Zu vergebende Masterarbeiten

Die wahrgenommene Unsicherheit gilt trotz großer Bemühungen vieler Stadtplanerinnen und Stadtplaner zur Förderung des Radverkehrs als eine der wesentlichen Barrieren für eine Verlagerung hin zum Fahrradverkehr. Insbesondere komplexe Interaktionen mit Kraftfahrzeugen an Kreuzungen können bei Radfahrenden einen stark negativen Eindruck hinterlassen und ihr Sicherheitsempfinden verringern. Ziel dieser Arbeit ist es, ein Modell zur Bewertung der wahrgenommenen Sicherheit zu entwickeln, das die Auswirkungen von Interaktionen mit Pkw ausdrücklich berücksichtigt. Dazu soll das bestehende linkbasierte Modell der wahrgenommenen Sicherheit auf die Gebietsebene erweitert werden, mit besonderem Fokus auf kreuzungszentrierte Umgebungen und unter Einbeziehung von Verkehrsaufkommensdaten. Die Modellergebnisse werden anschließend mit den Erkenntnissen aus realen Wahrnehmungsexperimenten im Radverkehr verglichen.

Im Fahrradsimulator lassen sich die Wahl des gefahrenen Pfades und die Geschwindigkeit entkoppeln. Wir untersuchen in dieser Studie den gefahrerenen Pfad und Fokuspunkte in Fahrsimualtorstudien, um diese für die mikroskopische Modellierung von Fahrradfahrern zu verwenden.

In dieser Arbeit geht es darum, die Absichten von Radfahrern an einer Bus-Haltestelle zu erkennen. Die Analyse basiert auf Kameradaten, die bereits aus einer früheren Fahrradsimulatorstudie vorliegen. Ziel ist es, die Bedeutung oder Beziehung zwischen Körpergesten oder -bewegungen und der endgültigen Manöverentscheidung herauszufinden, wobei sowohl herkömmliche Algorithmen als auch Deep-Learning-Ansätze zum Einsatz kommen.

In dieser Arbeit wird das Verhalten von Radfahrern an Bus-Haltestellen analysiert. Die Analyse basiert sowohl auf der Trajektorie als auch auf den Kameradaten der Radfahrer, die bereits aus einer früheren Fahrradsimulatorstudie verfügbar sind. Ziel ist es, den Zusammenhang zwischen Trajektorie und Körpergesten und Körperbewegungen der Radfahrer herauszufinden.

Das Hauptziel dieser Arbeit besteht darin, eine Feldstudie zur Interaktion zwischen verletzlichen Verkehrsteilnehmern (VRUs) und einem Shuttlebus zu entwerfen und durchzuführen. Im Rahmen dieser Studie werden Daten erhoben, auf deren Grundlage ein System entwickelt und getestet wird, das sowohl kamerabasierte Daten aus der Fahrzeugperspektive als auch LiDAR-Daten aus der Infrastrukturperspektive zur Erkennung, Verfolgung und Intentionsvorhersage von VRUs kombiniert.

In der Abschlussarbeit soll ein Escooter Simulationsmodell, das die Fahrphysik des Rollers sowie den Fahrer und dessen Gewichtsverlagerung modelliert, weiterentwickelt werden.

Die koordinierte Bedienung von Kundenanfragen durch Mobility-on-Demand-(MoD)-Dienstleister in Kombination mit liniengebundenen Systemen des öffentlichen Personennahverkehrs (ÖPNV) stellt eine interessante Fragestellung für die Weiterentwicklung von MoD-Services dar. Urbane Seilbahnen bilden aufgrund ihrer charakteristischen betrieblichen Eigenschaften eine besondere Form des ÖPNV. Ziel der Arbeit ist es, eine koordinierte Bedienstrategie für Kundenanfragen durch Mobility-on-Demand-Flotten und urbane Seilbahnsysteme zu entwickeln und diese in einem Simulationsumfeld abzubilden und zu analysieren.

Die koordinierte Bedienung von Kundenanfragen durch Mobility-on-Demand-(MoD)-Anbieter und linienbasierte öffentliche Verkehrssysteme (ÖV) in einer einheitlichen Mobility-as-a-Service-(MaaS)-Plattform ist ein relevantes Forschungsthema für die Weiterentwicklung integrierter Mobilitätsdienste. Da Verspätungen sowohl bei MoD als auch im ÖV-Betrieb häufig auftreten, fungiert die MaaS-Plattform als zentraler Orchestrator zur Reduzierung von Störungen. Ziel dieser Arbeit ist es, die Koordinationsmechanismen der MaaS-Plattform zu modellieren und zu analysieren, mit Fokus auf die Interaktion von MoD und PT unter dem Einfluss von Verspätungen mittels mikroskopischer Verkehrssimulation.

In dieser Arbeit sollen das Konzept von sogenannten "Motion Plannern" im Bereich des automatisierten Fahrens auf Fahrradfahrer angewendet werden und gegen echte Daten validiert werden

Diese Arbeit untersucht, wie Verkehrsteilnehmer auf Veränderungen in der Dynamik von Verkehrssystemen reagieren, wobei ein Ansatz der elastischen dynamischen Verkehrszuweisung zum Einsatz kommt. Ziel ist es, das Potenzial bedarfsorientierter Maßnahmen zur Steigerung der Systemresilienz zu analysieren. Dabei werden insbesondere die Sensitivität der Nutzer sowie Nachfrageverschiebungen unter verschiedenen Szenarien betrachtet.

In dieser Arbeit wird die Dynamik des Verkehrsflusses in städtischen Netzen während groß angelegter Evakuierungen untersucht. Ziel ist die Entwicklung effektiver Evakuierungspläne, die Verkehrsstaus minimieren, die Evakuierungsdauer verkürzen und die Systemleistung unter Notfallbedingungen insgesamt verbessern.

Diese Arbeit untersucht Methoden zur dynamischen Bewertung der Kritikalität einzelner Verbindungen auf Grundlage der Netznachfrage und -topologie. Darüber hinaus wird die optimale Reihenfolge von Reparaturmaßnahmen analysiert, um die Gesamtwiederherstellungszeit zu minimieren und den Systemdurchsatz nach einem Störungsereignis zu maximieren.

In Zusammenarbeit mit der Autobahn GmbH und dem ADAC soll untersucht werden, warum und inwiefern eine verkehrliche Störung auf der A99 auftritt. Dazu soll räumlich und zeitlich exakt der Verkehrszustand ermittelt werden, d.h. Unterscheidung in werktäglich/Wochenende, Betrachtung der Spitzenstunde etc. Daten können gestellt werden (FCD und OD-Matrizen). Im Rahmen der Arbeit sollen diese Daten fusioniert und räumlich verortet (map matching) werden. Durch Plausibilitätschecks etc. sollen die Daten für eine nachfolgende Simulation aufbereitet werden.