Kurzfassung:
Um die CO2 Emissionen in München zu verringern, muss eine Verkehrsinfrastruktur
geschaffen werden, die eine Zunahme energieneutraler Verkehrsmittel ermöglicht. Durch die
zunehmende Komplexität des Verkehrs in den nächsten Jahren ist eine Zunahme von
Problemsituationen zu erwarten, die besonders an großen innerstädtischen Kreuzungen
zwischen Autos, Fußgängern und Fahrradfahrern entstehen. Ziel der Arbeit ist es,
Verhaltensweisen von Zweiradfahrern mit Hilfe einer Video Datenanalyse zu untersuchen. Das
Verkehrsverhalten von Fahrradfahrern wird in München an der Kreuzung Schellingstraße –
Luisenstraße an einem Wochentag zwischen 7:50 Uhr – 13:15 Uhr mit einem Kamerasystem
aus der Vogelperspektive aufgenommen. Mit einer manuellen Analyse sowie der Software
Traffic Intelligence werden die erhobenen Daten in Hinblick auf Verkehrsverhalten und
Fehlverhalten von Fahrradfahrern gegenüber anderen Verkehrsteilnehmer sowie daraus
entstehenden möglichen Gefahrensituationen und Verkehrskonflikten ausgewertet. Insgesamt
99 der 1012 beobachteten Fahrradfahrer (10%) überqueren die Kreuzung während einer roten
Ampelphase. Eine mögliche Gefahrensituation wird bei 71 aller Radfahrer beobachtet und tritt
prozentual häufiger bei den Radfahrern auf, die bei Rot im Vergleich zu Grün die Kreuzung
überqueren (12% versus 7%). Entsprechend sind auch Verkehrskonflikte prozentual häufiger
bei Radfahrern zu beobachten, die bei Rot die Kreuzung überqueren. So ergibt sich ein
Verkehrskonflikt bei 18 von 913 Radfahrern die bei Grün die Kreuzung überqueren (2%) und
bei 6 von 99 der Radfahrer (6%), die bei Rot die Kreuzung überqueren. Am häufigsten sind
Verkehrskonflikte bei Radfahrern zu beobachten, die bei Rot indirekt entgegen links entgegen
der Fahrtrichtung abbiegen oder geradeaus die Kreuzung überqueren (9% versus 8%).
Aufgrund der Untersuchungen lässt sich feststellen, dass Fahrradfahrer in 85% der Fälle
Auslöser einer möglichen Gefahrensituation oder eines Verkehrskonfliktes sind und somit
einen direkten Einfluss auf den innerstädtischen Verkehr haben.
Abstract:
With the aim to reduce the CO2 emissions in Munich in the future there is a need to evolve the
traffic infrastructure. Due to the prognosticated increasing complexity of the traffic in larger
towns in the next years a rise of hazardous situations can be anticipated. These will most likely
occur on larger street crossings between cars/motorcyclists, pedestrians and cyclists. Aim of
the study is to analyse the behavior of cyclists on a busy street crossing in Munich with the
help of a video based analysis tool. The traffic behavior of cyclists is investigated in Munich at
the intersection of the Schellingstraße – Luisenstraße during a week day between 7:50 am
until 13:15 pm using a camera screening the intersection in bird’s-eye view. With a manual
assessment and the aid of the Traffic Intelligence software the acquired data set is analyzed
with respect to traffic behavior and misbehavior of cyclists towards other traffic participants as
well as resulting potential hazardous traffic situations and traffic conflicts. Altogether, 99 out of
1012 analyzed cyclists (10%) cross the street during red light. A potential hazardous situation
is observed in 71 cyclists and is more often seen when red light crossing takes place as
compared to cyclists crossing the street during green traffic light (12% versus 7%). In line with
this, traffic conflicts are more often observed if street crossings take place during a red traffic
light. A traffic conflict is seen in 18 out of 913 cyclists crossing the street during green traffic
light period (2%) compared to 6 out of 99 cyclists (6%) crossing the street during red traffic
light. Most abundant traffic conflicts occur when cyclists turn left indirectly during red traffic light
or if cyclists crossing the street perpendicularly (9% versus 8%). Based on the investigations,
it can be stated that in 85% of the analyzed cases cyclists are the cause of potential hazardous
traffic situations or traffic conflicts and thus have a direct influence on urban traffic.