Verbesserung des Verkehrsflussverständnisses durch zweidimensionale mikroskopische Modelle - ETF2D

• Antragsteller: Professor Dr. Ostap Okhrin; Dr. Martin Treiber
• Fachliche Zuordnung: Verkehrs- und Transportsysteme, Intelligenter und automatisierter Verkehr
• Förderung: Förderung seit 2021
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 456691906

Eine der wichtigsten Beschränkungen der aktuellen fahrverhaltensbasierten Verkehrsflussmodelle ist die Separation in Fahrzeugfolge- und Spurwechselmodelle. Dies trifft auch für die Modelle kommerzieller Verkehrssimulatoren zu. Da damit eine endliche Spurwechseldauer, eine Kopplung zwischen Longitudinal- und Spurwechseldynamik sowie Kooperation vernachlässigt werden, können die bisherigen Modelle den Verkehrsfluss nicht realistisch beschreiben. Andererseits berücksichtigen die Regler der zukünftigen autonomen Fahrzeuge sehr wohl die longitudinale und laterale Dynamik in einheitlicher Weise. Jedoch kommen dabei Black-Box-Ansätze (Deep Learning, Neuronale Netze) zum Ansatz, die sich nicht für ein Verständnis der Verkehrsflussdynamik eignen. Wir schlagen die Entwicklung zweidimensionaler kontinuierlicher mikroskopischer Verkehrsflussmodelle vor, welche die Longitudinal- und Spurwechseldynamik integrieren. Die Modelle basieren auf einem kürzlich publizierten 2D-Modell für nicht spurgebundenen Verkehr und letztendlich auf Fahrzeugfolgemodellen wie dem Intelligent-Driver Model (IDM). In einem nächsten Schritt kalibrieren und validieren wir die Modelle anhand von Trajektoriendaten, die aus öffentlichen Datenbasen oder eigenen Messungen stammen. Schließlich werden wir die Modelle in eine Open-Source Verkehrssimulation integrieren, um zweidimensionalen Verkehrsfluss besser zu verstehen und verschiedene Verkehrsbeeinflussungsmaßnahmen zu evaluieren. Wesentlich für den Erfolg sind dabei die intuitiven Parameter der vorgeschlagenen Modelle, insbesondere die des zugrundeliegenden IDM. Dieses interdisziplinäre Projekt umfasst mehrere Forschungsgebiete, insbeesondere Physik, Statistik, Mathematik, Verkehrsingenieurswesen, Computer Vision und Simulation.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen