Scherer, Florian Felix (2024)
Entwicklung eines Modells zur kurvenabhängigen Trajektorienprädiktion von Motorradfahrern.
Technische Universität Darmstadt
doi: 10.26083/tuprints-00027031
Ph.D. Thesis, Primary publication, Publisher's Version
Text
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Item Type: | Ph.D. Thesis | ||||
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Type of entry: | Primary publication | ||||
Title: | Entwicklung eines Modells zur kurvenabhängigen Trajektorienprädiktion von Motorradfahrern | ||||
Language: | German | ||||
Referees: | Peters, Prof. Dr. Steven ; Prokop, Prof. Dr. Günther | ||||
Date: | 2 May 2024 | ||||
Place of Publication: | Darmstadt | ||||
Collation: | XV, 192 Seiten | ||||
Date of oral examination: | 16 April 2024 | ||||
DOI: | 10.26083/tuprints-00027031 | ||||
Abstract: | Im Bereich der Unfallforschung zeigen sich unverändert hohe Zahlen schwer oder tödlich verunglückter Motorradfahrer in den letzten Jahren, insbesondere in kurvigen Streckenabschnitten ohne Einwirkung anderer Verkehrsteilnehmer. Diese Unfälle sind häufig auf ein der Situation oder Umgebung unangepasstes Handeln des Fahrers zurückzuführen. Statistische Ansätze zur Beschreibung fahrerspezifischen Verhaltens über einen längeren Beobachtungszeitraum hinweg sind im Stand der Forschung zu finden. Eine kurvenbasierte, bzw. manöverabhängige Beschreibung eines fahrertypischen Verhaltens existiert bisher nicht. In dieser Arbeit wird mittels eines methodischen Vorgehens eine datengetriebene Fahrermodellentwicklung präsentiert. Das Ziel dieses Modells ist eine fahrer- und kurvenspezifische Vorhersage einer erfolgreichen Durchfahrbarkeit einer vorausliegenden Kurve. Die hierfür notwendige Beschreibung einer zukünftigen Position und des zukünftigen dynamischen Verhaltens (Trajektorie) sind ebenfalls Teil dieser Zielanforderung. Die für die Modellentwicklung notwendigen Anforderungen für eine Verifikation und Validierung des Modells werden systematisch erarbeitet. Im Stand der Forschung werden existierende Methoden zur Segmentierung von Motorradfahrdynamikdaten, bekannte Klassifizierungsmethoden fahrerspezifischen Verhaltens und aktuelle Ansätze zur Vorhersage einer Trajektorie erarbeitet. Bekannte Arbeiten zur Warnung vor möglicherweise zu schnell angefahrenen Kurven auf Basis statistischer Fahrerdaten werden präsentiert. Über eine Herleitung der Systemgrenzen der Teilsysteme Fahrer, Fahrzeug und Umgebung werden essentielle für die Modellentwicklung notwendige Messgrößen erarbeitet. Eine Methodik zur Genauigkeitsbewertung der für die Datenerfassung genutzten Messsysteme wird vorgestellt. Die Datenerfassungsphase mit der Definition der zu untersuchenden Manöver und der Auswahl der Probanden wird präsentiert. Die Manöver werden methodisch erarbeitet, insbesondere bezogen auf typische Unfallkurvenparameter deutscher Landstraßen. Hieraus werden sogenannte Bewertungskurven zur Untersuchung der Einleitung, dem Stationärteil und der Ausleitung einer Kurvenfahrt erarbeitet. Ein Manöver zur Untersuchung dynamischer Kurvenübergänge und ein weiteres zur Analyse der Übertragbarkeit des Modells in den Realverkehr werden beschrieben. Hierin wird zusätzlich ein Anomalieereignis integriert. Dieses dient der Untersuchbarkeit sich wiederholenden Fahrerverhaltens und der entsprechenden Abweichung hierzu bei veränderten Umweltbedingungen. Aus den vorverarbeiteten Daten werden über eine Schwellwert- und Wiederholbarkeitsuntersuchungen Anforderungen an das Modell abgeleitet. Mit einer Parameteranalyse der einzelnen Kurvenphasen wird das Modell verifiziert. Über eine Bewertung der lateralen Abweichung zwischen Modelltrajektorie und gemessenem Verhalten wird eine Validierung des Modells durchgeführt. Abschließend wird als Ausblick eine prototypische Erprobung des Modells im Straßenverkehr vorgestellt. |
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Alternative Abstract: |
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Status: | Publisher's Version | ||||
URN: | urn:nbn:de:tuda-tuprints-270318 | ||||
Classification DDC: | 600 Technology, medicine, applied sciences > 620 Engineering and machine engineering | ||||
Divisions: | 16 Department of Mechanical Engineering > Institute of Automotive Engineering (FZD) > Motorcycle | ||||
Date Deposited: | 02 May 2024 12:07 | ||||
Last Modified: | 10 May 2024 07:48 | ||||
URI: | https://tuprints.ulb.tu-darmstadt.de/id/eprint/27031 | ||||
PPN: | 517700514 | ||||
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