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Bei der Entwicklung neuartiger und innovativer Fahrerassistenzsysteme kommt der Positions- und Ausrichtungsbestimmung von Fahrzeugen eine Schlüsselrolle zu. Dabei entscheidet die Güte der Positionsbestimmung über die Qualität, die Robustheit und den Einsatzbereich des Gesamtsystems. Verbesserungen in der Positionsbestimmung führen zu einer besseren Performanz bzw. sind die Grundvoraussetzung für die Realisierung dieser Fahrerassistenzsysteme. Ein Beispiel für solch ein neuartiges Fahrerassistenzsystem, welches auf eine hochgenaue Positionsbestimmung baut, ist der BMW TrackTrainer. Dieses Assistenzsystem soll den "normalgeübten" Autofahrer beim schnellen Erlernen der Ideallinie auf Rennstrecken unterstützen, indem das Fahrzeug die Rennstrecke völlig autonom auf einer vorher aufgezeichneten Ideallinie umrundet, während der Teilnehmer sich die Strecke aus Fahrerperspektive einprägt. Für die Realisierung eines derartigen Assistenzsystems ist eine hochgenaue Positionsbestimmung im cm-Bereich notwendig. Bisher wurde dafür eine GPS-gestützte Inertialplattform eingesetzt, welche unter guten GPS-Empfangsbedingungen die Anforderungen an die Positionierung erfüllt. Bei schlechten GPS-Empfangsbedingungen, wie sie beispielsweise auf der international bekannten Rennstrecke Nürburgring Nordschleife aufgrund von Verdeckung und Abschattung der Satellitensignale durch stark bebautes oder bewaldetes Gebiet auftreten, liefert das Positionierungssystem keine ausreichend genauen Werte, wodurch das autonome Fahren verhindert wird. Zwar gibt es neben GPS auch weitere Positionsbestimmungssysteme, die aber für den Einsatz auf Rennstrecken entweder zu ungenau sind, oder einen zu hohen Rüstaufwand erfordern würden. Um diese Lücke zu schließen, wurde im Rahmen dieser Arbeit ein hochgenaues Positionsbestimmungssystem entwickelt und evaluiert, welches auch unter schlechten GPS-Empfangsbedingungen den Anforderungen des autonomen Fahren auf Rennstrecken genügt und auf einer Fusion verschiedener Signalquellen in einem Positionsfilter beruht. Folgende Signalquellen wurden hinsichtlich Genauigkeit sowie Praxistauglichkeit für den Einsatz auf Rennstrecken experimentell untersucht: - GPS-gestützte Inertialplattform (GPS/INS) - Fahrzeugsensoren mit erweitertem Fahrzeugmodell - Digitaler Kompass - Laser-Reflexlichtschranken - Servo-Tachymeter - LIDAR-basierte Randbebauungserkennung - Videobasierte Spurerkennung - Digitale Karte. Obwohl eine GPS-gestützte Inertialplattform (GPS/INS) unter schlechten GPS-Empfangsbedingungen keine ausreichend genauen Positionswerte im cm-Bereich liefert, besitzt dieses System dennoch eine hohe Robustheit und Langzeitstabilität und stellt damit eine sehr gute Grundlage für die Positionsbestimmung auf Rennstrecken dar. Fahrzeugsensoren, bestehend aus Raddrehzahl- und Gierratensensor, schreiben die Fahrzeugposition mit Hilfe der Koppelnavigationsgleichung relativ für ca. 10s ohne eine Messung absoluter Positionswerte fort. Um die bestehenden Genauigkeitsanforderungen zu erfüllen, muss jedoch ab einer Geschwindigkeit von 30km/h das Fahrzeugmodell um eine Schwimmwinkelschätzung erweitert werden. Ein digitaler Kompass eignet sich nachweislich nicht für die Positionsbestimmung auf Rennstrecken. Hier treten aufgrund von magnetischen Interferenzen zu große Messfehler der Fahrzeugausrichtung auf, die eine Positionsstützung ungeeignet machen. Bei Referenzmessungen mit einem Servo-Tachymeter konnte die geforderte Genauigkeit dieser Messeinrichtung bei Fahrzeuggeschwindigkeiten kleiner 30km/h nachgewiesen werden. Bei höheren Geschwindigkeiten liefert das System jedoch keine Ergebnisse, was den Einsatz auf Rennstrecken ausschließt. Auf den Boden gerichtete Laser-Reflexlichtschranken können sehr präzise die Überfahrt über eine Bodenmarkierung detektieren. Da diese Überfahrten beim autonomen Fahren auf Rennstrecken nur sehr selten auftreten, ist diese Positionierungsmethode nicht geeignet. Mit Hilfe einer LIDAR-basierten Randbebauungserkennung kann die Fahrzeugposition in Kombination mit einer hochgenauen digitalen Karte der Randbebauung auf ca. 20-30cm genau geschätzt werden. Schwierigkeiten bereiten hier jedoch Unregelmäßigkeiten in der Geometrie der Randbebauung. Während parallel verlaufende Leitplanken neben der Strecke sehr gut erfasst werden können, liefern Sträucher, Erdwälle, etc. ungenaue Messergebnisse. Somit ist die LIDAR-basierte Randbebauungserkennung ein bedingt geeignetes System zur Positionsstützung auf Rennstrecken. Als vielversprechendster Ansatz zur Verbesserung der Positions- und Ausrichtungsbestimmung auf Rennstrecken konnte der Einsatz einer visuellen Spurerkennung in Verbindung mit einer hochgenauen digitalen Karte der Spurmarkierungen identifiziert werden. Hierfür wurde eine sich in Vorserie befindliche Bildverarbeitungseinheit der Firma MobileEye mit einer eigens entwi-ckelten Spurerkennung verglichen. Letztere bietet den Vorteil, Systemwissen über den Verlauf der Fahrspurmarkierung sowie negative Effekte der Fahrzeugeigendynamik mit in den Signalver-arbeitungsprozess einfließen zu lassen. Bei Vergleichsfahrten auf dem BMW eigenem Testgelände in Aschheim konnte der Vorteil der Spurdatenrückführung nachgewiesen werden. Die erwei-terte Spurerkennung hatte nachweislich gegenüber der Vorserienbildverarbeitung eine höhere Verfügbarkeit von gültigen Messwerten. Bei Messfahrten auf der Nordschleife stellte sich jedoch das Vorseriensystem von MobileEye als das deutlich robustere Spurerkennungssystem heraus. Hier führten verschmutzte Fahrbahnmarkierungen, schnell wechselnde Lichtverhältnisse sowie sonstige Straßenbeschriftungen dazu, dass die erweiterte Spurerkennung weitaus weniger gültige Messwerte lieferte als das Vorseriensystem. Aus diesem Grund fiel für Fahrten mit schlechten visuellen Bedingungen die Wahl auf das Vorserienbildverarbeitungssystem. Für den Entwurf des Positionsfilters wurden letztlich folgende Signalquellen verwendet: - GPS-gestützte Inertialplattform (GPS/INS) - Fahrzeugsensoren mit erweitertem Fahrzeugmodell - Videobasierte Spurerkennung in Kombination mit einer selbst aufgezeichneten hochge-nauen Karte der Spurmarkierungen der Teststrecke. Als Fusionsalgorithmus wurde ein erweiterter Kalman-Filter eingesetzt, da sich dieser besonders für die Zusammenführung unterschiedlicher Sensormessdaten eignet. Um eine optimale Zustandsschätzung der Fahrzeugposition und Ausrichtung zu erhalten, mussten die verwendeten Signalquellen zunächst zeitlich synchronisiert sowie auf Plausibilität geprüft werden. Als Synchronisationspunkt wurde der Messzeitpunkt der Signalquelle mit der größten Latenz verwendet. Dieser wurde mit 163ms durch für die videobasierte Spurerkennung bestimmt. Da jedoch eine verzögerte Positionsschätzung für eine stabile Reglung des Fahrzeugs für das autonome Fahren ungenügend ist, wurde die geschätzte Fahrzeugposition am Ausgang des Kalman-Filters mit Hilfe der Koppelnavigationsgleichung sowie der Fahrzeugsensoren auf den aktuellen Zeitpunkt (Latenz = 0s) prädiziert. Für die Detektion systematischer Fehler wie Radschlupf, falsch erkannte Spurmarkierung und GPS-Mehrwegeausbreitung kamen robuste Signalplausibilisierungsalgorithmen zum Einsatz. So erfolgte die Plausibilisierung der Spurerkennung unter anderem über die selbst aufgezeichnete hochgenaue Karte der Spurmarkierungen, da eine Spurerkennung nur da sinnvoll ist, wo Spurmarkierungsstützpunkte in hinterlegt sind. Für die Gültigkeitsüberprüfung der GPS-Messwerte wurde ein GPS-Offset-Beobachter entwickelt und angewendet. Die Evaluierung des entwickelten Positionsfilters wurde im Rahmen der Arbeit am Beispiel des BMW TrackTrainers auf drei ausgewählten Teststrecken mit steigendem Schwierigkeitsniveau (Verschlechterung der GPS-Empfangsbedingungen) durchgeführt. Hierfür wurde die in Echtzeit geschätzte Fahrzeugposition mit einer durch Post-Processing korrigierten Positionslösung referenziert. Die Auswertung der Ergebnisse bewies, dass der entwickelte Positionsfilter durch die Fusion einer GPS-gestützten Inertialplattform, den Fahrzeugsensoren zur Messung von Gierrate und Raddrehzahlen sowie einer visuellen Spurerkennung in Kombination mit einer hochgenauen Karte der Fahrspurmarkierungen die Anforderungen des autonomen Fahrens auch unter schlechten GPS-Empfangsbedingungen erfüllt. Mit diesem, im Rahmen der Arbeit entwickelten, hoch-genauen Positionsbestimmungssystem konnte erstmalig am 21.10.2009 das autonome Fahren auf der Nürburgring Nordschleife nachgewiesen werden.

Die Straßenunterhaltung stellt in Deutschland Bund, Länder, Landkreise und Gemeinden vor eine finanzielle Herausforderung, die es zu lösen gilt. Die vorliegende Arbeit bietet dazu Landkreisen und Gemeinden eine Methode, Straßenunterhaltungskosten langfristig zu senken. Die Methode ist dabei auf einen Straßenkomplettrückbau ausgelegt. Zur Identifizierung rückbaugeeigneter Straßen werden quantitative und qualitative Kriterien vorgestellt. Zu den quantitativen Kriterien zählen die Ver-gleichsgrößen: Mehraufwandsleistung und der Mehraufwand X-Wert. Als Mehraufwand wird die zusätzliche Reisezeit bezeichnet, die ohne die Straße bewältigt werden müsste. Die Mehraufwands-leistung gibt die Mehraufwände aller Nutzer einer Straße pro Tag wieder. Je höher die Verkehrsmenge einer Straße, desto höher ist die Mehraufwandsleistung. Der Mehraufwand X-Wert beschreibt den Mehraufwand pro Person eines Ortes. Zur Bestimmung der Wichtigkeit einer Straße werden beide Größen gewichtet zusammengefasst. Zur Berechnung der Vergleichsgrößen wurden im Vorfeld Ent-scheidungen getroffen, so besteht der Mehraufwand nur aus der Fahrzeit. Die Fahrzeit wird für lokal begrenzte Verbindungen wie dem täglichen Einkauf, Erledigungen, Bildung, innerwöchentliche Frei-zeitaktivitäten und Begleitwegen ermittelt, die ungefähr innerhalb eines 30-km-Radius erreichbar sind, sowie für Arbeitswege mit Fahrzeiten bis 1:45 Stunden. Wirtschaftsverkehr wird nicht berechnet. Die Routen der betrachteten Verbindungen werden für den motorisierten Verkehr, den nichtmotorisierten Verkehr und den öffentlichen Personennahverkehr berechnet. Zur Routenermittlung werden Quelle-Ziel-Beziehungen genutzt, deren Routen über Straßen verlaufen, die für das jeweilige Verkehrsmittel zugelassen sind und die Verkehrsmenge aufnehmen können. Eine flexible Zielwahl wird berücksichtigt. Für Straßen mit geringer Wichtigkeit wird anhand der qualitativen Kriterien geprüft, ob die Straßen wirklich rückbaugeeignet sind. Dazu werden die Themen: Rettungsdienst, Nahversorgung, ganzjährige Erreichbarkeit, öffentlicher Verkehr, Dienstleister, Lärm, Sicherheit und weitere Kriterien bedacht. Nur für rückbaugeeignete Straßen wird das Einsparpotential kalkuliert. Dazu nennt die Arbeit entsprechende Kostensätze. Ziel der Arbeit war es, diese Methode zu entwickeln und deren Anwendbarkeit zu prüfen. Die Methode ist umsetzbar. Die benötigten Daten sind beschaffbar. Die Objektivität der Methode ist durch die Anpassbarkeit an die Ziele des Untersuchungsgebiets vor bewusst herbeigeführter Scheinobjektivität nicht geschützt. Weiterer Forschungsbedarf besteht zur Implementierung eines öffentlichen Verkehrs-Verbindung-Tools, welches die Fahrtmöglichkeiten pro Tag ausgibt, und zu einer vergleichenden Bewertungsmethode von Aufwandserhöhungen verschiedener Routen mit Bezug zum gegenwärtigen Aufwand kommt.

Die Straßenunterhaltung stellt in Deutschland Bund, Länder, Landkreise und Gemeinden vor eine finanzielle Herausforderung, die es zu lösen gilt. Die vorliegende Arbeit bietet dazu Landkreisen und Gemeinden eine Methode, Straßenunterhaltungskosten langfristig zu senken. Die Methode ist dabei auf einen Straßenkomplettrückbau ausgelegt. Zur Identifizierung rückbaugeeigneter Straßen werden quantitative und qualitative Kriterien vorgestellt. Zu den quantitativen Kriterien zählen die Ver-gleichsgrößen: Mehraufwandsleistung und der Mehraufwand X-Wert. Als Mehraufwand wird die zusätzliche Reisezeit bezeichnet, die ohne die Straße bewältigt werden müsste. Die Mehraufwands-leistung gibt die Mehraufwände aller Nutzer einer Straße pro Tag wieder. Je höher die Verkehrsmenge einer Straße, desto höher ist die Mehraufwandsleistung. Der Mehraufwand X-Wert beschreibt den Mehraufwand pro Person eines Ortes. Zur Bestimmung der Wichtigkeit einer Straße werden beide Größen gewichtet zusammengefasst. Zur Berechnung der Vergleichsgrößen wurden im Vorfeld Ent-scheidungen getroffen, so besteht der Mehraufwand nur aus der Fahrzeit. Die Fahrzeit wird für lokal begrenzte Verbindungen wie dem täglichen Einkauf, Erledigungen, Bildung, innerwöchentliche Frei-zeitaktivitäten und Begleitwegen ermittelt, die ungefähr innerhalb eines 30-km-Radius erreichbar sind, sowie für Arbeitswege mit Fahrzeiten bis 1:45 Stunden. Wirtschaftsverkehr wird nicht berechnet. Die Routen der betrachteten Verbindungen werden für den motorisierten Verkehr, den nichtmotorisierten Verkehr und den öffentlichen Personennahverkehr berechnet. Zur Routenermittlung werden Quelle-Ziel-Beziehungen genutzt, deren Routen über Straßen verlaufen, die für das jeweilige Verkehrsmittel zugelassen sind und die Verkehrsmenge aufnehmen können. Eine flexible Zielwahl wird berücksichtigt. Für Straßen mit geringer Wichtigkeit wird anhand der qualitativen Kriterien geprüft, ob die Straßen wirklich rückbaugeeignet sind. Dazu werden die Themen: Rettungsdienst, Nahversorgung, ganzjährige Erreichbarkeit, öffentlicher Verkehr, Dienstleister, Lärm, Sicherheit und weitere Kriterien bedacht. Nur für rückbaugeeignete Straßen wird das Einsparpotential kalkuliert. Dazu nennt die Arbeit entsprechende Kostensätze. Ziel der Arbeit war es, diese Methode zu entwickeln und deren Anwendbarkeit zu prüfen. Die Methode ist umsetzbar. Die benötigten Daten sind beschaffbar. Die Objektivität der Methode ist durch die Anpassbarkeit an die Ziele des Untersuchungsgebiets vor bewusst herbeigeführter Scheinobjektivität nicht geschützt. Weiterer Forschungsbedarf besteht zur Implementierung eines öffentlichen Verkehrs-Verbindung-Tools, welches die Fahrtmöglichkeiten pro Tag ausgibt, und zu einer vergleichenden Bewertungsmethode von Aufwandserhöhungen verschiedener Routen mit Bezug zum gegenwärtigen Aufwand kommt.

Automatically calculating periodic timetables in public railway transport systems is an NP-complete problem – namely the Periodic Event Scheduling Problem (PESP). The original model is restricted to basic periodic timetabling. Extending the model by decisional transport networks with flows induces new possibilities in the timetabling and planning process. Subsequently, the given flexibility results in a generic model extension of PESP that can be applied in subsets of the timetabling process. The successful utilization of this approach is presented for distinct chain paths, duplicated chain paths and non-connected flow graphs that represent integration of routing and timetabling, planning of periodic rail freight train paths and track allocation, respectively. Furthermore, the encoding of this generic model into a binary propositional formula is introduced and the appropriate usage of several techniques like SAT solving and MaxSAT to calculate and optimize the corresponding instances will be presented accordingly. Computational results for real-world scenarios suggest the practical impact and give promising perspectives for further scientific research.

Traffic jams are the cause of approximately 25 billion euro of annual expenses of the state of Germany [14, 26]. In addition to these monetary damages they also have a negative effect on the quality of life for man and nature. They are, for example, the source of a non-negligible part of the 2.4 billion traffic accidents with damage of property or persons registered annually [13]. Circa 14 % of crashes result from previous mishaps [8, 26]. Almost all of them cause further jam formation and therefore a vicious circle which is in danger of closing around. Especially jams being created from spontaneous, non-periodic incidents involve a high risk of ending in a gridlock and thereby disrupt a whole traffic system. Because these disturbances are unpredictable and unpreventable, their duration and impact can merely be reduced by an effective incident management through the systematic, planned and coordinated use of institutional, technical and natural resources. The self-healing-network-strategy by Lämmer [19] and Rausch [27] is one example of such a countermeasure against jam formation in urban road networks. It prevents gridlocks at intersections by means of traffic lights and the combination of two effective mechanisms. Extended off-times prevent the inflow into oversaturated sections and so the expansion of tailbacks onto upstream intersections. Extended green periods of alternative directions of travel motivate drivers to avoid disturbed sectors and thus additionally allow a better exploitation of available free capacities. The development and successful establishment of this method could make the use of ramp metering in urban networks - which is regulating the inflow of oversaturated areas by reducing or skipping green times as well - invalid. To answer this question the presented master’s thesis aims at comparing both inflow-regulating control concepts. However, it is not the ambition to proof that one method is worse than the other, but to contribute to an ideal combination of both instead - with the intention to eliminate deficits on either side. Therefore both concepts will be reviewed in a first step and subsequently the contribution of additional effects against gridlock creation through the symbiosis of the two traffic light controls is analysed. Furthermore, several suggestions for the development of an efficient ramp metering logic are introduced to configure this combination to be more beneficial. / Verkehrsstaus verursachen dem deutschen Staat jährlich rund 25 Milliarden Euro Unkosten [14, 26]. Neben diesen monetären Schäden wirken sie sich jedoch auch negativ auf die Lebensqualität von Mensch und Umwelt aus. Sie sind beispielsweise die Ursache für einen nicht unerheblichen Anteil der circa 2,4 Milliarden jährlich registrierten Unfälle mit Sach- oder Personenschaden [13]. Rund 14 % der Unglücksfälle gehen dabei als Folgeerscheinung eines vorherigen Unfalls hervor [8, 26]. Nahezu alle führen eine weitere Staubildung herbei und somit einen Teufelskreis, der sich zu schließen droht. Besonders aus spontanen, nicht wiederkehrenden Störfällen entstandene Staubildung birgt eine hohes Risiko, in einem Gridlock zu enden und damit ein gesamtes innerstädtisches Verkehrssystem zum Erliegen zu bringen. Da diese Störfälle unvorhersehbar und unvermeidbar sind, kann ihrer Dauer und ihrem Einfluss lediglich ein effizientes Störfallmanagement durch systematischen, gezielten und koordinierten Gebrauch institutioneller, technischer und natürlicher Ressourcen entgegenwirken. Beispiel für eine solche Gegenmaßnahme zur Staubildung in urbanen Netzen ist das selbstorganisierte Störfallmanagement nach Lämmer [19] und Rausch [27]. Mithilfe von LSA und der Kombination zweier effektiver Wirkungsmechanismen werden Gridlocks an Knotenpunkten unterbunden. Verlängerte Sperrzeiten verhindern den Zufluss in übersättigte Streckenabschnitte und damit die Ausbreitung von Rückstaus auf vorgelagerte Kreuzungen. Erweiterte Freigabezeiten der alternativen Fahrtrichtungen regen wiederum eine Umgehung des gestörten Abschnitts an und ermöglichen somit zusätzlich die bessere Ausschöpfung vorhandener freier Kapazitäten. Durch die Entwicklung und den erfolgreichen Einsatz der genannten Maßnahme könnte der Gebrauch von Pförtnerampeln (PA), welche den Zufluss in übersättigte Bereiche ebenfalls regulieren, indem sie Grünzeiten verkürzen oder aussetzen, hinfällig werden. Um diese Frage zu klären, widmet sich die vorliegende Masterarbeit dem Vergleich der beiden zuflussregulierenden Steuerungskonzepte. Ziel ist jedoch nicht, zu beweisen, dass eine Maßnahme schlechter ist als die andere, sondern vielmehr einen Beitrag zu einer optimalen Kombination der Vorzüge beider Herangehensweisen zu leisten und somit die auf beiden Seiten vorhandenen Defizite zu beseitigen. Dafür werden zunächst beide Konzepte auf ihre Effizienz hin überprüft und im Anschluss analysiert, inwiefern die Symbiose beider LSA-Steuerungen in einem Netzwerk zusätzliche Effekte gegen die Gridlockentstehung bewirkt. Außerdem werden verschiedene Vorschläge zur Entwicklung einer effizienteren Steuerlogik für Pförtneranlagen eingebracht, um diese Kombination noch vorteilhafter zu gestalten.

Ausgehend von der Feststellung, dass in Deutschland bislang kein quantitatives Verfahren zur Beurteilung der Sicherheit von Bahnübergängen existiert, wurde in der vorliegenden Arbeit ein Vorschlag für ein solches Verfahren entwickelt. Das zugrunde liegende Risikomodell ermöglicht es, aus den Parametern eines einzelnen Bahnübergangs die individuellen Risiken unterschiedlicher Gruppen von Straßenverkehrsteilnehmern sowie das kollektive Risiko des Bahnübergangs abzuschätzen. Zur Bewertung dieser Risiken wurden Vorschläge für Akzeptanzkriterien hergeleitet. Ein weiterer Teil der Untersuchung beschäftigte sich mit der Ermittlung und Bewertung risikoreduzierender Maßnahmen. Das Verfahren entstand auf Basis umfangreicher Literaturstudien, qualifizierter Schätzungen und ergänzender empirischer Untersuchungen. Der Neuigkeitswert des Modells – auch vor dem Hintergrund der aus dem Ausland bekannten Ansätze – besteht in der differenzierten Betrachtung nicht nur des einzelnen Bahnübergangs, sondern auch der einzelnen Verkehrsarten und insbesondere der einzelnen zum Bahnübergang hin- und vom Bahnübergang wegführenden Verkehrsströme. Dadurch wird der Erkenntnis Rechnung getragen, dass sich die spezifischen Eigenschaften der Straßenverkehrsteilnehmer sowie der von ihnen genutzten Zu- und Abflusswege auf die Sicherheit auswirken können. Aus den erzielten Erkenntnissen wurden Empfehlungen zur Weiterentwicklung der Regelwerke abgeleitet. Hierzu gehört die Forderung nach einer stärkeren Risikoorientierung der Gestaltungsregeln, die insbesondere die aufgezeigten Einflussfaktoren berücksichtigen müssen.

Die Dissertationsschrift enthält die Entwicklung eines Verfahrens zur Bewertung der Verkehrssicherheit von Streckenabschnitten auf Landstraßen außerhalb von Knotenpunkten. Dabei liegt das Augenmerk auf der Abbildung von Sicherheitsgraden maßgebender Querschnitte und der Identifikation und Quantifizierung von einflussnehmenden Merkmalen. Das Verfahren stellt einen Bezug zu den aktuellen Entwurfsrichtlinien für die Anlage von Landstraßen dar und verknüpft die Bewertungsmethodik mit den Zielen zukünftiger Bewertungsverfahren, wie sie im Entwurf des Handbuchs zur Bewertung der Verkehrssicherheit von Straßen enthalten sind. Grundlage bilden die Daten eines ca. 3.600 km umfangreichen Streckenkollektivs. Beruhend auf den Erkenntnissen der Literaturanalyse erfolgen die Einteilung des Streckenkollektivs in Netzelemente, die Festlegung und Kategorisierung mutmaßlicher Merkmale sowie die Klassifizierung von vier Bewertungsfällen. Die Anwendung Verallgemeinerter Linearer Modelle zur Beschreibung der Unfallhäufigkeit in Abhängigkeit verschiedener Variablen stellt eine Möglichkeit dar, Einschränkungen monokausaler Sicherheitsuntersuchungen aufzulösen. Darüber hinaus bietet das Verfahren die Möglichkeit, das Unfallgeschehen in einen nicht vermeidbaren – dieser entspricht einem Grundniveau – und einen vermeidbaren Teil – Zuschläge aufgrund von Defiziten und Streckeneigenschaften – zu unterscheiden. Im Rahmen einer vergleichenden Unfallanalyse erfolgt die räumliche Abgrenzung von Knotenpunkten, Einflussbereichen und der Freien Strecke. Plangleiche Knotenpunkte weisen eine feste Länge auf, während die Länge der Einflussbereiche variiert. Im ersten Teil der Analyse werden zur Beschreibung der Unfallhäufigkeit der Freien Strecke zwei Ansätze betrachtet. Sowohl für den Ansatz nach Unfallschwere als auch nach Unfalltyp erfolgte eine differenzierte Modellbildung auf Basis mehrerer Teilkollektive je Bewertungsfall. Dies erlaubt eine feinere Verknüpfung von Ursache und Wirkung. Allen Modellen liegt eine Prüfung auf allgemeine Anwendbarkeit zugrunde. Im Vergleich beider Ansätze zeigt sich, dass die unfalltypenfeine Betrachtung eine deutlichere konfliktbezogene Tiefe zwischen streckencharakteristischen Merkmalen und der Unfallhäufigkeit zulässt. Als maßgebend einflussnehmende Merkmale gelten neben der Relationstrassierung und der Querschnittsausprägung auch die Seitenraumgestaltung. Der ermittelte nichtlineare Zusammenhang zwischen Unfallgeschehen und Verkehrsstärke hat zur Folge, Zuschläge als Anteilswert bezüglich des Grundniveaus zu betrachten. Es existieren verschiedene Arten von Zuschlägen. Deren ermittelte Größenordnung variiert in Abhängigkeit von der Merkmalausprägung und der Verkehrsstärke. Im Resultat liegen für alle Bewertungsfälle ein monetär bewertetes Sicherheitsgrundniveau und Zuschlagstabellen vor. Zweiter Bestandteil der Analyse stellt die Bewertung der Einflussbereiche dar. Diese entsprechen dem Bindeglied zwischen den Streckenübergängen und der Freien Strecke. Unter der Annahme, dass die Verkehrssicherheit in diesen Bereichen sowohl von Merkmalen des Streckenübergangs als auch der Freien Strecke beeinflusst wird, erfolgt die Identifikation maßgebender Merkmale, welche den Streckenübergang charakterisieren. Im Resultat werden Einflussfaktoren ermittelt, die den Sicherheitsgrad von Freier Strecke und Einflussbereich ins Verhältnis setzen. Die Bewertung erfolgt ebenfalls auf Basis multipler Regres-sionen typendifferenzierter Unfallkollektive. Es zeigt sich, dass das Verhältnis für einige Arten von Übergängen eine Abhängigkeit von der Verkehrsstärke aufweist. Die Ergebnisse beider Analyseschritte münden in der Bereitstellung eines Verfahrens, welches die Sicherheitsanalyse von Streckenabschnitten unter gegebenen Randbedingungen ermöglicht und einen Variantenvergleich erlaubt.

Die LH München wurde 2010 mit dem Wunsch von CarSharing-Unternehmen konfrontiert, eine Ausnahmegenehmigung für das Parken in Parklizenzgebieten zu gewähren. Eine Ausnahmegenehmigung ist grundsätzlich nur dann zu rechtfertigen, wenn sie im öffentlichen Interesse ist. Das öffentliche Interesse hat die LH München dann als gegeben definiert, wenn durch die Nutzung der Carsharing-Fahrzeuge mehr Stellplätze frei gemacht würden, als sie selbst benötigen und die gefahrenen Fahrzeugkilometer in der Stadt in der Gesamtsumme nicht zunehmen würden. Der Projektbericht beschreibt Methodik und Ergebnisse einer Evaluation des Münchner Carsharing-Angebotes. Dieser lagen im Wesentlichen Daten aus drei Quellen zugrunde: Daten aus bereits zum Thema vorliegenden Studien sowie vorliegende Kennzahlen, Daten zu Nutzern und Nutzung aus den Back-End-Systemen der Carsharing-Anbieter und Daten aus eigenen Befragungen.

In den letzten Jahren hat die Verbreitung von stationsungebundenem Carsharing (Free- Floating-Carsharing) weltweit stark zugenommen. Aufgrund dessen wurden verschiedene Studien, welche die verkehrliche Wirkung von Free-Floating-Carsharing beschreiben, erstellt. Bisher unzureichend unter-sucht wurden jedoch die Nutzer von Free-Floating-Carsharing- Systemen. Im Rahmen der Mitarbeit der TU Dresden am Evaluationsbericht Carsharing in der Landeshauptstadt München standen für sämtliche Münchener Carsharinganbieter Daten zu Buchungen und Kunden zur Verfügung. Ziel dieser Arbeit war es nun, für die zwei Anbieter von Free-Floating-Carsharing eine Typisierung der Nutzer vorzunehmen. Für die Einteilung der Nutzer in Gruppen wurden zunächst Input-Variablen ausgewählt und erzeugt. Neben den zeitlichen Häufigkeiten der Nutzung für Monate, Wochentage und Zeitscheiben wurden zudem Gini-Faktoren berechnet, welche die Regelmäßigkeit der Nutzung abbilden. Außerdem wurden verschiedene Variablen aus den Buchungsdaten erzeugt. Dazu zählen Untersuchungen wie viele Fahrten amWohnort der Nutzer beginnen und/oder enden, ob Fahrten am gleichen Ort beginnen und enden und bei wie vielen Fahrten der Parktarif der Anbieter zum Einsatz kommt. Des Weiteren wurde untersucht, wie viele Fahrten den Flughafen als Start oder Ziel haben, wie der Einfluss des Wetters auf die Anzahl der Buchungen ist und wie hoch die mittlere Fahrtzeit pro Buchung je Nutzer ist. Alle Variablen dienten nun als Input für die Typisierung der Nutzer. Für die Typisierung wurde das Verfahren der Clusteranalyse ausgewählt. Dabei sind jedoch 30 Variablen eine zu große Anzahl, weswegen zuerst eine Verdichtung der Input-Variablen durchgeführt wurde. Dabei kam eine sogenannte Hauptkomponentenanalyse zum Einsatz. Diese bietet die Möglichkeit, verschieden stark korrelierende Variablen zusammenzufassen und dabei den Informationsgehalt dieser zu erhalten. Aus den 30 einfließenden Variablen ergaben sich mit Hilfe der Hauptkomponentenanalyse vier Faktoren, welche anschließend für die Clusteranalyse genutzt wurden. Jeder Nutzer lässt sich durch die vier Faktoren in einem vierdimensionalen Koordinatensystem ein-tragen. Anschließend kann in diesem Raum eine Clusterung durchgeführt werden. Für diese Arbeit wurde sich für das k-Means-Verfahren entschieden. Mit diesem wurden fünf Cluster bestimmt, welche die 13 000 Nutzer abbilden. Jeder Cluster lässt sich durch die Mittelwerte der eingeflossenen sowie durch soziodemografische Variablen wie Alter und Geschlecht und die Wohnorte der Nutzer hinsichtlich seiner Aussage interpretieren. Die fünf Cluster können in zwei Cluster mit einer niedrigen (Nr. 1 und 2), einen mit einer mittleren (Nr. 3) und zwei mit einer hohen Nutzungsintensität einteilen werden (Nr. 4 und 5). Cluster 1 vereint Nutzer, die selten aber spontane Fahrten unternehmen. Dabei sind überdurchschnittliche viele Fahrten am Wochenende und abends zu verzeichnen. In Cluster 2 finden sich Nutzer, die vorwiegend Fahrten mit langen Fahrtzeiten unternehmen. Dabei werden innerhalb einer Buchung mehrere Wege zurückgelegt, was sich an der hohen Nutzung des Parktarifs zeigt und daran, dass der größte Teil der Fahrten am Ausgangsort wieder enden. Diese Gruppe besitzt unter allen Gruppen einen überdurchschnittlich hohen Anteil an Frauen. Cluster 3 beschreibt den normalen Nutzer hinsichtlich der Nutzungsintensität und der zeitlichen Nutzung. Er ist mit 41,4% der Kunden der größte aller Cluster. Cluster 4 und 5 vereinen Kunden mit einer hohen Nutzungsintensität. Obwohl nur ca. 5% der Kunden in diesen beiden Gruppen zu finden sind, werden jedoch ein Drittel aller Fahrten von diesen Nutzern zurückgelegt. Cluster 4 beschreibt Nutzer mit einem typischen Pendlerverhalten. Dabei werden Fahrten vorwiegend Werktags und während der Hauptverkehrszeiten unternommen. Eine abnehmende Nutzung von Januar zu Juni lässt vermuten, dass andere Verkehrsmittel wie das Fahrrad genutzt werden. In Cluster 5 finden sich Kunden, die häufig Carsharing in der Nacht nutzen. Dies lässt vermuten, dass Aktivitäten des Nachtlebens besucht werden. Dieser Cluster hat im Vergleich zum Durchschnitt den geringsten Anteil an Frauen. Da die Ergebnisse ausschließlich auf den Anbieterdaten basieren, ist es nicht möglich, konkrete Aus-sagen über Effekte und Wirkungen von Free-Floating-Carsharing zu treffen und zu bewerten. Dafür wäre weitere Daten zum Beispiel aus Umfragen notwendig. Die klar abgrenzbaren und gut interpre-tierbaren Nutzergruppen zeigen jedoch, dass die gewählte Methodik sich zur Typisierung von Carsha-ringnutzern eignet. Eine Wiederholung des Verfahrens mit anderen Daten, zum Beispiel aus einem späteren Untersuchungszeitraum oder einer anderen Stadt, ist zu empfehlen.