probabilité de mouvement et le gradient de profondeur sont utilisés pour minimiser une fonctionnelle d’énergie de manière à obtenir la segmentation des objets en mouvement. Dans le même temps, les boîtes englobantes des objets mobiles sont générées en utilisant la carte des U-disparités. Après avoir obtenu la boîte englobante de l’objet en mouvement, nous cherchons à reconnaître si l’objet en mouvement est un piéton ou pas. Par rapport aux algorithmes de classification supervisée (comme le boosting et les SVM) qui nécessitent un grand nombre d’exemples d’apprentissage étiquetés, notre algorithme de boosting semi-supervisé est entraîné avec seulement quelques exemples étiquetés et de nombreuses instances non étiquetées. Les exemples étiquetés sont d’abord utilisés pour estimer les probabilités d’appartenance aux classes des exemples non étiquetés, et ce à l’aide de modèles de mélange de gaussiennes après une étape de réduction de dimension réalisée par une analyse en composantes principales. Ensuite, nous appliquons une stratégie de boosting sur des arbres de décision entraînés à l’aide des instances étiquetées de manière probabiliste. Les performances de la méthode proposée sont évaluées sur plusieurs jeux de données de classification de référence, ainsi que sur la détection et la reconnaissance des piétons. Enfin, l’algorithme de détection et de reconnaissances des objets en mouvement est testé sur les images du jeu de données KITTI et les résultats expérimentaux montrent que les méthodes proposées obtiennent de bonnes performances dans différents scénarios de conduite en milieu urbain. / Vision-based Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) is a complex and challenging task in real world traffic scenarios. The ADAS aims at perceiving andunderstanding the surrounding environment of the ego-vehicle and providing necessary assistance for the drivers if facing some emergencies. In this thesis, we will only focus on detecting and recognizing moving objects because they are more dangerous than static ones. Detecting these objects, estimating their positions and recognizing their categories are significantly important for ADAS and autonomous navigation. Consequently, we propose to build a complete system for moving objects detection and recognition based on vision sensors. The proposed approach can detect any kinds of moving objects based on two adjacent frames only. The core idea is to detect the moving pixels by using the Residual Image Motion Flow (RIMF). The RIMF is defined as the residual image changes caused by moving objects with compensated camera motion. In order to robustly detect all kinds of motion and remove false positive detections, uncertainties in the ego-motion estimation and disparity computation should also be considered. The main steps of our general algorithm are the following : first, the relative camera pose is estimated by minimizing the sum of the reprojection errors of matched features and its covariance matrix is also calculated by using a first-order errors propagation strategy. Next, a motion likelihood for each pixel is obtained by propagating the uncertainties of the ego-motion and disparity to the RIMF. Finally, the motion likelihood and the depth gradient are used in a graph-cut-based approach to obtain the moving objects segmentation. At the same time, the bounding boxes of moving object are generated based on the U-disparity map. After obtaining the bounding boxes of the moving object, we want to classify the moving objects as a pedestrian or not. Compared to supervised classification algorithms (such as boosting and SVM) which require a large amount of labeled training instances, our proposed semi-supervised boosting algorithm is trained with only a few labeled instances and many unlabeled instances. Firstly labeled instances are used to estimate the probabilistic class labels of the unlabeled instances using Gaussian Mixture Models after a dimension reduction step performed via Principal Component Analysis. Then, we apply a boosting strategy on decision stumps trained using the calculated soft labeled instances. The performances of the proposed method are evaluated on several state-of-the-art classification datasets, as well as on a pedestrian detection and recognition problem.Finally, both our moving objects detection and recognition algorithms are tested on the public images dataset KITTI and the experimental results show that the proposed methods can achieve good performances in different urban scenarios.

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Durch das I-FAS der TU Chemnitz wurde im Rahmen des AKTIV-Projektes eine Probandenstudie zur Akzeptanz von Systemausprägungen einer Aktiven Gefahrenbremsung (AGB) bei PKW durchgeführt. Unter Verwendung eines stehenden Hindernisses wurden sechs Systemausprägungen verglichen, die von den AGB-Partnern in zwei Versuchsträger implementiert wurden. Die sechs Systemausprägungen werden nahezu identisch bewertet, solange Probanden keine Vergleichsmöglichkeit zu anderen Systemausprägungen haben. Wenn es zu einem Fahrereingriff kommt, ist der Eingriffszeitpunkt des Fahrers unabhängig von der gefahrenen Systemausprägung.

Der vierte Band der Schriftenreihe Verkehrstelematik stellt die intermodalen Forschungsthemen und ihre praktischen Anwendungen der Professur für Verkehrsleitsysteme und -prozessautomatisierung an der Fakultät Verkehrswissenschaften „Friedrich List“ der Technischen Universität Dresden mit ausgewählten Veröffentlichungen des Jahres 2013 vor. Die Schwerpunkte der Forschungsarbeit liegen einerseits im Bereich der energieoptimalen Steuerung im Schienenverkehr und zugehörigen Fahrerassistenzsystemen, andererseits auf dem Verkehrsmanagement des Straßenverkehrs. Die energieoptimale Steuerung im Schienenverkehr wird mittels Fahrerassistenzsystemen nicht nur im Eisenbahnverkehr, beispielsweise auf den Zügen des Harz-Elbe-Express, sondern auch auf Straßenbahn- und U-Bahn-Fahrzeugen umgesetzt. Darüber hinaus werden die Methoden und Verfahren der energieoptimalen Steuerung im Rahmen von Ansätzen für ein modularisiertes Verkehrsmanagement bei Eisenbahnen verwendet. Das Verkehrsmanagementsystem der Stadt Dresden VAMOS bildet die Basis für den zweiten Forschungsschwerpunkt. Hierbei werden im vorliegenden Band einerseits Möglichkeiten untersucht, den Straßenverkehr mikroskopisch zu simulieren und dabei die Verkehrszustandsdaten des VAMOS einfließen zu lassen. Andererseits wird der Frage nachgegangen, in wie weit man anhand der im System vorhandenen Floating-Car-Daten Straßensperrungen sicher identifizieren kann. Zu beiden Forschungsschwerpunkten sind fünf weitere Artikel im Rahmen der vom Lehrstuhl organisierten internationalen Konferenz „3rd Models and Technologies for Intelligent Transportation Systems (3. MT-ITS)“ entstanden. Diese Beiträge sind im Konferenzband als dritter Band der vorliegenden Schriftenreihe Verkehrstelematik bereits erschienen.

Im fünften Band der Schriftenreihe Verkehrstelematik stehen die intermodalen Forschungsthemen aus ausgewählten Veröffentlichungen das Jahres 2014 der Professur für Verkehrsleitsysteme und prozessautomatisierung an der Fakultät Verkehrswissenschaften „Friedrich List“ der Technischen Universität Dresden im Fokus. Die Beiträge des Bandes können in diesem Jahr drei Schwerpunkten zugeordnet werden. Dabei handelt es sich zum einen um Veröffentlichungen zum abgeschlossenen EU-Projekt ON-TIME, das sich dem Thema Verkehrsmanagement und Fahrerassistenz sowie Fahrplanbewertung und optimierung in Bahnsystemen widmet. Fragestellungen zu Verkehrsdaten hinsichtlich des Designs von Datenschnittstellen, der Datenerfassung und -auswertung sowie des Erzeugens von Verkehrsdaten durch Realdaten-kalibrierte Simulationen sind ein zweites Kernthema. Hier reicht die Spannweite von Ansätzen bei der Zugfahrtsimulation der Vollbahn über Leistungsspitzenreduktion bei Straßen- und Stadtbahnen bis hin zu Lichtsignal-Assistenten im Straßenverkehr. Den dritten Schwerpunkt bilden Beiträge zum VAMOS, dem Verkehrsmanagementsystem der Stadt Dresden. Neben einem kurzen Abriss über Entstehung und Umfang des Systems ist die Nutzung der Datenbasis Ausgangspunkt für mehrere Fachpublikationen. Auch hierbei verfolgt die Professur einen multimodalen Ansatz. So zeigen Artikel über die Steigerung der ÖPNV-Qualität einerseits und Assistenzfunktionen des Individualverkehrs zur energieeffizienten Fahrt andererseits, dass VAMOS-Daten für verschiedene Verkehrsträger nutzbar sind.