| Abstract |
In den sieben Jahren von 2011 bis 2018 hat sich die Stauanzahl auf deutschen Autobahnen auf 745.000 Staus pro Jahr fast vervierfacht [1]. Eine beliebige Erweiterung der Straßenkapazität durch Hinzufügen weiterer Spuren ist dabei, unter anderem aufgrund des teilweise beschränkten Platzes, nicht möglich [18]. Daher sind alternative Lösungen notwendig, um dem Phänomen entgegenzuwirken. Eine Möglichkeit wird oft in der Einführung von automatisierten beziehungsweise nicht von Menschen gesteuerten Fahrzeugen gesehen.Während sich nahezu alle Wissenschaftler einig sind, dass homogener beziehungsweise ausschließlich automatisierter Verkehr die Straßenkapazitäten erhöhen wird, gehen die Meinungen über heterogenen, also aus menschlich gesteuerten und automatisierten Fahrzeugen gemischter, Verkehr auseinander. Da es zurzeit noch keine empirischen Daten zu solch gemischtem Verkehr gibt, basieren diese Diskussionen auf Simulationsdaten unterschiedlicher Verkehrsmodelle. Im Rahmen dieser Arbeit wird ein neues Zellularautomatenmodell vorgestellt, welches den heterogenen Verkehr realistischer abbildet als bereits existierende Modelle. Aufbauend auf dem bereits von Lee et al. [2] entwickelten Modell, welches nur homogenen, menschlich gesteuerten Verkehr simulieren kann, wurde ein leicht verändertes Modell erstellt, welches immer noch homogenen, menschlich gesteuerten Verkehr realistisch reproduzieren kann, jedoch eine geringere Zeitschrittlänge als bisherige Modelle verwendet. Diese reduzierte Zeitschrittlänge erlaubt die Modellierung und Simulation von automatisierten und kommunizierenden, automatisierten Fahrzeugen. Im Vergleich zu anderen Modellen hat das in dieser Arbeit vorgestellte Modell nicht nur den Vorteil, die Reaktionszeiten der automatisierten Fahrzeuge besser abzubilden, sondern es kann auch bisher unbetrachtetes, abweichendes Fahrverhalten von automatisierten und menschlich gesteuerten Fahrzeugen simulieren. So kann im Modell zum Beispiel berücksichtigt werden, dass autonome Fahrzeuge nicht den Sicherheitsabstand gezielt missachten sollten, während menschliche Fahrer dies oft machen. Diese Unterschiede im Verhalten erlauben die problematische Mensch-Maschine-Interaktion genauer zu betrachten als bei vergleichbaren Modellen, wodurch Prognosen von heterogenem Straßenverkehr realistischer als bisher möglich sind.
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