] h / h e v [ g n u r e g e i t s s t ä t i z a p a k e h c i l t t i n h c s h c r u d 600 500 400 300 200 100 0 0 oberer grenzwert unterer grenzwert 20 40 60 80 100 durchdringungsgrad [%] 4 | oberer und unterer grenzwert für kapazitätssteigerungen durch automatisiertes fahren, basierend auf tilg et al. (2018). 4 | seuils supérieur et inférieur d’augmentations de la capacité grâce à la conduite automatisée, d’après tilg et coll. (2018). die gestrichelte kurve den oberen grenzwert. die abbildung verdeutlicht, dass mit steigendem durchdringungsgrad die ka- pazitätserhöhung mit kürzerer reaktionszeit deutlich steigt. es besteht somit ein interaktionseffekt zwischen der optimierung der spurwechsel und verringerten reaktionszeiten. schlussfolgerung in diesem artikel wurde ein hybrides, mehrklassiges verkehrs- modell vorgestellt, welches die abschätzung der auswirkun- gen von automatisierten fahrzeugen auf die kapazität von ver- flechtungsbereichen ermöglicht. das validierte modell erlaubt eine modellierung von verringerten reaktionszeiten sowie der möglichkeit, den zeitpunkt der spurwechselentscheidung von automatisierten fahrzeugen zu steuern. in einer simulationsstudie wurden die effekte der modellierten aspekte automatisierten fahrens untersucht. beide aspekte ha- ben erhebliche auswirkungen auf die kapazität von verflech- tungsbereichen. die analyse des einflusses von spurwechsel- positionen in szenarios mit unterschiedlichen durchdringungs- graden zeigt, dass die effektive leistungsfähigkeit mit zuneh- mendem anteil automatisierter fahrzeuge im verkehrsstrom steigt. die analyse des einflusses verringerter reaktionszeiten zeigt eine nicht lineare zunahme der kapazität des simulierten verflechtungsabschnitts mit zunehmendem durchdringungs- grad. die simulationsergebnisse der analyse beider aspekte zeigen, dass für den simulierten verflechtungsbereich ein posi- tiver interaktionseffekt besteht. dies bedeutet, dass die zusätz- liche kapazität, die sich ergibt, wenn beide aspekte zusammen betrachtet werden, höher ist als die summe der zusätzlichen kapazitäten, die sich aus jedem aspekt einzeln betrachtet er- geben. es wird der schluss gezogen, dass die berücksichtigung von verringerten durchschnittlichen reaktionszeiten aufgrund automatisierten fahrens zu einer unterschätzung der kapazi- tätssteigerung führt, wenn automatisierte fahrzeuge zusätz- lich gesteuert werden können. parameter wie die länge des verflechtungsbereichs sowie nachfragespezifische parameter wurden nicht untersucht. es wird davon ausgegangen, dass die generellen trends dennoch gültig sind. zusammenfassend zeigt die analyse des gemischten verkehrs in verflechtungsbereichen mit dem hier vorgestellten modell das potenzial der steuerung der gewünschten spurwechselpo- sitionen von automatisierten fahrzeugen in bezug auf zuneh- mende kapazität auf. das modell ermittelt hierfür einen unteren und oberen grenzwert der auswirkungen von automatisiertem fahren auf die kapazität von verflechtungsbereichen. für weitere details zur relevanten literatur, der methodik, den resultaten und der schlussfolgerung wird auf tilg et al. (2018) und tilg (2017) verwiesen. quellenverzeichnis – cassidy, m. j., & bertini, r. l. (1999). some traffic features at freeway bottlenecks. transportation research part b: methodological, 33(1), 25–42. https://doi.org/http://dx.doi.org/10.1016/s0191-2615(98)00023-x. – cassidy, m. j., & rudjanakanoknad, j. (2005). increasing the capacity of an isolated merge by metering its on-ramp. transportation research part b: methodological, 39(10), 896–913. https://doi.org/10.1016/j.trb.2004.12.001. – chen, d., & ahn, s. (2018). capacity-drop at extended bottlenecks: merge, diverge, and weave. transportation research part b: methodological, 108, 1–20. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.trb.2017.12.006. – friedrich, b. (2015). verkehrliche wirkung autonomer fahrzeuge. in autonomes fahren (pp. 331–350). springer. https://doi.org/10.1007/978-3-662-45854-9. – hall, f. l., & agyemang-duah, k. 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