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Die vorliegende Dissertation behandelt die Entwicklung eines Verkehrssimulationssystems, welches vollautomatisch aus Landkarten Simulationsgraphen erstellen kann. Der Fokus liegt bei urbanen Simulationsstudien in beliebigen Gemeinden und Städten. Das zweite fundamentale Standbein dieser Arbeit ist daher die Konstruktion von Verkehrsmodellen, die die wichtigsten Verkehrsteilnehmertypen im urbanen Bereich abbilden. Es wurden Modelle für Autos, Fahrräder und Fußgänger entwickelt.
Die Betrachtung des Stands der Forschung in diesem Bereich hat ergeben, dass die Verknüpfung von automatischer Grapherstellung und Modellen, die die Wechselwirkungen der verschiedenen Verkehrsteilnehmertypen abbilden, von keinem vorhandenen System geleistet wird. Es gibt grundlegend zwei Gruppen von Verkehrssimulationssystemen. Zum Einen existieren Systeme, die hohe Genauigkeiten an Simulationsergebnissen erzielen und dafür exakte (teil-)manuelle Modellierung der Gegebenheiten im zu simulierenden Bereich benötigen. Es werden in diesem Bereich meist Verkehrsmodelle simuliert, die die Verhaltensweisen der Verkehrsteilnehmer sehr gut abbilden und hierfür einen hohen Berechnungsaufwand benötigen. Auf der anderen Seiten existieren Simulationssysteme, die Straßengraphen automatisch erstellen können, darauf jedoch sehr vereinfachte Verkehrsmodelle simulieren. Es werden meist nur Autobewegungen simuliert. Der Nutzen dieser Herangehensweise ist die Möglichkeit, sehr große Szenarien simulieren zu können.
Im Rahmen dieser Arbeit wird ein System mit Eigenschaften beider grundlegenden Ansätze entwickelt, um multimodalen innerstädtischen Verkehr auf Basis automatisch erstellter Straßengraphen simulieren zu können. Die Entwicklung eines neuen Verkehrssimulationssystems erschien notwendig, da sich zum Zeitpunkt der Literaturbetrachtung kein anderes vorhandenes System für die Nutzung zur Erfüllung der genannten Zielstellung eignete. Das im Rahmen dieser Arbeit entwickelte System heißt MAINSIM (MultimodAle INnerstädtische VerkehrsSIMulation).
Die Simulationsgraphen werden aus Kartenmaterial von OpenStreetMap extrahiert. Kartenmaterial wird zuerst in verschiedene logische Layer separiert und anschließend zur Bestimmung eines Graphen des Straßennetzes genutzt. Eine Gruppe von Analyseschritten behebt Ungenauigkeiten im Kartenmaterial und ergänzt Informationen, die während der Simulation benötigt werden (z.B. die Verbindungsrichtung zwischen zwei Straßen). Das System verwendet Geoinformationssystemkomponenten zur Verarbeitung der Geodaten. Dies birgt den Vorteil der einfachen Erweiterbarkeit um weitere Datenquellen.
Die Verkehrssimulation verwendet mikroskopische Verhaltensmodelle. Jeder einzelne Verkehrsteilnehmer wird somit simuliert. Das Modell für Autos basiert auf dem in der Verkehrsforschung weit genutzten Nagel-Schreckenberg-Modell. Es verfügt jedoch über zahlreiche Modifikationen und Erweiterungen, um das Modell auch abseits von Autobahnen nutzen zu können und weitere Verhaltensweisen zu modellieren. Das Fahrradmodell entsteht durch geeignete Parametrisierung aus dem Automodell. Zur Entwicklung des Fußgängermodells wurde Literatur über das Verhalten von Fußgängern diskutiert, um daraus geeignete Eigenschaften (z.B. Geschwindigkeiten und Straßenüberquerungsverhaltensmuster) abzuleiten. MAINSIM ermöglicht folglich die Betrachtung des Verkehrsgeschehens auch aus der Sicht der Gruppe der Fußgänger oder Fahrradfahrer und kann deren Auswirkungen auf den Straßenverkehr einer ganzen Stadt bestimmen.
Das Automodell wurde auf Autobahnszenarien und innerstädtischen Straßengraphen evaluiert. Es konnte die gut verstandenen Zusammenhänge zwischen Verkehrsdichte, -fluss und -geschwindigkeit reproduzieren. Zur Evaluierung von Fahrradmodellen liegen nach dem besten Wissen des Autors keine Studien vor. Daher wurden an dieser Stelle der Einfluss der Fahrradfahrer auf den Straßenverkehr und die von Fahrrädern gefahrenen Geschwindigkeiten untersucht. Das Fußgängermodell konnte die aus der Literaturbetrachtung ermittelten Verhaltensweisen abbilden.
Nachdem die wichtigsten Komponenten von MAINSIM untersucht wurden, begannen Fallstudien, die verschiedene Gebiete abdecken. Die wichtigsten Ergebnisse aus diesem Teil der Arbeit sind:
- Es ist möglich, mit Hilfe maschineller Lernverfahren Staus innerhalb Frankfurts vorherzusagen.
- Nonkonformismus bezüglich der Verkehrsregeln kann je nach Verhalten den Verkehrsfluss empfindlich beeinflussen, kann aber auch ohne Effekt bleiben.
- Mit Hilfe von Kommunikationstechniken könnte in der Zukunft die Routenplanung von Autos verbessert werden. Ein Verfahren auf Basis von Pheromonspuren wurde im Rahmen dieser Arbeit untersucht.
- MAINSIM eignet sich zur Simulation großer Szenarien. In der letzten Fallstudie dieser Arbeit wurde der Autoverkehr eines Simulationsgebietes um Frankfurt am Main herum mit ca. 1,6 Mio. Trips pro Tag simuliert. Da MAINSIM über ein Kraftstoffverbrauchs- und CO2-Emissionsmodell verfügt, konnten die CO2-Emissionen innerhalb von Frankfurt ermittelt werden. Eine angekoppelte Simulation des Wetters mit Hilfe einer atmosphärischen Simulation zeigte, wie sich die Gase innerhalb Frankfurts verteilen.
Für den professionellen Einsatz in der Verkehrsforschung muss das entwickelte Simulationssystem um eine Methode zur Kalibrierung auf Sensordaten im Simulationsgebiet erweitert werden. Die vorhandenen Ampelschaltungen bilden nicht reale Ampeln ab. Eine Erweiterung des Systems um die automatische Integrierung maschinell lesbarer Schaltpläne von Ampeln im Bereich des Simulationsgebietes würde die Ergebnisgüte weiter erhöhen.
MAINSIM hat mehrere Anwendungsgebiete. Es können sehr schnell Simulationsgebiete modelliert werden. Daher bietet sich die Nutzung für Vorabstudien an. Wenn große Szenarien simuliert werden müssen, um z.B. die Verteilung der CO2-Emissionen innerhalb einer Stadt zu ermitteln, kann MAINSIM genutzt werden. Es hat sich im Rahmen dieser Arbeit gezeigt, dass Fahrräder und Fußgänger einen Effekt auf die Mengen des Kraftstoffverbrauchs von Autos haben können. Es sollte bei derartigen Szenarien folglich ein Simulationssysytem genutzt werden, welches die relevanten Verkehrsteilnehmertypen abbilden kann. Zur Untersuchung weiterer wissenschaftlicher Fragestellungen kann MAINSIM beliebig erweitert werden.
In der modernen Hochschullehre haben sich eLearning-Elemente als ein Teil des Lehrrepertoires etabliert. Der Einsatz interaktiver webbasierter Selbstlernmodule (Web Based Trainings (WBT)) ist dabei eine Option. Hochschulen und Unternehmen versprechen sich dadurch neue Möglichkeiten des Lehrens und Lernens, um z. B. einen Ausgleich heterogener Vorerfahrungen sowie eine stärkere aktive Beteiligung der Lernenden zu bewirken. Damit die Erstellung und Strukturierung dieser Inhalte mit möglichst geringem Aufwand erfolgen kann, bieten Autorensysteme Unterstützung.
Zu den Grundfunktionen von Autorensystemen gehören unter anderem, das Einbinden gebräuchlicher Medienformate, die einfache Erstellung von Fragen sowie verschiedene Auswertungs- und Feedbackmöglichkeiten. Obwohl Autorensysteme schon vor vielen Jahren ihre erste praktische Anwendung fanden, gibt es nach wie vor Schwachstellen, die sich auf den gesamten Erstellungsprozess wie auch auf einzelne Funktionen beziehen. Im Detail wird bemängelt, dass die Werkzeuge zu komplex und unflexibel sind. Darüber hinaus fehlt häufig eine zufriedenstellende Verknüpfung der vielen Werkzeuge entlang der Prozesskette zu einer Gesamtlösung.
Des Weiteren wird die Konzentration auf die Produktionsphase kritisiert, wodurch andere wichtige Prozesse in den Hintergrund treten bzw. außer Acht gelassen werden.
Im Rahmen der Zusammenarbeit mit einem Automobilhersteller, für den die erste Version des Autorensystems LernBar weiterentwickelt wurde, spielte der Begriff „Lean Production“ inhaltlich in der Umsetzung der WBTs eine wesentliche Rolle. Die Lean Production, die über viele Jahre für die Automobilindustrie entwickelt, verbessert und angepasst wurde, liefert Optimierungsansätze für den Produktionsbereich. Ein wirtschaftlicher Nutzen des Lean-Ansatzes wird auch in anderen Bereichen gesehen wie z. B. in der Softwareentwicklung („Lean Software Development“) oder im Management („Lean Management“). Dabei bietet die Wertschöpfungsorientierung Lösungen für die widersprüchlichen Ziele mehr Leistungen zu geringeren Kosten, schneller und in höherer Qualität zugleich zu liefern. Aus der Grundidee der Lean Production entwickelte sich vorliegendes Dissertationsthema in Bezug darauf, inwiefern sich diese Prinzipien auf den WBT-Produktionsprozess übertragen lassen und die LernBar (das hierfür weiterentwickelnde Autorensystem) dabei Unterstützung bieten kann.
Zunächst wurde analysiert, welche Werkzeuge und Hilfestellungen benötigt werden, um unter dem Aspekt der Lean Production WBTs im universitären Umfeld erstellen zu können. In diesem Zusammenhang wurden Merkmale einer „Lean Media Production“ definiert sowie konzeptionell und technisch umgesetzt. Zur Verbesserung der Prozesse flossen Ergebnisse aus empirischer und praktischer Forschung ein. Im Vergleich zu anderen Entwicklungen bei denen häufig das Hauptziel eine umfangreiche Funktionalität ist, werden u.a. folgende übertragbare Ziele bei der Umsetzung verfolgt: Verschwendung vermeiden, eine starke Einbeziehung der Kunden, Werkzeuge die nahtlos ineinandergreifen, eine hohe Flexibilität und eine stetige Qualitätsverbesserung.
Zur Erreichung dieser Zielsetzungen wurden alle Prozesse kontinuierlich verbessert, sich auf das Wesentliche und die Wertschöpfung konzentriert sowie überflüssige Schritte eliminiert. Demnach ist unter dem Begriff „Lean Media Production“ ein skalierbarer, effizienter und effektiver Produktionsprozess zu verstehen, in dem alle Werkzeuge ineinandergreifen.
Die Realisierung der „Lean Media Production“ erfolgte anhand des Autorensystems LernBar, wobei die typischen Softwareentwicklungsphasen Entwurf, Implementierung und Evaluierung mehrfach durchlaufen wurden. Ausschlaggebend dabei war, dass der „Lean“-Aspekt berücksichtigt wurde und dies somit eine neue Vorgehensweise bei der Umsetzung eines Autorensystems darstellt. Im Verlauf der Entwicklungen ergaben sich, durch eine formative Evaluation, den Einsatz in Projekten und eine empirische Begleitforschung, neue Anforderungen an das System. Ein Vergleich der zwei Produktionssysteme, Automobil vs. WBT-Produktion, zeigt und bestätigt die Erwartung, dass nicht alle Prinzipien der Lean Production übertragbar sind.
Dennoch war diese Untersuchung notwendig, da sie Denkanstöße zur Entwicklung und Optimierung des Erstellungsprozesses eines WBTs gab. Auch die Ergebnisse der abschließenden Online-Befragung ergaben, dass die Ziele der Arbeit erreicht wurden, dass aber weiterer Optimierungsbedarf besteht. Die LernBar Release 3 bietet für alle Produktionsphasen Werkzeuge an, durch die eine effektive und effiziente Erstellung von WBTs von der Idee bis zur Distribution möglich ist.
Stand noch vor fünf Jahren zu Beginn dieser Arbeit das Endprodukt bei der LernBar Entwicklung im Vordergrund, verlagerte sich durch den Einfluss dieser Dissertation der Schwerpunkt auf den gesamten Produktionsprozess. Unter Berücksichtigung der in diesem Zusammenhang entwickelten Prinzipien einer „Lean Media Production“, nehmen bspw. die Wirtschaftlichkeit und die starke Kundenorientierung während des Produktionsprozesses einen wichtigen Stellenwert ein. Dieser Ansatz ist eine neue Vorgehensweise im Bereich der Entwicklung von Autorensystemen, der seine Anerkennung und Professionalität durch die Ergebnisse des selbstentwickelten Evaluationsbogens sowie dem stetig wachsenden Einsatz in Schulen, Hochschulen und Unternehmen belegen kann.
In weiteren Forschungsarbeiten ist zu untersuchen, welche Lean Production Prinzipien zu verwenden oder anzupassen sind, wenn z. B. in größeren Teams oder mobil produziert wird. Des Weiteren sollte überprüft werden, inwieweit die Lernenden mit dem Endprodukt zufrieden sind und in ihrem Lernprozess unterstützt werden. Durch diese Forschungsarbeit wurde ein Beitrag dazu geleistet, die Lehre und Ausbildung zu optimieren, indem die Autoren/Lehrende in der Erstellung ihrer digitalen Lerninhalte im gesamten Prozess von aufeinander abgestimmten Werkzeugen unterstützt werden.