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2010 | OriginalPaper | Chapter

14. Fahrstreifenwechsel und andere diskrete Entscheidungen

Authors : Dr. Martin Treiber, Dr. Arne Kesting

Published in: Verkehrsdynamik und -simulation

Publisher: Springer Berlin Heidelberg

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Zusammenfassung

Aus Fahrersicht gibt es drei unmittelbare, die Dynamik beeinflussende Aktionen: Beschleunigen, Bremsen und Lenken. Die Dynamik des Lenkens ist eher im Bereich der Fahrzeugdynamik und damit bei den submikroskopischen Modellen angesiedelt (vgl. Tabelle 1.1). Bei der Modellierung der Verkehrsdynamik wird deshalb eine Stufe höher angesetzt und es werden direkt die verkehrlich relevanten Auswirkungen wie Spurwechseln oder Abbiegen modelliert. Auf dieser Ebene ist der Zustandsraum fast immer diskret. Beispielsweise werden nur diskrete Fahrstreifenindizes unterschieden, während die Wechsel selbst als instantan angenommen werden.1

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Footnotes
1
In der Realität liegen typische Zeitspannen für Fahrstreifenwechsel in der Größenordnung von wenigen Sekunden. In vielen Simulatoren wird der Fahrstreifenwechsel grafisch zwar kontinuierlich dargestellt, bezüglich der Entscheidungslogik jedoch ein instantaner Fahrstreifenwechsel zu Beginn des visualisierten Fahrstreifenwechsels angenommen.
 
2
In komplexen Modellen, die den Kern kommerzieller Simulationssoftware bilden, wird die taktische Phase ebenfalls berücksichtigt. Die Beschreibung der Modellierung der teils subtilen Wechselwirkungen zwischen Beschleunigung und Fahrstreifenwechsel würde allerdings den Rahmen dieses Buches sprengen.
 
3
In Modellen der diskreten Wahltheorie wie dem Multinomial-Logit-Modell setzt sich der Nutzen meist aus einem deterministischen Nutzen und einem Zufallsnutzen zusammen. Bei stochastischen Beschleunigungsmodellen hat dies in der Zufallsbeschleunigung eine direkte Entsprechung.
 
4
Damit die Implementierung ohne weitere Fallunterscheidung auch Wechsel verhindert, wenn sich auf der Zielspur auf nahezu gleicher Höhe ein Fahrzeug befindet (negativer Nettoabstand), muss die Beschleunigungsfunktion \(a{_\text{{mic}}}(s,v,v_l)\) für diesen Fall eine betragsmäßig sehr hohe negative „Strafbeschleunigung“ ergeben.
 
5
Man mag einwenden, dass man – in Ermangelung der Fähigkeit zum Gedankenlesen – die Beschleunigungsfunktion des Hintermanns gar nicht kennt. Der Augenschein lässt aber meist eine grobe Abschätzung zu. Zumindest kann man LKW von PKW und normale von offensichtlich „sportlichen“ Fahrern unterscheiden.
 
6
Dies wird hier nicht weiter behandelt. Wir verweisen auf die Literatur (Kesting et al., 2007).
 
7
Auch auf amerikanischen Autobahnen sollten die langsameren Fahrzeuge rechts fahren. De facto wird dies aber nicht streng eingehalten und auch rechts überholt.
 
8
Auch hier wird gefordert, dass \(a{_\text{{mic}}}(s,v,v_l)\) für \(s<0\) eine betragsmäßig sehr hohe negative „Strafbeschleunigung“ ergibt.
 
9
Auf der Webseite www.​traffic-simulation.​de kann man dieses Modell mit verschiedenen Höflichkeitsfaktoren ausprobieren. Als zugrundeliegendes Fahrzeugfolgemodell wurde dort das IDM eingesetzt (siehe Abschn. 14.3.4).
 
10
Die dritte Bedingung kommt daher, dass ansonsten das Argument der Umkehrfunktion \(s{_\text{{e}}}(v)\) auf der rechten Seite von Gl. (14.8) einer Geschwindigkeit oberhalb der Wunschgeschwindigkeit entspricht, wofür \(s{_\text{{e}}}(v)\) nicht definiert ist. Da diese Situation freiem Verkehr entspricht, kann man formal \(s_e(v)\to\infty\) setzen, so dass das Anreizkriterium nicht erfüllt ist. Einfacher sieht man das direkt an den Beschleunigungen.
 
11
Untersuchungen an Trajektoriendaten zeigen, dass man in der Realität kurzfristig geringere Lücken akzeptiert. Das Hinterfahrzeug verzögert nur geringfügig, bis sich allmählich der gewünschte Abstand einstellt. Dies ist jedoch Teil des taktischen Verhaltens, welches hier nicht behandelt wird.
 
12
Ist aus kinematischen Gründen eine Verzögerung oberhalb der komfortablen bzw. sicheren Verzögerung unvermeidbar, so wird diese in solchen Modellen bereits zu Beginn des Manövers angewandt, um die Situation „unter Kontrolle“ zu bringen.
 
13
Zu der TTC kommt allerdings noch die Reaktionszeit \(T_r\approx 1\) s hinzu.
 
Literature
Ben-Akiva, M., Lerman, S.: Discrete choice analysis: theory and application to travel demand. MIT Press, Cambridge, MA (1993)
Gipps, P.G.: A model for the structure of lane-changing decisions. Transp. Res. B Methodol. 20, 403–414 (1986)CrossRef
Kesting, A., Treiber, M., Helbing, D.: General lane-changing model MOBIL for car-following models. Transp. Res. Rec. 1999, 86–94 (2007)CrossRef
Nagel, K., Wolf, D., Wagner, P., Simon, P.: Two-lane traffic rules for cellular automata: a systematic approach. Phys. Rev. E 58, 1425–1437 (1998)ADSCrossRef
Redelmeier, D., Tibshirani, R.: Why cars in the next lane seem to go faster. Nature 401, 35 (1999)ADSCrossRef
Metadata
Title
Fahrstreifenwechsel und andere diskrete Entscheidungen
Authors
Dr. Martin Treiber
Dr. Arne Kesting
Copyright Year
2010
Publisher
Springer Berlin Heidelberg
Book
Verkehrsdynamik und -simulation

Print ISBN: 978-3-642-05227-9

Electronic ISBN: 978-3-642-05228-6

Copyright Year: 2010

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-05228-6_14

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