Verkehrsphasenbasierte Datenanalyse von zeitlich-räumlichen Strukturen der Staufronten

Bis heute stellt die plotzliche Entstehung der Strukturen von gestautem Verkehr eine große Gefahr fur Fahrer und Fahrzeug dar: Dieses gilt vor allem fur das Auffahren auf ein Stauende. Eine Moglichkeit die Gefahr zu minimieren, ist die rechtzeitige und prazise Warnung vor einem Stauende. Diese Arbeit stellt ein Verfahren vor, bei dem mittels empirischen mikroskopischen Verkehrsdaten das Gefährdungspotenzial an einem Stauende ermittelt und klassifiziert wird. To this day, the sudden emergence of the structures of congested traffic poses a great danger to drivers and vehicles: This is especially true when driving into the end of a traffic jam. One way to reduce the danger is the timely and precise warning of the end of a traffic jam. This paper presents a method to determine and classify the hazard potential at the end of a traffic jam by means of empirical microscopic traffic data.

Klappentext

Bis heute stellt die plo tzliche Entstehung der Strukturen von gestautem Verkehr eine große Gefahr fu r Fahrer und Fahrzeug dar: Dieses gilt vor allem fu r das Auffahren auf ein Stauende. Eine Mo glichkeit die Gefahr zu minimieren, ist die rechtzeitige und präzise Warnung vor einem Stauende. Diese Arbeit stellt ein Verfahren vor, bei dem mittels empirischen mikroskopischen Verkehrsdaten das Gefährdungspotenzial an einem Stauende ermittelt und klassifiziert wird. To this day, the sudden emergence of the structures of congested traffic poses a great danger to drivers and vehicles: This is especially true when driving into the end of a traffic jam. One way to reduce the danger is the timely and precise warning of the end of a traffic jam. This paper presents a method to determine and classify the hazard potential at the end of a traffic jam by means of empirical microscopic traffic data.