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Klüber, Kim (2018) Ein mathematisches Modell zur Verkehrszustandsschätzung mit Bayes’schen Netzen - Geschwindigkeitsschätzung durch Fusion von C2X- und Bluetooth Daten. Master's, TU Berlin.
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Abstract
In der Arbeit wird untersucht, inwieweit sich die C2X-Kommunikation für die Verkehrszustandsschätzung nutzen lässt. Dazu werden Geschwindigkeitsdaten des sehr selten, aber genauen C2X-Sensors mit dem ungenauen, aber umso häufigeren Bluetooth-Sensor fusioniert. Ziel der Arbeit ist, Aussagen über den Verkehr an einem Knotenpunkt zu treffen. Mittels Datenfusion mit Bayesschen Netzen soll die mittlere Momentangeschwindigkeit bestimmt werden. Die Fusion wird simulativ mit dem Verkehrssimulator SUMO untersucht.
| Item URL in elib: | https://elib.dlr.de/118349/ | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Document Type: | Thesis (Master's) | ||||||
| Title: | Ein mathematisches Modell zur Verkehrszustandsschätzung mit Bayes’schen Netzen - Geschwindigkeitsschätzung durch Fusion von C2X- und Bluetooth Daten | ||||||
| Authors: |
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| Date: | 4 January 2018 | ||||||
| Refereed publication: | Yes | ||||||
| Open Access: | Yes | ||||||
| Gold Open Access: | No | ||||||
| In SCOPUS: | No | ||||||
| In ISI Web of Science: | No | ||||||
| Number of Pages: | 92 | ||||||
| Status: | Published | ||||||
| Keywords: | Datenfusion, C2X, Bluetooth, SUMO, Bayessche Netze | ||||||
| Institution: | TU Berlin | ||||||
| Department: | Institut für Mathemnatik | ||||||
| HGF - Research field: | Aeronautics, Space and Transport | ||||||
| HGF - Program: | Transport | ||||||
| HGF - Program Themes: | Traffic Management (old) | ||||||
| DLR - Research area: | Transport | ||||||
| DLR - Program: | V VM - Verkehrsmanagement | ||||||
| DLR - Research theme (Project): | V - I.MoVe (old) | ||||||
| Location: | Berlin-Adlershof | ||||||
| Institutes and Institutions: | Institute of Transportation Systems > Data Management and Knowledge Discovery | ||||||
| Deposited By: | Junghans, Marek | ||||||
| Deposited On: | 02 Jul 2018 13:55 | ||||||
| Last Modified: | 31 Jul 2019 20:15 |
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