TU Braunschweig

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von Buxhoeveden, G.:
Indikatorbasierte multimodale Risikobetrachtung im Verkehr.
Dissertation, Technische Universität Braunschweig, Institut für Verkehrssicherheit und Automatisierungstechnik, Juli 2019.

Kurzfassung:

Indikatorbasierte multimodale Risikobetrachtung im Verkehr Modelle verdanken ihre Funktionsweise ihrer logischen Sinnhaftigkeit und sind im Optimalfall einfach, vielleicht sogar elegant. Soll ein Modell zur Simulation oder Prognose benutzt werden, sind Eingangs- und Übergangsparameter von großer Relevanz. Diese Arbeit will aufzeigen, welche Daten vorhanden sind, welche Daten häufig fehlen und wie aus erhobenen Unfalldaten glaubwürdige Modellparameter gewonnen werden können. Im Bereich der Verkehrssicherheit sind verschiedene Modellansätze vorhan- den, um dass Unfallgeschehen abzubilden. Diese Modellansätze stehen jedoch am Ende dieser Arbeit, da sie die „Konsumenten” der Ergebnisse dieser Arbeit sind. Eingangsdaten dieser Arbeit sind ereignisbasierte Unfalldaten der Verkehrs- moden Öffentlicher Personenverkehr (konkret: Bahn, Straßenbahn, Bus, Schiff, Seilbahn), Individualverkehr (i.d.R. Autos, aber auch Fahrräder und Fußgänger) und Flugverkehr. Der Vielzahl an Datenlieferanten, erhebenden und auswerten- den Institutionen und Organisationen wird sich ausführlich gewidmet. Die unterschiedlichen Datenquellen und Erhebungsverfahren werden erörtert, Probleme der Vergleichbarkeit herausgestellt und ein einheitliches, aus den Daten ableitbares, Maß für die Schadensschwere in Form von Fatalities and Weighted Injuries (FWI) benutzt. Aus Zeitpunkten und schadensschwere der Ereignisse werden Verteilungsfunktionen abgeleitet, die als Eingangsparameter für Verkehrssicherheitsmodelle genutzt werden können. Das im Rahmen dieser Arbeit erstellte Computerprogramm zur Datenanalyse wird für den Großteil der Auswertung der Unfalldaten und das Erstellen von Ergebnisgrafiken und Tabellen benutzt. Der Quellcode des Programms ist Bestandteil der Arbeit und in Auszügen im Anhang aufgeführt. Abstract: Indicator-based multimodal Risk Assessment in Traffic Models work due to their logical construction and are ideally simple, even elegant. If a model is to be used in a simulation or for prognosis, parameters for input and transition are of great relevancy. This thesis aims to show which data are available, which data are frequently missing and how meaningful parameters can be extracted from traffic accident data. In traffic safety different approaches are in use to model accidents. Those approaches can be found at the end of this thesis, as they are the „consumers” of the results of this work. Input data of this thesis are event-based accidents of various public transport modes (i.e. train, tram, bus, ship, cable car), individual transport (mainly cars, but also bicyles and pedestrians) and airplanes. The multitude of data suppliers, gathering and analysing institutions and organisations are broadly discussed. Different data sources and data gathering methods are presented, problems of comparability are are discussed and the unified measure of damage in the form of Fatalities and Weighted Injuries (FWI) is used. Distribution functions are derived from time and damage values of traffic incidents, which can be used as input parameters for traffic safety models. The majority of graphical and tabular output of this thesis was generated by a data tool specifically written for the purpose of traffic accident analysis. The source code is part of the thesis and is available as an excerpt in the appendix.


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