carfollowingModelle

CarFollowingModelle, auf Deutsch Fahrverhaltens- oder Fahrfolgemodelle, sind mikroskopische Verkehrsmodelle, die das longitudinale Verhalten eines Fahrzeugs als Reaktion auf das vorausfahrende Fahrzeug beschreiben. Sie modellieren typischerweise die Beschleunigung eines Fahrzeugs in Abhängigkeit von seiner eigenen Geschwindigkeit, dem Abstand zum Vordermann (dem sogenannten Gap) und der relativen Geschwindigkeit. Ziel ist es, das Entstehen von Staus, Flussdynamik, Sicherheit und Reaktionszeiten in Verkehrsnetzen zu simulieren.

Aufbauend auf deterministischen oder stochastischen Mechanismen unterscheiden sich CarFollowingModelle durch Reaktionsregeln, Grenzwerte für maximale Beschleunigung oder Verzögerung sowie durch die Art, wie sie Unsicherheit und Fahrerverhalten berücksichtigen. Modelle können als rein theoretische Konstrukte dienen oder eng an Messdaten angepasst werden, um reale Fahrdynamik abzubilden.

Zu den bekanntesten Vertretern gehören das Gipps-Modell (Gipps, 1981), das eine sichere Folgelänge aus aktuellem Abstand, Geschwindigkeit und Zeitverzögerung ableitet; der Intelligent Driver Model (IDM), der eine glatte Beschleunigungsregel mit Zielabstand und Geschwindigkeitsgrenze kombiniert; das Wiedemann-Modell in mehreren Fahr- und Bremsmodi; der Krauss-Modell, das eine stochastische Beschleunigungsregel mit Sicherheitsabstand verbindet; und das Newell-Modell, ein kinematischer Ansatz, der das Verhalten als zeitverzögerten Folgeprozess zwischen Fahrzeugen beschreibt. Diese Modelle dienen der Realitätsnähe in Simulationen, der Theorie der Fahrdynamik und der Entwicklung von Assistenz- oder autonomen Fahrsystemen.

Anwendungen finden sich in Verkehrssimulationen, der Analyse von Straßennetzen, in der Fahrzeugsicherheitstechnik und in der Entwicklung autonomer oder teilautonomer Systeme. Modelle werden regelmäßig kalibriert und validiert gegen Messdaten und können je nach Zielsetzung kombiniert oder angepasst werden.

Limitierungen ergeben sich aus der Vereinfachung menschlichen Verhaltens, der Heterogenität von Fahrern, Sensorrauschen und unvorhersehbaren Ereignissen. Daher werden oft mehrere Modelle verglichen oder hybride Ansätze eingesetzt.