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Projekt
MiRoVA - TP5: Mehrere Menschen und Automationen - Modellierung heterogen automatisierter Verkehrsteilnehmer und deren Kooperation
Antragsteller
Professor Dr. Klaus Bengler
Fachliche Zuordnung
Arbeitswissenschaft, Ergonomie, Mensch-Maschine-Systeme
Förderung
Förderung seit 2024
Projektkennung
Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 523663459
Die Kooperation zwischen mehreren heterogen automatisierten Verkehrsteilnehmern wird untersucht und modelliert. Es wird untersucht, ob und wie die Kooperations- und Migrationsfähigkeit der Verkehrsteilnehmer gezielt beeinflusst werden kann. Ziel ist es, ein tieferes Verständnis der Prozesse im Mischverkehr zu erlangen, mögliche Anreizsysteme zu erforschen und ggf. modellbasiert zu evaluieren sowie Anreize zu identifizieren, die zu negativen und positiven Ergebnissen in der Kooperation bei der Migration führen würden. Zunächst wird auf der Grundlage des Metamodells von SP1 eine systematisierte Ontologie zur Untersuchung der Kooperation zwischen automatisierten Verkehrsteilnehmern unter Verwendung von UML2 und der Methode der funktionalen Resonanzanalyse (FRAM) entwickelt. Dieses qualitative Modell wird in Expertenworkshops validiert. Danach wird eine Feldbeobachtung durchgeführt, um die Ontologie und die Interaktionsmuster auf reales Verkehrsverhalten anzuwenden, einschließlich der Interaktionen mit einem sichtbar automatisierten Wizard of Oz-Fahrzeug. Anschließend werden die qualitativen Modelle mit Hilfe der Spieltheorie in quantitative, mathematische Modelle überführt, die sich auf kooperatives Verhalten zwischen Verkehrsteilnehmern unterschiedlicher Automatisierungsgrade konzentrieren. Im nächsten Schritt werden die Modelle durch Fahrsimulationen quantifiziert und verfeinert, wobei kooperatives Verhalten, Sicherheit und Effizienz bei unterschiedlichen Automatisierungsgraden und Durchdringungsraten bewertet werden. Basierend auf diesen Ergebnissen wird das spieltheoretische Modell mit Parametern für die Migrationseffekte ergänzt, mit dem Ziel, das Kooperations- und Fahrverhalten vorherzusagen.
DFG-Verfahren
Forschungsgruppen
