Detailergebnis zu DOK-Nr. 80066
Kalibrierung des Wiedemann 99-Fahrzeugfolgemodells für den Radverkehr (Orig. engl.: Calibrating the Wiedemann 99 car-following model for bicycle traffic)
| Autoren |
H. Kaths A. Keler K. Bogenberger |
|---|---|
| Sachgebiete |
5.5 Radverkehr, Radwege 5.15 Verkehrsablauf (Verkehrsfluss, Leistungsfähigkeit) 6.2 Verkehrsberechnungen, Verkehrsmodelle |
Sustainability (2021) Nr. 13, 3487, 12 S., 6 B, 4 T, 26 Q. - Online-Ressource: verfügbar unter: https://doi.org/10.3390/su4052864
Der Radverkehr nahm auf dem Bundesgebiet in den vergangenen Jahren zu. Steigende Radverkehrsmengen haben daher mittelfristig Folgen für die Qualität des Verkehrsablaufs auf Radverkehrsanlagen. Kaths, Keler und Bogenberger untersuchten dabei die mögliche Anwendbarkeit des Wiedemann 99-Fahrzeugfolgemodells für den Radverkehr für die Nutzung von mikroskopischen Radverkehrssimulationen mittels VISSIM beispielsweise, um Kapazitäten für Radverkehrsanlagen zu ermitteln. Derartige Simulationen sind vor allem für den Einsatz neuer Knotenpunkt- beziehungsweise Führungsformen im städtischen Radverkehr sinnvoll. Die Arbeit trägt dabei an drei Stellen zur Generierung neuen Wissens bei. Zunächst wurde eine Methode untersucht, um Folgeereignisse für nicht spurbasierten Verkehr auf Basis von mikroskopischen Trajektorien zu identifizieren. Anschließend wurden die so identifizierten Folge- und Überholvorgänge zwischen Radfahrenden analysiert und im nächsten Schritt dafür genutzt das Wiedemann 99-Fahrzeugfolgemodell für Radverkehr zu kalibrieren. Das Wiedemann 99-Modell wurde dem Widemann 74-Modell aufgrund der größeren Zahl der Modellparameter und der damit verbundenen besseren Anpassbarkeit vorgezogen. Die Forschenden der TU München nutzten als Datenbasis ein simuliertes Segment der Leopold-/Ludwigstraße in München, welches durch die Probandinnen und Probanden auf einem Radverkehrssimulator viermal durchfahren wurde. Dabei wurde die Breite der Radverkehrsanlage ebenso variiert wie die Signalzeitenpläne der Lichtsignalanlagen. Im Zuge der Auswertung von 163 Events, in denen Probanden sich folgten beziehungsweise überholten, konnten Definitionen für Folge- und Überholereignisse gefunden und die Parameter für erstere kalibriert sowie validiert werden. Bei Validierungsansätzen in PTV VISSIM konnte zudem gezeigt werden, dass breitere Radverkehrsanlagen zu geringeren Zeitverlusten aufgrund von Wartezeiten in einer Fahrzeugschlange führen.