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Cyclists are more likely to be injured in fatal crashes than motorised vehicles. To gain detailed and precise behavioural data of road users, i.e. trajectories, a measuring campaign was conducted. Therefore, a black-spot for accidents with cyclists in Berlin, Germany was selected. The traffic has been detected by a fully automated traffic video analysis system continuously for twelve hours. The video surveillance system is capable of automatically extracting trajectories, classifying road user types and precise determining and positioning of conflicts and accidents. Additionally, pre-conflict and pre-accident situations could be analysed to provide further in-depth understanding of accident causation. The evaluation of the measuring campaign comprised the investigation of traffic parameters, e.g. traffic flow, as well as traffic-safety related parameters based on Surrogate Safety Measures (SSM). Furthermore, the spatial and temporal distributions of conflicts involving cyclists were determined. As a result, three possible conflict clusters could be identified, of which one cluster could be confirmed by detailed video analysis, showing conflicts caused by right turning vehicles.
Radverkehr ist ein wichtiger Teil eines städtischen Gesamtverkehrskonzepts und Lichtsignalanlagen sind unverzichtbare Einrichtungen in städtischen Straßennetzen zur Steuerung des Verkehrsablaufs. Ziel dieses Forschungsprojekts war es, den Verkehrsablauf an signalisierten Knotenpunkten mit hohem Radverkehrsaufkommen zu analysieren und darauf aufbauend praxistaugliche Ergänzungen für das Berechnungsverfahren nach dem HBS 2015 zu entwickeln.
Zur Analyse des Verkehrsablaufs wurden empirische Untersuchungen des Fahrverhaltens an ausgewählten Knotenpunkten in Berlin, Freiburg und München durchgeführt. Dazu wurden das Verhalten und insbesondere Fahrprofile von Radfahrern aus Videobeobachtungen mit Verfahren der automatischen Bildverarbeitung erhoben und zu Kenngrößen, wie beispielsweise Beschleunigungsfunktionen und Zeitbedarfswerten, weiterverarbeitet. Diese Kenngrößen waren die Grundlage für die Kalibrierung und die Validierung von mikroskopischen Simulationsmodellen, die zur Erzeugung von weiteren Daten für die Entwicklung der Berechnungsverfahren genutzt wurden. Insgesamt wurden vier Simulationsszenarien untersucht, wobei Radverkehrsstärken, Kfz-Verkehrsstärken, Umlaufzeiten und Freigabezeitanteile systematisch variiert wurden. Auf Basis der Ergebnisse der Empirie und Simulationsuntersuchungen wurden Ergänzungen für das bestehende Berechnungsverfahren abgeleitet. Für den Radverkehr auf eigenen Radverkehrsanlagen wurden Zeitbedarfswerte (zur Ermittlung von Kapazitäten) in Abhängigkeit der Breite der Radverkehrsanlage ermittelt. Für den Kfz-Verkehr wurde der Einfluss des Radverkehrs für folgende Konstellationen formal beschrieben: Behinderung von geradeausfahrenden Kfz durch Radverkehr auf aufgeweiteten Radaufstellstreifen, Belegungszeit der Furt durch Radfahrer bei bedingt verträglich rechtsabbiegenden Kfz und das Durchsetzen von entgegenkommenden Radfahrern durch bedingt verträglich linksabbiegende Kfz.