Developing a traffic-flow simulation is one of the first steps to gain understanding of how traffic congestion occurs. This simulation will run the Intelligent-Driver-Model with an added simple lane-change model, settled in an on-ramp bottleneck environment. It aims at pointing out different styles of driver behaviour that can lead to traffic disturbances and jams. Besides analysing various traffic situations the JavaScript source code will partially be displayed and discussed.

Straßen-Knoten-Netze als modelliertes Abbild der Straßeninfrastruktur bilden die Grundlage für eine Vielzahl von Diensten und Anwendungen. Die Verortung von Fahrzeugen, aber auch die Verkehrsumlegung, basieren darauf. Die Ermittlung optimaler Routen und die Visualisierung der Verkehrslage werden ermöglicht. Die resultierenden Anforderungen an das Netzabbild sind vielfältig und deren Bewältigung mit nicht unerheblichem Aufwand verbunden. Kernpunkte sind Genauigkeit, Aktualität und Flächendeckung. Ferner werden geringe Kosten bei dessen Erstellung angestrebt. Als Ergänzung zu manueller Digitalisierung und der Erfassung durch Messfahrzeuge mit hochpräziser Ortung stellt die Nutzbarmachung von Mehrwerten aus Floating Car Systemen einen viel versprechenden Ansatz dar. Vorgestellt wird ein Verfahren, welches mittels eines vektorbasierten Ansatzes Straßen-Knoten-Netze aus Floating Car Daten ermittelt. / Node-edge-networks representing road infrastructure are base for various applications and services. Georeferencing of vehicles as well as traffic assignment are based on. Routing and traffic conditions visualisation become possible. Requirements concerning precision, topicality and area coverage of road network image are caused by. Low costs are aspired as well. Utilisation of additional benefits from floating car systems is a promising approach, supplementing common technologies like manual digitalisation or capturing road trajectories by special equipped probe vehicle. A vector based method aggregating positions information of floating car to process road infrastructure images will be presented.

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.

In dieser Arbeit wurde erstmalig die Anwendung der Extremwerttheorie auf Wartezeiten eines lichtsignalgesteuerten Verkehrsknotenpunktes untersucht. Anhand der Verkehrsstärken eines realen Knotenpunktes wurden mit der Simulationssoftware PTV Vissim 100 Datensätze mit individuellen Wartezeiten erzeugt. Als Referenz wurde eine zweite Simulationsreihe durchgeführt. Diese erfolgte mit 15 % höherer Verkehrsstärke. Mittels der Blockmaximum-Methode wurden aus den erzeugten Datensätzen die Maxima ausgewählt, welche mit der Maximum-Likelihood Methode an eine Extremwertverteilung angepasst wurden. Die Bewertung der Schätzung wurde mit dem Kolmogorov-Smirnov Test vorgenommen. Anschließend wurde die Wahrscheinlichkeit, dass bestimmte Wartezeiten überschritten werden (Value at Risk) berechnet. Im Ergebnis konnten 22 % der geschätzten Extremwertverteilungen mit ausreichender Güte angepasst werden. Für die restlichen Datensätze sollte nach Alternativen zur angemessenen Beschreibung gesucht werden.

Eine realistische Simulation von Verkehrsabläufen kann einen wichtigen Beitrag zur Verkehrsplanung leisten. In dieser Arbeit wird dafür in den bestehenden mikroskopischen Simulator MovSim ein Kreisverkehr implementiert. Anschließende Analysen, die unter Verwendung des Intelligent-Driver-Modells und des Spurwechselmodells MOBIL durchgeführt wurden, legen nahe, dass die relativen Ergebnisse, die sich durch Veränderung des Verkehrsflusses und der Modellparameter ergeben, realitätsnah sind. Zudem konnte gezeigt werden, dass der Einfluss des Verkehrsstromes in der Kreisfahrbahn im Handbuch für die Bemessung von Straßenverkehrsanlagen deutlich stärker ist als in der Simulation.

In dieser Arbeit wird eine Methode vorgestellt, die erstmalig die durch Staus verursachten Verzögerungszeiten auf Bundesautobahnen mithilfe von Annahmen aus der Verkehrsflussdynamik zu schätzen versucht. Dies geschieht anhand einer GPS-gestützten Vollerhebung aller Staus aus den Jahren 2015 und teils auch 2016, welche vom Navigationsdienstleister TomTom zur Verfügung gestellt wurden. Es konnte gezeigt werden, dass für das Jahr 2015 rund 190 Mio. Fahrzeug-Stunden (Anzahl betroffener Fahrzeuge × Staustunden) anfielen, was für die betroffenen Autofahrer einen monetären Wert von ca. vier Milliarden Euro ausmachte. Es wurden zudem Engpässe anhand eines Rankings erstellt, womit dauerhafte Schwerpunkte auf Autobahnen aufgedeckt wurden. Unter einer konkret definierten räumlichen, zeitlichen und sachlichen Abgrenzungen kann diese Methodik sowohl für die Forschung als auch für die Weiterentwicklung von Navigationsdiensten dienen. / The estimation of time losses caused by traffic congestions have not previously been assessed by using assumptions of traffic flow dynamics. With a GPS-supported full survey of all jams from the year 2015 and parts of 2016 this master thesis tries to quantify the additional (congested) travel time on German Motorways. The analysis has shown that all jams reported on German highways produced time losses over 190 million vehicle-hours (amount of involved vehicles × congestion hours), which equals a monetary value of four billion euros for the involved drivers. Furthermore the ranking of the respective bottlenecks has been developed over the year and main congestion hotspots on motorways have been revealed. By using a precisely defined local, temporal and objective delimitation, this method could be used for further research and developments of navigation services as well.

Untersucht wird die Kapazität von Nebenströmen auf Knotenpunkten, die - mit dem Verkehrszeichen 301 bzw. 306 sowie dem Verkehrszeichen 205 geregelt werden, - keine abknickende Vorfahrt aufweisen, - auf zweistreifigen Stadtstraßen liegen und - eigene Fahrstreifen für Linksabbieger auf der Hauptstraße besitzen. Aufbauend auf vorhandenen Untersuchungen werden Auswirkungen von Fahrzeugstrom- und Straßencharakteristiken auf die Kapazität von Nebenströmen sowie verschiedene Aspekte des unmittelbaren Verkehrsablaufs auf Vorfahrtknoten analysiert. Fahrzeugstrom- und Straßencharakteristiken, die zu einer verstärkten Pulkbildung in übergeordneten Fahrzeugströmen führen, ziehen im Vergleich mit zufälligem Verkehrsfluss eine Kapazitätserhöhung nach sich. Mit Hilfe eines erstellten Bewertungsschemas ist es möglich, die Auswirkungen auf die Kapazität von Nebenströmen zu quantifizieren. Um die Interaktionen zwischen einander untergeordneten Fahrzeugströmen bei der Kapazitätsberechnung zu berücksichtigen, werden - die Wahrscheinlichkeit für rückstaufreien Zustand, - die Zusammensetzung des Hauptstroms von kreuzenden Fahrzeugen und Linkseinbiegern sowie - die Berechnung der Kapazität von Mischströmen mit Hilfe von Simulationen untersucht. Zur Berechnung der Wahrscheinlichkeit für rückstaufreien Zustand wird ein vereinfachtes Verfahren dargelegt, das auf bereits vorhandene Arbeiten aufbaut. Für die Zusammensetzung des Hauptstroms von kreuzenden Fahrzeugen und Linkseinbiegern werden die Ansätze aus früheren Untersuchungen präzisiert, indem die Interaktionen zwischen einander vorfahrtrechtlich untergeordneten Fahrzeugströmen stärker berücksichtigt werden. Eine Präzisierung erfährt ebenfalls der Ansatz für die Berechnung der gemeinsamen Kapazität von Mischströmen in Nebenstraßenzufahrten. Hierbei wird gezeigt, dass die gegenseitigen Behinderungen von Fahrzeugen innerhalb von Mischströmen, im Vergleich mit dem bisherigen Ansatz, zu einer niedrigeren gemeinsamen Kapazität führen.

The presented work wants to contribute a new solution based on the analysis of stochastic signals. On the basis of the Dresden Live-Camera-System which is providing real-time information about the traffic state on 31 focal points (March 2005) one is able to use a wide range of image types under different and severe conditions. The method is based on the analysis of stochastic signals derived from the live-camra images. These signals are analyzed with cross-correlation, amplitude- and frequency filters. The resulting data enable the distinction of stable and non-stable traffic flow and the automated identification of traffic congestion. Moreover fundamental diagrams are calculated. / Die vorgelegte Arbeit beinhaltet ein neuartiges Verfahren zur automatischen Ermittlung des Verkehrszustandes aus Live-Kamera-Bildern. Die Datengrundlage dafür liefert das im Rahmen des BMBF-Leitprojektes intermobil Region Dresden geschaffenen Live-Kamerasystem mit 31 Standorten (Stand März 2005). Das entwickelte Verfahren basiert auf der Analyse stochastischer Signale, die aus den Kamerabildern ermittelt werden. Die methodischen Grundlagen des Verfahrens sind Korrelationsanalyse sowie Amplituden- und Frequenzfilterung. Die Rahmenbedingungen für den praktischen Einsatz sind durch die Variabilität von Auflösung und Blickwinkel an den unterschiedlichen Kamerastandorten geprägt. Die ermittelten Messwerte ermöglichen eine Unterscheidung der Verkehrszustände "flüssiger Verkehr", "zähflüssiger Verkehr" und "Stop&Go" und werden am Fundamentaldiagramm interpretiert.

In der vorliegenden Arbeit wird eine prädiktive Fahrstrategie vorgestellt, die auf Basis von Ampel-Fahrzeug-Kommunikationsdaten generiert wird. Dazu wird ein aktueller Ansatz für eine prädiktive Fahrstrategie zur Annäherung an eine Lichtsignalanlage (LSA) untersucht. Es werden verschiedene Optimierungsansätze deutlich, von denen ein großer Teil bei der Systemerweiterung berücksichtigt wird. Bei der Analyse konnte gezeigt werden, dass die bisherige Strategieempfehlung durch den Einfluss vorausfahrender Verkehrsteilnehmer eingeschränkt wird. Es ergaben sich potentielle Problemsituationen, welche sich im realen Straßenverkehr negativ auf die Funktionalität des Fahrerassistenzsystems (FAS) auswirken. Für Anfragen des Öffentlichen Personen Nachverkehrs (ÖPNV) wurde ermittelt, dass keine allgemeingültigen Aussagen über die Eignung der Assistenzfunktion gegeben werden können. Die wesentliche Neuerung zu bisheriger Strategieansätze für die Annäherung an Knotenpunkte mit LSA ist die Berücksichtigung anderer Verkehrsteilnehmer. Dazu werden die neuen Größen effektive Freigabezeit und virtuelle Position der Haltelinie eingeführt, auf Basis derer die Strategieempfehlung des FAS an die Anzahl wartender Fahrzeug angepasst wird. Zur Untersuchung des möglichen Energieeinsparpotentials durch den Einsatz eines FAS wurde ein Simulationsmodell in MATLAB/SIMULINK entwickelt. Mit dessen Hilfe konnten verschiedene Situationen dargestellt werden, an denen der Einfluss der Funkreichweite sowie die Auswirkungen der Warteschlange auf das FAS verdeutlicht werden. Ferner kann der positive Effekt auf den Kraftstoffverbrauch und die Haltezeit an der LSA bestätigt werden. Das Simulationsmodell stellt eine gute Grundlage für weiterführende Untersuchung dar und kann an unterschiedliche Situationen angepasst werden. Um den Nutzen auch praktisch zu verifizieren wird eine Reihe von Fahrversuchen durchgeführt. Dem Fahrer wird dabei die Strategie in einem Display visualisiert. Für Situationen, in denen der Fahrzeugstillstand vermeidbar ist erhält dieser eine Geschwindigkeitsempfehlung. Ist ein Stillstand nicht vermeidbar, so erfolgt unmittelbar vor der Haltelinie, die Ausgabe der Restlaufzeit der Rotphase. Bei der Versuchsauswertung wird das Einsparpotential deutlich. Durch eine entwickelte GUI wird dem Fahrer eine Strategie auf dem Display visualisiert. Innerhalb mehrerer Versuchsfahrten konnten das FAS erprobt und in der anschließenden Versuchsauswertung klar die Verbesserungen aufgezeigt werden. / In this paper a predictive driving strategy is presented, which is generated based on car to infrastructure communication data. An actual approach for a driver assistance system has been analyzed to identify room for improvements. The additional benefit of the presented work is the consideration of other road users driving ahead of the ego-vehicle in the process of finding the optimal speed for approaching the traffic-light. A MATLAB/SIMULINK model has been developed, which allows the simulation of different traffic situations to investigate the fuel consumption benefit of a vehicle equipped with the considered system. It illustrates the influence of the radio range and the length of the queue in front of the stop line. Furthermore the positive effect to the fuel consumption of the developed system could be evaluated. The simulation model is a good basis for further tests and could be easily adapted to various situations and vehicles. In addition to the simulation, a human machine interface was developed for evaluating the advanced driver assistance system in test runs. The driver assistance system was tested in several situations to show the benefit of the system. It has been tested via multiple test runs. In the following test evaluation the improvement could clearly be shown.

Die vorliegende Dissertationsschrift widmet sich zwei Zielen: Mittels Induktionsschleifen-Detektoren einerseits die Verkehrsregelung an Knotenpunkten durch die Minimierung von Fahrzeughalten zu verbessern, und andererseits eine Veränderung der Verkehrsqualität durch die Schätzung von Kfz-Wartezeiten automatisiert zu erheben. Im ersten Teil wird ein modellbasiertes Steuerverfahren entwickelt, das Grünzeiten verkehrsabhängig und lokal anpasst. Es kann sehr gut in eine übergeordnete Steuerung zur Koordinierung in Verkehrsnetzen eingebunden werden und überlässt dieser die Optimierung von Phasenfolgen, Umlauf- und Versatzzeiten. Um auch bei hohen Auslastungen Kapazitäten bestmöglich zu nutzen, priorisiert es zunächst die Leerung von Warteschlangen. Anschließend erfolgt die Anpassung der Grünzeiten zwischen einer minimalen und maximalen Dauer so, dass Fahrzeughalte minimiert werden. Dafür werden Detektoren in ausreichender Entfernung im Zufluss einer Kreuzung verwendet, um Fahrzeugankünfte an der Haltelinie für die aktuelle und die nächste Phase zu prognostizieren. Bei der sich anschließenden Bilanzierung potenzieller Fahrzeughalte und der Wahl des günstigsten Umschaltzeitpunktes kann auf zusätzliche Modellannahmen verzichtet werden. Die Simulationsergebnisse zeigen, dass bei einer Minimierung der Fahrzeughalte gleichzeitig eine Reduktion von Wartezeiten möglich ist. Im zweiten Teil werden Kfz-Wartezeiten auf Basis der meist bereits vorhandenen Induktionsschleifen-Detektoren im Zufluss und im Abfluss einer Kreuzung geschätzt. Dafür werden die Zeitpunkte der Fahrzeugüberfahrten an einem Zufluss- und einem Abflussquerschnitt getrennt gemessen werden. Aus ihnen wird jeweils ein mittlerer Überfahrzeitpunkt ermittelt und nach Berücksichtigung der freien Fahrzeit eine mittlere Wartezeit geschätzt. Messintervalle an beiden Querschnitten, die um die mittlere freie Fahrzeit versetzt sind, sowie eine unbedingte Warteschlangenleerung am Ende einer Messung sollen sicherstellen, dass potenziell dieselben Fahrzeuge erfasst werden. Auf eine Fahrzeugwiedererkennung und damit auf eine Ausrüstung mit zusätzlicher Technik kann dadurch verzichtet werden. Damit sich das Verfahren für den Praxiseinsatz eignet, muss es möglichst robust gegenüber zufälligen Detektorfehlern sein. Dafür wird ein Fehlermodell entwickelt und mögliche Abweichungen gegenüber einer korrekten Messung untersucht. Aufgrund der unabhängigen Berechnung von mittleren Überfahrzeiten aus der getrennten Messung im Zufluss und im Abfluss zeigt sich, dass zufällige Fehler nicht zu systematischen Abweichungen in der Wartezeitschätzung führen.