Das autonome Fahren ist derzeit aufgrund zahlreicher aktueller Forschungs- und Entwicklungsprojekte namhafter Automobilhersteller und -zulieferer im Fokus des öffentlichen Interesses. Der stetige Fortschritt des autonomen Fahrens kann unter anderem auf der jährlich in Las Vegas stattfindenden Consumer Electronics Show (CES) festgestellt werden, welche seit einiger Zeit auch von Automobilherstellern als Plattform zur Vorstellung neuer Technologien genutzt wird. So demonstrierte die Audi AG einen A7, der vollständig autonom vom Silicon Valley eine Strecke von 900 km Länge nach Las Vegas fuhr. Darüber hinaus legen auch automobilfremde Hochtechnologiekonzerne ihr Interesse an dieser Schlüsseltechnologie offen und präsentieren eigene Forschungs- und Entwicklungsarbeiten. Google verkündete die Forschung an einem eigenen autonomen Fahrzeug und auch Spekulationen über das Interesse von Apple wurden medial publik. Dennoch stehen die rasante Entwicklungsgeschwindigkeit und die öffentlich bereits präsentierte Funktionsfähigkeit des Autonomen Fahrens im Kontrast zu der geringen Anwendung im deutschen Straßenverkehr. In Deutschland und anderen Ländern sind bisher nur Pilotprojekte aus Forschung und Entwicklung existent. Diese unterliegen aktuell noch vielen Restriktionen. Dies macht deutlich, dass trotz der bisher erreichten Einzelerfolge dieser Technologie keine Serienreife besteht. So müssen für den tatsächlichen Einsatz des Autonomen Fahrens im Straßenverkehr technologische, soziologische sowie gesetzliche Rahmenbedingungen eingehalten, erweitert, angepasst, respektive erst noch definiert wer-den. Insbesondere im urbanen Umfeld besteht hier hoher Forschungsbedarf auch im Hin-blick auf technologische Rahmenbedingungen. Die vorliegende Arbeit soll einen Einblick über offene Fragestellungen und technologische Hürden sowie deren Bedeutung für das Autonome Fahren ermöglichen. Zudem wird ein kurzer Überblick darüber gegeben, wie dies auf den Sektor der Baumaschinen übertragbar ist.

In dieser Arbeit wird das Verhalten der Fahrer vor, während und nach dem Spurwechsel anhand eines Datensatzes untersucht. Dieser wurde im Jahr 2006 in den USA erhoben und enthält die genauen Trajektoriendaten für jedes Fahrzeug. Es konnte gezeigt werden, dass schnellere Fahrzeuge ihren Spurwechsel auch schneller abschließen. Es ist auch erkennbar, dass bei einem Wechsel nach rechts kein kleinerer Abstand zum Vorderfahrzeug in Kauf genommen wird. Eine Untersuchung der freiwilligen und notwendigen Wechsel konnte keine signifikanten Unterschiede feststellen. Im zweiten Teil der Auswertung wurden die Spurwechselentscheidungen mittels eines generellen Modells und MOBIL untersucht. Die einzusetzenden Werte wurden mit den Fahrzeugfolgemodellen OVM, Gipps-Modell und IDM erzeugt. Die Entscheidungen der Spurwechselmodelle fielen nur selten so aus, wie sie in der Realität getroffen wurden. Damit werden die Modelle ihrem eigenen Anspruch nicht gerecht, die Realität möglichst gut nachzubilden. / The topic of this master thesis is the investigation of the behaviour of the drivers before, during and after lane changes on highways. For this purpose a data set of the I-80 in the USA was used. It was collected in 2006 and contains the trajectories of all vehicles. It could be shown that faster cars even do a faster lane change. The drivers also do not accept a smaller gap to the preceding car after a lane change to the right. A comparison of voluntary and necessary lane changes did not show significant differences. In the second part of the analysis the lane change decision was examined using a general model and MOBIL. The data to be inserted were generated using the car-following models OVM, Gipps-model and IDM. But the outcomes of the lane change models only rarely matched reality. Therefore, the models did not fulfill their own standards to picture the existing reality.

Das Verkehrsmittelwahlverhalten von Menschen ist komplex. So spielen soziodemografische, sozioökonomische sowie raum- und siedlungsstrukturelle Merkmale eine Rolle. In dieser Arbeit wird dieses Verhalten untersucht. Dabei wird eine homogene Grundgesamtheit geschaffen, welche alle Personen beinhaltet, die sowohl über eine Dauerkarte des öffentlichen Personenverkehrs als auch einen Personenkraftwagen verfügen. Anhand derer soll eine deskriptive Analyse und eine multinomiale logistische Regression Aufschluss geben, ob es Unterschiede zwischen den jeweiligen Nutzergruppen gibt. So lässt sich die Gruppe der ÖV-Nutzer durch folgende Charakteristiken beschreiben: der Großteil sind Frauen, sowie Personen, die eine hohe schulische und berufliche Bildung besitzen. Des Weiteren werden eher weniger Wege mit dem ÖV als mit dem PKW zurückgelegt. Erwerbstätige hingegen entscheiden sich eher für den PKW. / Human behavior towards the choice of transportation varies in very complex ways such as sociodemographics, socioeconomics as well as settlement structures. For this paper a homogenous population is created from season ticket holders for public transportation and car owners. Based on this population a descriptive analysis followed by a multinomial logistic regression is supposed to generate the differences between the user groups. The group of users of the public transportation system can be characterized as followed: the majority of users are women as well as highly educated people. Within this specific group distances are more likely to be covered by public transportation rather than by car. However the working population prefers to go by passenger car.

Der Schlussbericht der Technischen Universität Dresden zum BMBF-Leitprojekt intermobil Region Dresden umfasst 6 Bände. Die angezeigte pdf-Datei beinhaltet den 1. Band des Schlussberichtes. Die einzelnen Berichtsbände können unabhängig voneinander betrachtet werden - siehe Berichte "http://hsss.slub-dresden.de/hsss/servlet/hsss.urlmapping.MappingServlet?id=1118660298614-9427"; "http://hsss.slub-dresden.de/hsss/servlet/hsss.urlmapping.MappingServlet?id=1118660562002-2710"; "http://hsss.slub-dresden.de/hsss/servlet/hsss.urlmapping.MappingServlet?id=1118661343861-3160"; "http://hsss.slub-dresden.de/hsss/servlet/hsss.urlmapping.MappingServlet?id=1118661948859-7421"; "http://hsss.slub-dresden.de/hsss/servlet/hsss.urlmapping.MappingServlet?id=1118672209703-8900"; "http://hsss.slub-dresden.de/hsss/servlet/hsss.urlmapping.MappingServlet?id=1118672634107-4007".

Aktuell wird die Erfassung von Biofunktions-Indikatoren durch Fitness-Tracker, Smart Watches und ähnliche Devices massenwirksam. Bewegungen und Körperfunktionen werden detektiert, aufgezeichnet und aufbereitet. Ziel der Nutzer ist es, mit den gewonnenen Erkenntnissen den eigenen Körper und Lebenswandel zu optimieren. Aktuelle Geschäftsmodelle der in diesem Geschäftsfeld tätigen Akteure liegen überwiegend darin, aus dem zur Verfügung stehenden Datenmaterial Handlungsvorschläge abzuleiten, welche die Kunden in ihrem Optimierungsstreben unterstützen. Anwendungsfelder könnten sich aber auch im Verkehrssektor eröffnen. So erscheint es möglich und sinnvoll, die neu verfügbaren Indikatoren zu nutzen, um die emotionale Verfassung von Beförderten und die Aufmerksamkeit von Fahrern zu überprüfen sowie Möglichkeiten zu schaffen, Verkehrsinfrastrukturen, Verkehrssituationen als auch Umfeldsituationen zu identifizieren, welche Fahrer sehr stark fordern und somit aus Sicht der Verkehrssicherheit kritisch zu werten sind. Um Potentiale, Aufwände und Grenzen abzuschätzen zu können, wurde eine Vorstudie im Kontext des Motorisierten Individualverkehrs durchgeführt. In den Fokus gesetzt wurde dabei die Identifikation von Stresssituationen, hervorgerufen durch die Bewältigung infrastruktureller Herausforderungen aus auch durch die Interaktionen mit anderen motorisierten Verkehrsteilnehmern. Mit einem Equipment aus Biofunktions-Sensorik, Positions-Erfassungseinheit und einem Aufzeichnungsgerät, wurden Daten im Sinn von Extended Floating Car aufgezeichnet. Einflüsse von Infrastrukturen auf Stressindikatoren zeichneten sich bei der Auswertung deutlich ab. Gleiches gilt für Verkehrssituationen, welche eine erhöhte Aufmerksamkeit abverlangten. Um die Thematik umfassend bearbeiten zu können, wurden die zu klärenden Kernfragestellungen ermittelt und strukturiert.

Die vorliegende Arbeit untersucht das Mobilitätsverhalten junger Erwachsener. Dies ist von besonderer Relevanz, da die heutige jüngere Generation die Mobilität der Zukunft prägen wird. Aus jenem Grund ist es von eminenter Bedeutung, dass diese Altersklasse intensiv und über einen längeren Zeitraum betrachtet wird, um Veränderungen in deren Verkehrsmittelwahlverhalten zu erkennen. Weiterhin beeinflussen neben den mobilitätsspezifischen Einflüssen auch soziodemografische Entwicklungen das genannte Verhalten, welche sowohl identifiziert, als auch bzgl. der Einflussstärke ausgewertet werden müssen. Ein Vergleich diverser Studien zeigt jedoch, dass die Altersklasse der jungen Erwachsenen eine noch relativ unerforschte Gruppe darstellt. Zudem besteht im Hinblick auf die Altersabgrenzung in der Literatur Uneinigkeit. Daraus ergibt sich die zentrale Frage dieser Arbeit, inwieweit sich die Gruppe der jungen Erwachsenen im Mobilitätsverhalten unterscheidet und ob es somit sinnvoll ist eine differenziertere Betrachtung vorzunehmen. Nach intensiver Recherche wurde hier die Altersspanne der jungen Erwachsenen wie folgt definiert: Personen zwischen 18 und 35 Jahren. Als Datengrundlage dieser empirischen Analyse wurden die großen SrV-Vergleichsstädte von 2013 herangezogen. Der Datensatz jener Stadtgruppe bezieht sich auf deutsche Großstädte mit mind. 100.000 Einwohnern. Mithilfe einer Clusteranalyse konnte zunächst eine Struktur im Datensatz aufgedeckt werden, wonach die 18-21-, 22-26- und 27-35-Jährigen homogene Cluster bilden. Diese Cluster wurden anschließend deskriptiv analysiert. Hierbei sind deutliche Unterschiede im Verkehrsmittelwahlverhalten festzustellen. Der MIV-Anteil steigt z. B. mit zunehmendem Alter an, wohingegen beim ÖPV ein entgegengesetztes Verhalten zu erkennen ist. Die Fahrradnutzung ist wiederum konstant und mit steigendem Alter werden mehr Wege zu Fuß zurückgelegt. Weiterhin werden die einzelnen Gruppen u. a. durch unterschiedliche Lebensumstände sowie neue Kommunikationstechnologie beeinflusst. Abschließend wurde eine Diskriminanzanalyse durchgeführt, um ein Modell zur Gruppentrennung der drei gebildeten Cluster zu entwickeln. Das resultierende Modell beinhaltet jeweils drei soziodemografische und mobilitätsspezifische Variablen und trennt die Gruppen sehr gut. Darüber hinaus wurden die Elemente eines Kontrolldatensatzes ähnlich optimal eingeordnet, wodurch die Anwendbarkeit dieses Modells bestätigt werden konnte. Die Analyse des Mobilitätsverhaltens der jungen Erwachsenen hat somit ergeben, dass es sich hierbei um eine heterogene Altersklasse handelt. Aus diesem Grund scheint es sinnvoll jene Zielgruppe bei zukünftigen Untersuchungen differenzierter zu betrachten und die ermittelten Cluster zu berücksichtigen.

Aus der Einleitung: "Am späten Nachmittag des 14. März 1931 versammelten sich in Groß-Kühnau bei Dessau zahlreiche deutsche und amerikanische Wissenschaftler, um einem spektakulären Ereignis beizuwohnen. Geladen hatten der ehemalige Junkers- Ingenieur Johannes Winkler und dessen Mäzen, der böhmische Hutfabrikant Hugo Hückel, denen vor den Augen eines staunenden Publikums der erste Start einer Flüssigkeitsrakete in Europa glückte. Der Flugkörper, eine Konstruktion von 70 Zentimetern Höhe und 30 Zentimetern Durchmesser, hob mit dumpfem Zischen vom Erdboden ab, stieg etwa 100 Meter in die Höhe und stürzte nach einer horizontalen Drehung wieder zu Boden. Nach diesem erfolgreichen Versuch überschlugen sich die Sensationsmeldungen in der Presse, die verkündete, dass der Vorstoß in den Weltraum nur noch eine Frage der Zeit sei. Denn nach dem Zweck seiner Rakete befragt gab Hückel an, sie solle in erster Linie der „Erschließung des luftleeren und luftverdünnten Raumes in der Stratosphäre dienen“. Zur gleichen Zeit, in der Winkler und Hückel den ersten erfolgreichen Start ihrer Rakete vollführten, arbeitete ein kleiner Stab von Ingenieuren in den nicht weit entfernten Junkerswerken in Dessau an dem streng geheimen Projekt eines Stratosphären-Flugzeugs, mit dem man ebenfalls anstrebte, in größte Höhen vorzudringen. Gerüchte über dieses Flugzeug kursierten schon seit längerer Zeit, doch hatte die Presse bis dahin vergeblich versucht, darüber Informationen von Junkers zu erhalten. Als dieser nun im Frühjahr 1931 auf das gesteigerte öffentliche Interesse reagierte und erste Details über seine Neuentwicklung preisgab, prognostizierten nicht wenige das Ende der noch jungen Raketen-Träume, schien doch mit der von Junkers gebauten Maschine nicht nur der bemannte, sondern vor allem der kontrollierte und somit sichere Flug in bis dahin unbekannte Höhen nun unmittelbar bevorzustehen." [...]

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Neue Methoden zur Verkehrsdatenerfassung wie die Fahrzeug-Infrastruktur-Kommunikation, der Floating Car-Ansatz und die Videodetektion eröffnen die Möglichkeit, neue Verfahren zur verkehrsabhängigen Lichtsignalanlagensteuerung zu realisieren. In dem Beitrag wird ein Verfahren beschrieben, das aus diesen Quellen Daten in Form von Fahrzeugverlustzeiten direkt zur Steuerung eines Einzelknotens verwendet. Die robuste Ausgestaltung des Verfahrens sorgt dabei dafür, dass auch mit einer lückenhaften Datenlage, wie z. B. aufgrund geringer Ausstattungsraten kommunikationsfähiger Fahrzeuge, angemessen umgegangen werden kann. Mit Hilfe einer mikroskopischen Simulationsstudie wird nachgewiesen, dass das neue Verfahren bei der Qualität des Verkehrsablaufs das gleiche Niveau wie eine traditionelle Zeitlückensteuerung erreicht oder dieses unter bestimmten Bedingungen sogar übersteigt. Mit abnehmender Ausstattungsrate ergibt sich dabei allerdings ein Qualitätsverlust, der ebenfalls mit Hilfe der mikroskopischen Simulation quantifiziert wird und wichtige Erkenntnisse für einen möglichen Praxistest liefert. / State-of-the-art traffic data sources like Car-to-Infrastructure communication, Floating Car Data and video detection offer great new prospects for vehicle-actuated traffic signal control. Due to this, the article deals with a recent approach which uses vehicles’ delay times for real-time control of traffic signals at an isolated intersection. One of the strengths of the new approach is that it can handle also incomplete data sets, e.g. caused by low penetration rates of vehicles equipped with Car-to-Infrastructure communication technology, in an appropriate manner. Based on a microscopic simulation study the high quality of this innovative approach is demonstrated, which is equal or even outperforms the well-known headway-based control. However, a decreasing penetration rate of equipped vehicles means a reduced quality of signals’ control, which is quantified in the microscopic simulation study, too, and provides useful information for tests in the field.

Der vorliegende Band 2 des Schlussberichtes "Mobilitätsanalysen für die Region Dresden" ordnet sich in das Teilprojekt AP 700 "Projektevaluation/ Wirkungsanalysen" ein. Es stellt die Ergebnisse umfangreicher Mobilitätsanalysen für das räumliche Untersuchungsgebiet von intermobil dar, die von der TU Dresden unter Nutzung des Systems repräsentativer Verkehrsbefragungen (SrV) durchgeführt worden sind. Sie bildeten eine wesentliche Grundlage der im AP 700 durchzuführenden Wirkungsanalyse, insbesondere im Hinblick auf die Abschätzung langfristig zu erwartender Wirkungen. Die gewonnenen Erkenntnisse haben darüber hinaus grundsätzliche Bedeutung für ein besseres Verständnis der komplexen Fragen von Verkehrs- und Mobilitätsentwicklung in der Region Dresden. (Dresden, im Dezember 2004 / Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h. c. H. Strobel - Projektleiter TU Dresden)