Verkehrsmanagement für Einsatzfahrzeuge
| dc.contributor.advisor | Behrisch, Michael | |
| dc.contributor.author | Bieker-Walz, Laura | |
| dc.contributor.grantor | Technische Universität Berlin | en |
| dc.contributor.referee | Wagner, Peter | |
| dc.contributor.referee | Nagel, Kai | |
| dc.contributor.referee | Vortisch, Peter | |
| dc.date.accepted | 2021-01-13 | |
| dc.date.accessioned | 2021-10-28T11:02:39Z | |
| dc.date.available | 2021-10-28T11:02:39Z | |
| dc.date.issued | 2021 | |
| dc.description.abstract | Bei einem Notfall ist es wichtig, dass Rettungsdienst, Feuerwehr und Polizei die Einsatzstelle so schnell wie möglich erreichen, um eine geeignete Notfallversorgung zu gewährleisten. Jedoch wird dies durch das wachsende Verkehrsaufkommen erschwert. Als Resultat ist es häufig für die Einsatzkräfte nicht möglich die vorgegebene Hilfsfrist einzuhalten. Um Einsatzkräfte eine schnelle Durchfahrt zu ermöglichen, sind Einsatzfahrten mit Blaulicht und Martinshorn dazu berechtigt die Vorschriften der Straßenverkehrs-Ordnung (StVO) unter gewissen Voraussetzungen zu missachten. Dies führt jedoch dazu, dass das Führen eines Einsatzfahrzeuges eine komplexe und anstrengende Tätigkeit ist, da die Reaktionen des Umgebungsverkehrs mitberücksichtigt werden müssen, um Konflikte zu vermeiden. Zusätzlich kommt erschwerend hinzu, dass Einsatzfahrten eine erhöhte Unfallwahrscheinlichkeit haben. Daraus ergeben sich viele Fragen: Wodurch kommt es zu der erhöhten Unfallwahrscheinlichkeit von Einsatzfahrzeugen? Welche Verkehrsprobleme treten bei Einsatzfahrten auf? Und wie können Einsatzfahrzeuge unterstützt werden? Ausgehende von diesen Fragestellungen wurden in dieser Dissertation die Fahrten von Einsatzfahrzeugen ausgewertet, um darauf aufbauend ein Simulationsmodell von Einsatzfahrzeugen und eine Verkehrsmanagementstrategie für Einsatzfahrzeuge zu erstellen. Der erste wissenschaftliche Beitrag dieser Arbeit besteht, darin, dass ein Simulationsmodell speziell für Einsatzfahrzeuge erstellt und in der Verkehrssimulation Simulation of Urban MObility (SUMO) umgesetzt wurde. Auf diese Weise ist es möglich ein realistisches Fahrverhalten von Einsatzfahrzeugen und dem Umgebungsverkehr zu simulieren. Bestandteil des Einsatzfahrzeugmodells ist, dass der Umgebungsverkehr eine Rettungsgasse bilden kann und nur das Einsatzfahrzeug die Rettungsgasse passieren kann. Zudem kann das Einsatzfahrzeug einen Rotlichtverstoß begehen und die maximal zulässige Höchstgeschwindigkeit überschreiten. Für das Modell wurden Verkehrsdaten von Einsatzfahrten in Braunschweig analysiert und verwendet. Der zweite wissenschaftliche Beitrag dieser Dissertation besteht in einem Konzept zur Unterstützung von Einsatzfahrzeugen. Hierbei wird bei den Lichtsignalanlagen auf der Route eines Einsatzfahrzeug eine Grüne Welle geschaltet. Um die Benachteiligung des Umgebungsverkehrs so gering wie möglich zu halten, ist die Länge der grünen Phase der Lichtsignalanlagen dynamisch und abhängig von der aktuellen Verkehrslage. Ziel ist es, dass die Grünphase so lange wie nötig und so kurz wie möglich ist. Der größte Unterschied zu bestehenden Bevorrechtigungssystem besteht bei diesem Konzept darin, dass nicht nur eine einzelne Kreuzung sondern mehrere Kreuzungen koordiniert betrachtet werden. Der Algorithmus funktioniert vollständig selbstorganisierend. Die Evaluation mittels synthetischen und realen Simulationsszenarien zeigen vielversprechende Ergebnisse. | de |
| dc.description.abstract | In case of an emergency it is cruical for a working health system that emergency service reaches every incident location as fast as possible. It is getting more and more challenging to reach this goal because of the growing traffic demand. As a result, the legal help period of emergency vehicles are exceeded in many cases. Therefore,emergency vehicles are allowed to use special rights while using siren and blue flashing light. Driving an emergency vehicle is a physical and psychological complicated task. The emergency vehicle driver has to precisely predict the reactions of the other traffic participants to avoid critical situations while aiming to arrive the appointed destination within the legal help period. Accordingly, emergency vehicles are having a higher risk being involved in a car crash than other traffic participants. This leads to several research questions which are addressed in this research study: Why is the risk of being involved in a car crash higher with an emergency vehicle? Which traffic problems do emergency vehicle drivers face? How can emergency vehicle driver be supported during an emergency drive? Based on these questions, this thesis evaluates the emergency vehicle drives to develop a microscopic simulation model for emergency vehicles and a traffic support strategie to assist emergency vehicle drivers to reach their destinations at the earliest opportunity. The first contribution of this research is to develop a simulation model for emergency vehicles and implement it in the traffic simulation package SUMO. Real traffic data from emergency vehicle drives in Brunswick were analysed to develop this model. With this model it is possible to simulate the driving behaviours of emergency vehicles and the respective reactions of the other traffic participants. Part of the emergency vehicle model is the simulation of a virtual rescue lane which can only be used by emergency vehicles. In addition, emergency vehicles are able to violate red traffic lights and drive faster than the given speed limit. The second contribution of this thesis is to develop a concept for supporting emergency vehicle drivers. As a result, the traffic light systems along the route of an emergency vehicle will be set to green for the direction of the emergency vehicle. To minimize the negative impact on the surrounding traffic, the lengths of the green phases are set dynamically and depend on the current traffic situation. The goal is to make the green phases as long as necessary and as short as possible for emergency vehicles. The main difference to the existing preemption systems is that this concept coordinates more than just one single intersection. The algorithm works in a self-organising way through the interactions between emergency vehicles and other traffic participants. The respective analysis with use of synthetic and real world scenarios shows a promising result. At the end, the related topics and issues for future research and model development are pointed out in this thesis as well. | en |
| dc.identifier.uri | https://depositonce.tu-berlin.de/handle/11303/13361 | |
| dc.identifier.uri | http://dx.doi.org/10.14279/depositonce-12150 | |
| dc.language.iso | de | en |
| dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | en |
| dc.subject.ddc | 620 Ingenieurwissenschaften und zugeordnete Tätigkeiten | de |
| dc.subject.ddc | 506 Organisation, Management | de |
| dc.subject.other | Verkehrsmanagement | de |
| dc.subject.other | Verkehrssimulation | de |
| dc.subject.other | Einsatzfahrzeuge | de |
| dc.subject.other | Optimierung | de |
| dc.subject.other | Verkehrssteuerung | de |
| dc.subject.other | traffic management | en |
| dc.subject.other | traffic simulation | en |
| dc.subject.other | emergency vehicles | en |
| dc.subject.other | optimization | en |
| dc.subject.other | traffic control | en |
| dc.title | Verkehrsmanagement für Einsatzfahrzeuge | de |
| dc.title.translated | Traffic management for emergency vehicles | en |
| dc.type | Doctoral Thesis | en |
| dc.type.version | acceptedVersion | en |
| tub.accessrights.dnb | free | en |
| tub.affiliation | Fak. 5 Verkehrs- und Maschinensysteme::Inst. Land- und Seeverkehr (ILS)::FG Verkehrssystemplanung und Verkehrstelematik | de |
| tub.affiliation.faculty | Fak. 5 Verkehrs- und Maschinensysteme | de |
| tub.affiliation.group | FG Verkehrssystemplanung und Verkehrstelematik | de |
| tub.affiliation.institute | Inst. Land- und Seeverkehr (ILS) | de |
| tub.publisher.universityorinstitution | Technische Universität Berlin | en |