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Entwicklung eines Modells zur kurvenabhängigen Trajektorienprädiktion von Motorradfahrern

Scherer, Florian Felix (2024)
Entwicklung eines Modells zur kurvenabhängigen Trajektorienprädiktion von Motorradfahrern.
Technische Universität Darmstadt
doi: 10.26083/tuprints-00027031
Dissertation, Erstveröffentlichung, Verlagsversion

Kurzbeschreibung (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.

Typ des Eintrags: Dissertation
Erschienen: 2024
Autor(en): Scherer, Florian Felix
Art des Eintrags: Erstveröffentlichung
Titel: Entwicklung eines Modells zur kurvenabhängigen Trajektorienprädiktion von Motorradfahrern
Sprache: Deutsch
Referenten: Peters, Prof. Dr. Steven ; Prokop, Prof. Dr. Günther
Publikationsjahr: 2 Mai 2024
Ort: Darmstadt
Kollation: XV, 192 Seiten
Datum der mündlichen Prüfung: 16 April 2024
DOI: 10.26083/tuprints-00027031
URL / URN: https://tuprints.ulb.tu-darmstadt.de/27031
Kurzbeschreibung (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.

Alternatives oder übersetztes Abstract:
Alternatives AbstractSprache

Accident research shows the number of serious or fatal accidents involving motorcyclists has remained high in recent years, particularly on curvy sections of roads without the influence of other road users. These accidents are often due to the rider's inappropriate behaviour in relation to the situation or surrounding area. Statistical approaches for describing rider-specific behaviour over a longer observation period can be found in the state of research. A curve-based or manoeuvre-dependent description of rider-specific behaviour does not yet exist. In this work, a data-driven rider model development is presented by means of a methodical approach. The aim of this model is a rider- and curve-specific prediction of a successful passage of a preceding curve. The necessary description of a future position and the future dynamic behaviour (trajectory) are also part of this target requirement. The requirements for verification and validation of the model necessary for model development are systematically developed. Existing methods for the segmentation of motorbike dynamics data, known classification methods of rider-specific behaviour and current approaches for the prediction of a trajectory are developed in the state of research. Known work on the warning of possibly too fast approaching bends based on statistical rider data is presented. By deriving the system boundaries of the rider, vehicle and environment subsystems, essential measurement variables required for model development are developed. A methodology for assessing the accuracy of the measurement systems used for data acquisition is presented. The data acquisition phase with the definition of the manoeuvres to be investigated and the selection of test participants is presented. The manoeuvres are developed methodically, in particular in relation to typical accident curve parameters of German rural roads. From this, so-called evaluation curves are developed for the investigation of the initiation, the stationary part and the exit of a cornering manoeuvre. A manoeuvre for investigating dynamic curve transitions and another for analysing the transferability of the model to real traffic are described. In addition, an anomaly feature is integrated. This is used to investigate repetitive rider behaviour and the corresponding deviation from this under changed environmental conditions. Requirements for the model are derived from the pre-processed data via a threshold value and repeatability analysis. The model is verified by analysing the parameters of the individual curve phases. Validation of the model is carried out by evaluating the lateral deviation between the model trajectory and the measured behaviour. Finally, a prototypical evaluation of the model in road traffic is presented as an outlook.

Englisch
Status: Verlagsversion
URN: urn:nbn:de:tuda-tuprints-270318
Sachgruppe der Dewey Dezimalklassifikatin (DDC): 600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften > 620 Ingenieurwissenschaften und Maschinenbau
Fachbereich(e)/-gebiet(e): 16 Fachbereich Maschinenbau
16 Fachbereich Maschinenbau > Fachgebiet Fahrzeugtechnik (FZD)
16 Fachbereich Maschinenbau > Fachgebiet Fahrzeugtechnik (FZD) > Motorrad
Hinterlegungsdatum: 02 Mai 2024 12:07
Letzte Änderung: 03 Mai 2024 08:27
PPN:
Referenten: Peters, Prof. Dr. Steven ; Prokop, Prof. Dr. Günther
Datum der mündlichen Prüfung / Verteidigung / mdl. Prüfung: 16 April 2024
Export:
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