Kognitive Modellierung und Computergestützte Simulation der Räumlich-Sequenziellen ...

270 Pages·2017·35.32 MB·German

by  Peter Michael Kielar

LehrstuhlfürComputergestützteModellierungundSimulation
IngenieurfakultätfürBauGeoUmwelt
TechnischeUniversitätMünchen
Kognitive Modellierung und
Computergestützte Simulation der
Räumlich-Sequenziellen Zielauswahl von
Fußgängern
PeterMichaelKielar
VollständigerAbdruckdervonderIngenieurfakultätBauGeoUmweltder
TechnischenUniversitätMünchenzurErlangungdesakademischenGradeseines
DoktorsderNaturwissenschaften
genehmigtenDissertation.
Vorsitzender: Prof.Dr.rer.nat.ErnstRank
PrüferderDissertation: 1.Prof.Dr.-Ing.AndréBorrmann
2.Prof.Dr.rer.nat.Hans-JoachimBungartz
3.Prof.Dr.rer.nat.ChristophHölscher,ETH-Zürich
Die Dissertation wurde am 11.05.2017 bei der Technische Universität München
eingereicht und durch die Ingenieurfakultät Bau Geo Umwelt am 19.07.2017 an-
genommen.
ii
Zusammenfassung
Die Erforschung des Fußgängerverhaltens hat zum Ziel, die Mechanismen der Fußgängerbe-
wegungzuverstehen.MitHilfedergewonnenenErkenntnissewerdenVerhaltensmodelleent-
wickelt,mitderenHilfeFußgängerdynamikcomputergestütztsimuliertwerdenkann.Derar-
tigeSimulationenkönnenVorhersagenzurFußgängerdynamiktreffenundeingesetztwerden,
um beispielsweise die Sicherheit von Fußgängern im Kontext der Planung von Großveran-
staltungen zu erhöhen, da gefährliche Situationen im Vorfeld identifizierbar werden. Es zeigt
sichjedochdurchneuesteForschungsergebnisse,dassreinaufBewegungsverhaltenfokussier-
teModellenichtalleVerhaltensphänomenevonFußgängernerklärenkönnen.Dahermüssen
die Bewegungsmodelle für die Simulation von hochkomplexen Fußgängerverhalten interdis-
ziplinärmitKonzeptenderKognitionswissenschaftenverknüpftwerden.
In dieser Arbeit wurden neue auf Kognition und Fußgängerbewegung basierende Konzepte
undModellefürdieSimulationenderräumlich-sequentiellenZielauswahlentwickelt.DieZie-
lauswahlwirdauchalsstrategischesVerhaltendesFußgängersbezeichnet.StrategischesVer-
haltenbeschreibt,wieFußgängerHandlungspläneentwickeln,diesiezuverschiedenenOrten
ihrer Umgebung führen. Diese Orte sind räumlich positionierte Ziele, wie Geschäfte, Fahr-
kartenautomaten, Konzertbühnen oder Bushaltestellen, an denen Fußgänger Aktivitäten und
Interaktionen ausführen können. Während ein Fußgänger einen Handlungsplan umsetzt, ist
immer auch die physische Bewegung zu und an den Zielorten, wie die Navigation oder das
Einreihen und Aufrücken an einer Warteschlange, ein integraler Bestandteil der Simulation
desFußgängerverhaltens.
Mit den neu entwickelten Methoden konnte nachgewiesen werden, dass ein kognitionsba-
sierterAnsatzinderModellierungderräumlich-sequenziellenZielauswahldiePrognosegüte
vonSimulationendesFußgängerverhaltensentscheidendverbessernkann.Hierfürwurdeeine
spezifischekognitiveArchitekturentwickelt.DabeihandeltessichumeineintegrativeTheo-
rieüberdieDenk-undBewegungsprozessedesFußgängers.DiekognitiveArchitekturistdie
Grundlage für ein entwickeltes ganzheitliches Verhaltensmodell der räumlich-sequenziellen
Zielauswahl, welches in einem Softwareprototyp für die Simulation von Fußgängerverhalten
implementiertwurde.DieentwickelteMethodikwurdemitHilfevonempirischenStudienva-
lidiert, das heißt, auf ihre Übereinstimmung mit echten Fußgängerverhalten überprüft. Die
ValidierungsergebnissezeigeninderVorhersagederAuslastungvonZielortenundderSimu-
lationvonHandlungsplänenhervorragendeÜbereinstimmungmitempirischenDaten.
Die dargelegten Forschungsergebnisse beschreiben nicht allein ein neues interdisziplinäres
Konzept für die Modellierung des Fußgängerverhaltens als Ganzes, sondern zeigen auf, dass
dieentwickelteMethodikeinenneuenundvielversprechendenAnsatzfürdieErforschungder
Fußgängerdynamikbereitstellt.
iii
Abstract
Theresearchonpedestrianbehaviorhasthegoaltounderstandthemechanismsofpedestrian
movement. The findings help to develop behavior models which provide a means to simula-
te pedestrian dynamics computationally. Such simulations increase the safety of pedestrians,
forexampleinthecontextOFplanninglargepubliceventssincedangeroussituationscanbe
identifiedbeforehand.However,newpedestrianresearchfindingsshowthatamerefocuson
movementbehaviorcannotexplainallbehaviorphenomenaofpedestrians.Movementmodels
ratherneedtobelinkedinaninterdisciplinarymannertoconceptsfromthecognitivesciences
forsimulatinghighlycomplexpedestrianbehavior.
In this research new interdisciplinary concepts and models for simulating spatial-sequential
destination choice were developed. In the context of pedestrian dynamics, spatial-sequential
destination choice is also known as strategic behavior, which describes how pedestrian crea-
te activity plans. These plans guide pedestrians to different locations, which are for example
shops,ticketmachines,musicstages,orbusstops.Thelocationscanbeunderstoodasspatial
goalswherepedestrianscanengagewithactivities.Whileapedestrianimplementsanactivi-
ty plan, physical movement towards and at goals – such as navigation or queuing up – is an
essentialpartofsimulatingpedestrianbehavior.
By means of the newly developed methods, it was shown that an interdisciplinary approach
in modeling spatial-sequential destination choice improves the forecast quality of pedestrian
behavior simulations. For this purpose, a specific cognitive architecture was developed. It is
anintegrativetheorythataddressesmentalandmovementprocessesofapedestrian.Theco-
gnitivearchitectureisthebasisforadevelopedholisticbehaviormodelforspatial-sequential
destination choice, which was implemented in a software prototype that is used for simula-
ting pedestrian behavior. The developed methods were validated with empirical studies, this
meansthatthemethodswerecheckedagainstrealpedestrianbehavior.Thevalidationresults
showanoutstandingconformitywithempiricaldataregardingtheforecastoftheoccupancy
oflocationsbypedestrianandregardingthesimulationofindividualactivityplans.
Thepresentedresearchfindingsnotonlycharacterizeanewinterdisciplinaryconceptforho-
listically modeling pedestrian behavior, but also show that the developed methods provide a
promisingapproachforfurtherresearchinpedestriandynamics.
Vorwort
DieseDissertationentstandimRahmenmeinerTätigkeitamLehrstuhlfürComputergestützteModel-
lierungundSimulationvonProf.Dr.-Ing.AndréBorrmannanderTechnischenUniversitätMünchen.
Ich möchte mich an dieser Stelle herzlich bei allen Personen bedanken, die mich direkt oder indirekt
beimeinerPromotionunterstützthaben.
Zu aller Erst geht mein Dank an Herrn Prof. Dr.-Ing. André Borrmann. Professor Borrmann ermög-
lichtemirimRahmendesForschungsprojektsMultikOSiunddarüberhinausandenForschungs-und
Lehrtätigkeiten des Lehrstuhls mitzuwirken. Er unterstützte mit vielen konstruktiven und richtungs-
weisendenDiskussionen,welchedievorliegendeArbeitentscheidendbeeinflussten.DieGesprächemit
ProfessorBorrmannumfasstennebendenInhaltenderPromotionauchThemen,diefürdieFormung
derPersönlichkeiteinesWissenschaftlersunerlässlichsind.
Bei Herrn Prof. Dr. rer.nat. Hans-Joachim Bungartz möchte ich für die Übernahme des Zweitgutach-
tensherzlichbedanken.DieDiskussionenmitProfessorBungartzbereichertenmeineForschungund
adressiertennebenfachlichenThemenauchunterschiedlichewissenschaftlicheBlickwinkel.Auchfür
dieKooperationeninderLehrebedankeichmich.
HerrnProf.Dr.rer.nat.ChristophHölscherdankeichfürdieÜbernahmedesDrittgutachtens.Professor
Hölscher ermöglichte es mir seinen Lehrstuhl für Kognitionswissenschaften an der ETH-Zürich für
einen Monat zu besuchen. Die in Zürich entstandenen Diskussionen halfen mir neue Facetten in der
Forschung zu entdecken. Auch ein Dank geht an Professor Hölschers Team, wir sind in kurzer Zeit
Freundegeworden.
MeinDankgiltdenKollegenamLehrstuhl,fürdasfreundschaftlicheMiteinandersowiedievielenfach-
lichenundüberfachlichenDiskussionen.IndiesemZusammenhangmöchteichmichvorallembeiDa-
nielBiedermannfürdiespannendeZusammenarbeitbedanken.Ganzbesondersmöchteichmichauch
beiFrauHanneCornilsbedanken,diemichdurchdenReisekostendschungelleitete.
DankgehtanallePersonenderMultikOSi-Forschungskooperation.
Meinen Eltern möchte ich für ihre stetige Unterstützung danken. Eure mutigen Entscheidungen sind
TeilunsererGeschichte.AuchmeinerSchwestermöchteichdanken,fürihroffenesOhrundihreZeit.
AuchbedankeichmichbeimeinenFreunden,welchedieEvolutionderkleinengrünenPunktemiterlebt
haben.
GanzbesondersdankeichElisabethScherz.SieunterstütztmichTagfürTagmitGeduld,Offenheitund
Herz.NatürlichsollihrRatbeidermitunterdelikatenAbgrenzungderpsychologischenTermininicht
unbeachtetbleiben.
ZumSchlusseinDankanCarolaBirzeleundVerenaSchön,dieZeitfandendieseArbeitgegenzulesen
undHinweisezursprachlichenKorrekturgaben.
iv
Inhaltsverzeichnis
Zusammenfassung ii
Abstract iv
Vorwort v
Inhaltsverzeichnis vi
1 Einführung 1
1.1 Räumlich-sequenzielleZielauswahl . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
1.2 HypothesenunddamitverbundeneTeilziele . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
1.3 AufbauderArbeit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
2 MethodenderModellierungvonFußgängerverhalten 9
2.1 StrukturierungdesFußgängerverhaltens . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
2.2 ModellederBewegungsdynamik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
2.3 ModellederWegfindungsdynamik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
2.4 ModellederWartedynamik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
2.5 ModelledersozialenGruppendynamik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
2.6 ModelledervisuellenWahrnehmung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
2.7 HybrideModelle . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
2.8 ModellederZielauswahldynamikundAktivitätsplanung . . . . . . . . . . . . 19
2.8.1 ProbabilistischeNetze . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
2.8.2 AktivitätsbasierteAnsätzedesVerkehrswesens . . . . . . . . . . . . . 21
2.8.3 StrategischeKonzepteausdemFußgängerkontext . . . . . . . . . . . 23
2.8.4 FazitstrategischeZielauswahl . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
2.9 EmpirischeDateninderPersonenstrommodellierung . . . . . . . . . . . . . . 28
2.9.1 IndividuelleBewegungseinflüsse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
2.9.2 SelbstorganisierendePhänomeneinPersonenmassen . . . . . . . . . . 31
2.9.3 WegfindungsverhalteninderNavigation . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
2.9.4 OrtsauslastungundAktivitätsmuster . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
2.10 SoftwarearchitekturenfürFußgängersimulationen . . . . . . . . . . . . . . . . 34
2.10.1 SteerSuiteFrameworkvonSinghetal.(2009) . . . . . . . . . . . . . . . 35
2.10.2 FrameworkvonTorrensetal.(2012) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
2.10.3 JuPedSimvonKemlohWagoumetal.(2015) . . . . . . . . . . . . . . . 36
2.10.4 FrameworkvonTolletal.(2015) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37
2.10.5 Vadere-Framework . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37
v
Inhaltsverzeichnis vi
2.10.6 MengevonCurtisetal.(2016) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
2.10.7 AnforderungenaneinFußgänger-Simulationsframework . . . . . . . 40
2.11 ZusammenfassungzurModellierungvonFußgängerverhalten . . . . . . . . . 42
3 MethodenzurModellierungvonkognitivenAgenten 45
3.1 GrundprinzipienvonintelligentenAgenten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46
3.2 PlanungdurchintelligenteAgenten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48
3.3 KognitiveArchitekturenfürAgenten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51
3.3.1 GrundlagenzukognitivenArchitekturen . . . . . . . . . . . . . . . . . 52
3.3.2 ExecutiveProcess-InteractiveControl (EPIC). . . . . . . . . . . . . . . . 53
3.3.3 State,OperatorAndResult (SOAR) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54
3.3.4 AdaptiveControlofThoughts–Rational (ACT-R) . . . . . . . . . . . . 55
3.4 ModellierungvonkognitivenundintelligentenFußgängern . . . . . . . . . . 56
3.4.1 FußgängeraufBasisvonkognitivenAnsätzen . . . . . . . . . . . . . . 57
3.4.2 KognitivesFußgängerverhaltennachParisundDonikian(2009) . . . . 60
3.4.3 KognitivesFußgängerverhaltennachWijermansetal.(2013) . . . . . 62
3.4.4 KognitivesFußgängerverhaltennachHollmann(2015) . . . . . . . . . 63
3.5 FazitzurModellierungvonkognitivenAgenten . . . . . . . . . . . . . . . . . 67
4 Lösungderräumlich-sequenziellenZielauswahlinFußgängersimulationen 71
4.1 Hintergründezurräumlich-sequenziellenZielauswahl . . . . . . . . . . . . . 72
4.1.1 Begriffderräumlich-sequenziellenZielauswahl . . . . . . . . . . . . . 72
4.1.2 Studienzurräumlich-sequenziellenZielauswahl . . . . . . . . . . . . 73
4.2 BestimmungdesSimulationsrahmens . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77
4.2.1 KomponenteneinesSimulationsszenarios . . . . . . . . . . . . . . . . 77
4.2.2 CharakteristikadesAgenten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80
4.3 KognitiveArchitekturzurräumlich-sequenziellenZielauswahl . . . . . . . . . 82
4.3.1 ErweiterungdesDrei-Schichten-Konzepts . . . . . . . . . . . . . . . . 82
4.3.2 DasGrundkonzeptderArchitektur . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84
4.3.3 IdentifikationderKernmodule . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87
4.3.4 BestimmungderVerarbeitungszyklen . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89
4.3.5 EinschränkungenderArchitektur . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91
4.3.6 ZusammenfassungderArchitektur . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92
4.4 Modellderräumlich-sequenziellenZielauswahl . . . . . . . . . . . . . . . . . 94
4.4.1 ÜberblicküberdieTeilmodule . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94
4.4.2 ModellierungdesGedächtnisses. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95
4.4.2.1 ModellierungderSzenarioinformationen . . . . . . . . . . . 96
4.4.2.2 ModellierungderAgenteninformationen . . . . . . . . . . . 99
4.4.3 Modellierungderräumlich-visuellenWahrnehmung . . . . . . . . . . 100
4.4.3.1 ModellierungderSichtbarkeitvonObjekten . . . . . . . . . 101
4.4.3.2 ModellierungderWahrnehmungvonDistanzen . . . . . . . 103
4.4.3.3 ModellierungderWahrnehmungvonMenschenmengen . . 105
4.4.4 ModellierungdersubjektivenPräferenz . . . . . . . . . . . . . . . . . 107
4.4.4.1 PräferenzalskognitiveAnnäherunganZiele . . . . . . . . . 108
4.4.4.2 ModellierungdersubjektivenPräferenz . . . . . . . . . . . . 110
4.4.4.3 SubjektivePräferenzimSimulationskontext . . . . . . . . . 112
4.4.5 ModellierungdesSchlussfolgerns . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 114
Inhaltsverzeichnis vii
4.4.5.1 AbleitungvonInformationenüberZielorte . . . . . . . . . . 114
4.4.5.2 AbleitungvonInformationenüberAgenten . . . . . . . . . 116
4.4.6 Modellierungderräumlich-sequenziellenPlanung . . . . . . . . . . . 116
4.4.6.1 DieIntra-AlternativeBewertungvonZielorten . . . . . . . . 117
4.4.6.2 GenerierungdesHandlungsplans . . . . . . . . . . . . . . . 122
4.4.6.3 RevisiondesHandlungsplans . . . . . . . . . . . . . . . . . 127
4.4.7 ModellierungderOperationen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 129
4.4.7.1 ModellierungderVerhaltensselektion . . . . . . . . . . . . . 130
4.4.7.2 ModellierungderWegfindung . . . . . . . . . . . . . . . . . 132
4.4.7.3 ModellierungderSuche . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 136
4.4.7.4 ModellierungdesAnstehens . . . . . . . . . . . . . . . . . . 138
4.4.7.5 ModellierungdesVerweilens . . . . . . . . . . . . . . . . . . 139
4.4.8 ModellierungderMotorik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 141
4.4.8.1 ModellierungderMotorikselektion . . . . . . . . . . . . . . 141
4.4.8.2 ModellierungderBewegung . . . . . . . . . . . . . . . . . . 143
4.4.8.3 ModellierungdesStehens . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 144
4.4.9 EinschränkungendesModells . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 145
4.4.10 ZusammenfassungdesModells . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 147
4.5 SimulationsframeworkMomenTUMv2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 149
4.5.1 EingesetzteParadigmeninMomenTUMv2 . . . . . . . . . . . . . . . . 149
4.5.1.1 AngewendeteSimulationsparadigmen . . . . . . . . . . . . 150
4.5.1.2 AngewendeteFußgängermodellierungsparadigmen . . . . . 150
4.5.1.3 AngewendeteSoftwareentwicklungsparadigmen. . . . . . . 151
4.5.2 DieSoftwarearchitekturvonMomenTUMv2 . . . . . . . . . . . . . . . 152
4.5.2.1 PaketansichtdesMomenTUMv2-Framework . . . . . . . . . 155
4.5.2.2 KontrollflussinMomenTUMv2-Framework . . . . . . . . . . 155
4.5.2.3 ModelltypeninMomenTUMv2-Framework . . . . . . . . . . 159
4.5.2.4 AufruflogikinMomenTUMv2-Framework . . . . . . . . . . 162
4.5.3 UmsetzungdesSpice-ModellsinMomenTUMv2 . . . . . . . . . . . . . 165
4.5.4 EinsatzvonMomenTUMV2 inderForschung . . . . . . . . . . . . . . 166
4.5.5 ErweiterungenvonMomenTUMv2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 167
4.5.6 ZusammenfassungvonMomenTUMv2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . 168
4.6 ZusammenfassungderMethodik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 168
5 ValidierungderMethodik 171
5.1 VorgehenskonzeptderValidierung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 172
5.2 ValiditätsuntersuchungderTeilmodule . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 173
5.2.1 ValiditätsuntersuchungderkognitivenTeilmodelle . . . . . . . . . . . 175
5.2.2 ValiditätsuntersuchungderTeilmodellederBewegung . . . . . . . . . 177
5.3 ParameterdesModells . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 178
5.4 FallstudieIndustrie-Kontaktmesse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 181
5.4.1 RandbedingungenderIndustrieKontaktmesse. . . . . . . . . . . . . . 182
5.4.2 AnalysederfreienParameter . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 184
5.4.3 EvaluationderHandlungsplanung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 195
5.4.4 DiskussionderSimulationsergebnisse . . . . . . . . . . . . . . . . . . 200
5.5 FallstudieBacktotheWoodsFestival . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 206
5.5.1 RandbedingungendesBacktotheWoodsFestivals . . . . . . . . . . . . 207
Inhaltsverzeichnis viii
5.5.2 SimulationundAuswertungderFestivals . . . . . . . . . . . . . . . . 213
5.6 FazitzurValidierungderMethodik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 214
6 ZusammenfassungundAusblick 219
6.1 WissenschaftlicherFortschrittderArbeit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 219
6.2 ErweiterungenundoffeneFragestellungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 222
6.3 EinFazitzurinterdisziplinärenFußgängerforschung . . . . . . . . . . . . . . . 223
Abbildungsverzeichnis 226
Tabellenverzeichnis 229
Abkürzungsverzeichnis 231
Literaturverzeichnis 231
A ParameterdesSpice-Modells 259
Kapitel 1
Einführung
Fußgängersindomnipräsent,dennsiesindinallenBereichendestäglichenLebensvorzufinden
unddeshalbeinKernelementunsererVerkehrswelt.Fußgänger,oballeineoderingroßenMen-
genbetrachtet,erzeugeneineEigendynamik.DieVorhersagederFußgängerdynamik(englisch:
PedestrianDynamics)unddamitderFußgängerbewegungistderzentraleGegenstandderFuß-
gängerforschung.
Der Dachbegriff der Fußgängerdynamik schließt alle Forschungsthemen mit ein, die Bewe-
gungsvorgänge von Fußgängern betrachten. Diese können das individuelle Verhalten bei der
KollisionsvermeidungzwischenzweiPersonensein(Parketal.2013),Bewegungsmusterinso-
zialenGruppen(PetersundEnnis2009)oderauchselbstorganisierendeodergefährlichePhä-
nomene in großen Menschenmassen (Helbing etal. 2005). Die empirischen Untersuchungs-
strategien des Forschungsgebiets Pedestrian Dynamics sind ebenso vielfältig wie die Aspekte
derFußgängerdynamikselbst.InLaborversuchenwerdenVerhaltensmusterstudiertundfun-
damentaleZusammenhängederBewegungsgeschwindigkeiterforscht(Seyfriedetal.2005),in
AnalysenwerdenUnglücksursachenbeleuchtet(HelbingundMukerji2012)undinFeldversu-
chenwerdenunbekanntekulturelleDynamikenidentifiziert,welchedasBewegungsverhalten
beeinflussen(Chattarajetal.2009).InderPraxishilfteinfundamentalesVerständnisderFuß-
gängerbewegung bei unterschiedlichsten Aufgaben, beispielsweise bei dem Leiten von Per-
sonenmengen (Wijermans etal. 2016), im Kontext von öffentlichen Großevents (Canca etal.
2013), bei der Bewältigung und Vermeidung von Unglücksfällen (AlGadhi und Mahmassani
1991; Wagner und Agrawal 2014) oder bei der Gestaltung von Gebäuden und Infrastruktur-
bauten(Helbingetal.2005;Urbani2012).
DieUntersuchungdesFußgängerverhaltenshatzumZiel,dieunbekanntenMechanismenhin-
terdemVerhaltenzuverstehenundmitHilfedergewonnenenErkenntnisseVerhaltensmodel-
lezuentwickeln,diedieFußgängerbewegungzuverlässigvorhersagenkönnen.Üblicherweise
werden die vermuteten Mechanismen des Fußgängerverhaltens als mathematische Modelle
1
Kapitel1. Einführung 2
formuliert,welchesichinComputerprogrammeübertragenlassen.SolcheComputerprogram-
mesindalsSimulatorenzuverstehen,welchehelfen,dieVerhaltensmodellefürPrognosenzu
nutzen.AußerdemkönnenmitSimulatorendieVerhaltensmodelleaufihreKorrektheithinge-
prüft werden, das heißt, validiert werden. Zeigt sich, dass das Fußgängerverhalten mit Hilfe
desComputermodellsnachvollziehbarundrealitätsgetreusimuliertwerdenkann,soistanzu-
nehmen,dassdieangenommenenMechanismenkorrektsind.InderForschungexistierteine
großeVielzahlvonComputermodellen,welcheFußgängerverhaltenbeschreiben.Leiderwur-
debislangnochkeineendgültigeLösunggefunden,dieFußgängerverhaltenabsolutfehlerfrei
simulierenkann(Duivesetal.2013).
Die Computersimulationen sind ein Kernwerkzeug für die Überprüfung von Verhaltensmo-
dellenunddamitderdahinterliegendenHypothesen.DieindieserArbeiteingesetztemethodi-
scheundtechnischeUmsetzungvonFußgängersimulationenistdieMulti-Agenten-Simulation
(Wooldridge 2009). Hierbei ist der Agent als Repräsentant eines realen Fußgängers zu ver-
stehen. Das bedeutet, dass ein Agent in seiner virtuellen Welt den echten Fußgänger vertritt
und anstatt des echten Fußgängers handelt. Multi-Agenten-Simulatoren berechnen dabei das
VerhaltenvonvielenFußgängerngleichzeitig.DiekomplexenInteraktionenderindividuellen
AgentenunddieInteraktionenderAgentenmitihrerUmwelt(Baketal.1989)lassendietypi-
schenundempirischbeobachtbarenVerhaltensphänomenedesFußgängerverkehrsentstehen
(Helbing etal. 2000). Diese Form der Simulation ermöglicht es das Fußgängerverhalten risi-
kofrei und kosteneffizient vorherzusagen, da sie es erlaubt, Experimente im virtuellen Raum
durchzuführen(Micheletal.2009).
Dass noch keine Computermodelle existieren, welche das Fußgängerverhalten zufriedenstel-
lend,umfassendundexaktvorhersagenkönnen,hängtmitdertrivialenTatsachezusammen,
dassFußgängerMenschensindunddassdasmenschlicheVerhaltenäußerstvielschichtig,in-
dividuellundkontextabhängigist.DieErforschungvonMechanismendesmenschlichenVer-
haltens wird in unterschiedlichsten Forschungsbereichen forciert. Im Fall des Forschungsge-
bietes Pedestrian Dynamics sind die Bewegungsmuster und darin liegenden Gesetzmäßigkei-
ten der Forschungskern (Helbing etal. 2000). Es zeigt sich in der Fußgängerforschung aber
zunehmend, dass dieser Fokus auf Bewegungsverhalten nicht alle Phänomene erklären kann
undModelle,welchesichmitinterdisziplinärenThesenbefassen,üblichenAnsätzenüberlegen
sind (Moussaıïd etal. 2011; Sivers etal. 2014; Wijermans etal. 2013). Wijermans (2011) bringt
die absolute Notwendigkeit von interdisziplinärem Arbeiten in der Pedestrian Dynamics wie
folgt auf den Punkt: "[...] it is impossible to understand what is going on without crossing the
bordersofmultiplescientificfields.Tosayitdifferently:oneshouldactasiftherearenoborders,
justoptionswhattoincludeorexclude."(Wijermans2011,p.26).
Neue und interdisziplinäre Erklärungsansätze für das Fußgängerverhalten liefern insbeson-
dere zwei Fachgebiete: Die Kognitionswissenschaft im Allgemeinen (Anderson 2010) und die