Clustering von Fahrrädern im Kontext V2X

Einleitung

In der Vehicle-to-Everything (V2X)-Kommunikation gewinnt die Betrachtung von Vulnerable Road Usern (VRUs), wie zum Beispiel Fahrradfahrern, zunehmend an Bedeutung. Oft fahren Fahrradfahrer in Gruppen mit ähnlicher Geschwindigkeit und Position. Angesichts des hohen Anteils dieser Verkehrsteilnehmer ist es sinnvoll, diese auch während der V2X-Kommunikation als Gruppe zu betrachten. Clustering wird bereits in vielen Bereichen zur Lösung verschiedenster Probleme eingesetzt und steht mittlerweile auch im Fokus der V2X Kommunikation.

Allgemeines Ziel

Das Ziel der Arbeit besteht darin, einen effektiven Ansatz zu entwickeln, um eine Gruppe von Fahrrädern als Cluster zu identifizieren. Dabei sollen auch die Grenzen für mögliche Cluster analysiert werden. Es soll zusätzlich überlegt werden, welche Informationen über ein Cluster erforderlich sind und wie diese Informationen verwaltet werden können. Notwendige Informationen sind dabei zum Beispiel die Anzahl der Teilnehmer, die Dimensionen und weitere relevante Daten. Die Clusterbildung soll über die Kommunikation zwischen den Fahrrädern erfolgen und das Cluster soll auch von diesen Fahrrädern verwaltet werden.

Notwendige Schritte

• Analyse der aktuellen Methoden zum allgemeinen Clustering
  1. Was sind ihre Stärken und Schwächen?
  2. Funktionieren diese Ansätze auch mit Fahrrädern?
  3. Wie müssen die Ansätze angepasst werden, damit sie funktionieren?
• Entwicklung eines eigenen Ansatzes
  1. Implementierung des Ansatzes
  2. Vergleich mit vorhandenen Ansätzen
• Durchführung von Analysen und Tests in einer Simulationsumgebung

Anforderungen

• Gute Kentnisse in C++
• Kenntnisse in einer Simulationssoftware (Omnet, Sumo, Veins) sind von Vorteil, aber nicht notwendig

Kontakt

Falls Ihr Interesse habt, meldet euch gerne bei: Nico Ostendorf