Kalibrierung eines Verkehrsflussmodells anhand empirischer Messdaten auf einer Autobahn

摘要

Für die Entwicklung von automatisierten Fahrfunktionen sind umfangreiche Tests unvermeidbar. Um diese zeitsparend und kostengünstig durchführen zu k?nnen, werden virtuelle Testumgebungen ben?tigt, welche die Realit?t bestm?glich abbilden. Die hier pr?sentierte Masterarbeit beinhaltet dahingehend die Modellierung und Kalibrierung eines hochgenauen mikroskopischen Verkehrsflussmodells eines ausgew?hlten Abschnitts der ?sterreichischen Autobahn A 2 südlich von Graz. Dieses Modell soll in weiterer Folge für die Entwicklung von automatisierten Fahrfunktionen verwendet werden. Die Modellierung des mikroskopischen Verkehrsflussmodells erfolgte in der Simulationssoftware PTV Vissim auf Basis eines bereitgestellten rohen Modellexports. Zudem wurde eine umfangreiche Analyse von realen Verkehrsdaten des betrachteten Autobahnabschnitts in Form von Einzelfahrzeugdaten sowie Radardaten durchgeführt. Die Ergebnisse dieser Datenanalyse stellten die Basis für die Kalibrierung des mikroskopischen Verkehrsflussmodells dar. Die Kalibrierung des Modells erfolgte über einen statistischen Abgleich der realen und simulierten Daten unter Verwendung der makroskopischen Verkehrskenngr??en Verkehrsst?rke, Verkehrsdichte sowie der mittleren Geschwindigkeit. Dabei wurde mittels der p-Werte aus den statistischen Tests K-S Test, t-Test und f-Test eine Zielfunktion definiert, die im Zuge des Kalibrierungsprozesses maxi-miert wurde. Die Ergebnisse der Datenanalyse ergaben für die Einzelfahrzeugdaten nach Einteilung der Messdaten in unterschiedliche Verkehrszust?nde nach MARZ'18 realistische Werte. Dahingehend wurden Kalibrierungsparameter für das mikroskopische Verkehrsflussmodell extrahiert. Die Haupterkenntnisse der Datenanalyse zeigten die Radardaten. Im Zuge der Analyse dieser Daten wurde ermittelt, dass Fahrzeugfolgesituationen beobachtet werden k?nnen. Diese Erkenntnis erm?glichte die Bestimmung von CC-Parametern des Wie-demann'99 Fahrzeugfolgemodells. In Summe konnten aus der 15-minütigen Beobachtung der Radardaten 16 brauchbare Folgesituationen erkannt werden. Die ermittelten CC-Para-meter aus den Radardaten wurden jedoch nur teilweise in das mikroskopische Verkehrsfluss-modell übernommen, da diese aufgrund der starken Streuung der Radardaten teils unrealis- tisch hohe Werte ergeben. Zus?tzlich wurde in der Analyse der Radardaten gezeigt, dass Fahrstreifenwechsel von Fahrzeugen erkannt werden k?nnen. Dies erm?glicht in weiterer Folge die Darstellung der Position anderer Fahrzeuge zu genau dem Zeitpunkt des Fahrstreifenwechsels. Damit wird die Ermittlung der Abst?nde dieser Fahrzeuge zum fahrstreifenwechseln-den Fahrzeug erm?glicht.