Microscopic modeling and simulation of pedestrian traffic

Das ungebremste Wachstum der verfügbaren Rechenleistung ermöglicht zunehmend die Simulation selbst komplexer Vorgänge mit einer großen Zahl von Randbedingungen und parallel ablaufender Prozesse. In den Verkehrswissenschaften rückt nach dem motorisierten Verkehr nun verstärkt auch die mikroskopische Simulation des Fußgängerverkehrs in den Blickpunkt des Interesses. Zentraler Gegenstand dieser Arbeit ist die Generierung von realitätsnahen Fußgängertrajektorien als Eingangsparameter für die Simulation der Netzauslastung von Drahtlosnetzen und mobilen Ad-hoc-Netzen mit Hilfe eines zu entwickelnden Frameworks zur mikroskopischen Fußgängerverkehrsimulation. Zu diesem Zweck wurden zunächst umfangreiche Untersuchungen und Literaturrecherchen zu den Wesensmerkmalen des Fußgängerverkehrs sowie den bislang vorliegenden Modellansätzen vorgenommen. Im Rahmen der Grundlagenarbeit zur Entwicklung eines geeigneten Fußgängerverkehrsmodells werden in Kapitel 2 zunächst die charakteristischen Merkmale des Fußgängerverkehrs, seine grundlegenden Eigenschaften sowie seine makroskopischen und mikroskopischen Merkmale eingehend untersucht. Anschließend werden bislang publizierte Modellansätze nach dem durch Zustand (kontinuierlich oder diskret), Dynamik (deterministisch oder stochastisch) und Charakter (abstrakt oder heuristisch) aufgespannten Raum klassifiziert und auf ihre Eignung für die vorliegende Aufgabenstellung hin bewertet. Kapitel 3 widmet sich den durch die Fußgängersimulation gestellten Anforderungen an die Umgebungsgeometrie und geht näher auf die gängigsten Datenformate ein, in denen geometrische Angaben zu Fußgängerverkehrsflächen zumeist vorliegen. Sodann wird das Relationen- und Topologiekonzept von Nexus vorgestellt, dessen Konventionen die Grundlagen zur Aufbereitung der Umgebungsgeometrie als Eingangsparameter für das Simulationsframework bilden. Im zentralen Kapitel 4 wird die Entwicklung des eigentlichen Simulationsframeworks eingehend beschrieben. Bei der Implementierung des Zellulären Automaten wird zunächst ein besonderes Augenmerk auf die Entwicklung der geometrischen und dynamischen Grundfelder gelegt, um anschließend auf die Implementierung unterschiedlicher Algorithmen zur Bewegungsdurchführung näher einzugehen. Die Auswirkungen der vorgenannten zentralen Aspekte auf Bewegung und Trajektorie des Agenten bilden den letzen Schwerpunkt des Kapitels. Im Zuge der Arbeit wurde mit dem Campus Vaihingen der Universität Stuttgart ein Referenzszenario ausgewählt, für welches eine besonders gute Datenlage hinsichtlich Umgebungsgeometrie und Fußgängerverkehrsaufkommen zu erwarten war. In Kapitel 5 werden die charakteristischen Eigenschaften sowie verfügbare Datenquellen näher erläutert. Zur Kalibrierung der mikroskopischen Eingangsparameter sowie zur Validierung der Simulationsergebnisse standen keine hinreichend detaillierten Verkehrsdaten zur Verfügung. In Kapitel 6 werden daher verfügbare Erhebungsmethoden zunächst klassifiziert, bevor das Layout der auf dem Campus durchgeführten Fußgängerverkehrserhebung dargelegt wird. Kapitel 7 befasst sich mit der Auswertung der empirisch erhobenen Daten sowie den Ergebnissen der Simulation von drei charakteristischen Zeiträumen eines Wochentags, bevor in Kapitel 8 ein Fazit der geleisteten Arbeit sowie ein Ausblick auf die weiteren Entwicklungen gegeben werden.The undamped growth of available computing power allows more and more the simulation of even complex activities with an important number of boundary values and concurrent processes. After the motorized traffic, now the micro simulation of pedestrian traffic gets more and more in the focus of interest within the transportation science. Central subject matter of this work is the generation of realistic pedestrian trajectories as input parameter for the simulation of the workload of wireless networks and mobile ad-hoc networks by the use of a micro simulation framework which has to be developed. By this, detailed examinations and literature researches to determine the central characteristics of pedestrian traffic and existing model approaches had to be carried out first. As part of the basic groundwork for the development of an appropriate pedestrian traffic model, the fundamental characteristics of pedestrian traffic and its macroscopic and microscopic characteristics are examined in detail in chapter 2. Following that, pedestrian traffic models which have been published up to now are classified by its state, dynamic and character and evaluated for its suitability for the given subject matter. Chapter 3 discusses the requirements on the geometry given by the needs of the pedestrian simulation. Then, the most common data formats suitable for geometric information on pedestrian walking surfaces are explained in detail. Thereafter, the relations and topology concept of Nexus is presented. Its conventions form the basement to process the geometry as an input parameter for the simulation framework. The central chapter 4 describes the development of the simulation framework. By the implementation of the cellular automata, a special emphasis is given on the layout of the geometric and dynamic floor fields. Furthermore, the different algorithms of processing the movement of the agents are explained in detail. The final focus of the chapter lies on the consequences for the movement execution resulting out of the aforementioned central implementation aspects. In the course of this work, the campus Vaihingen of the Universität Stuttgart has been chosen as reference scenario. Considering the surrounding geometry and the volume of pedestrian traffic, relatively good information is available. Chapter 5 describes its characteristics and available data sources. For calibration of the microscopic input parameters as well as for the validation of the simulation results, no sufficiently detailed traffic data has been available. First, chapter 6 classifies available evaluation methods, then the layout of the evaluation executed on campus Vaihingen is explained in detail. Chapter 7 is about the analysis of the empirical data and the results of the simulation of three characteristic spaces of time of an average weekday. Finally chapter 8 gives a conclusion on the results of this work and an outlook on the developments to come