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Die menschlichen Wahrnehmungsorgane sind in ihrer Reichweite begrenzt, was zu Informationsmangel für Fahrer motorisierter Verkehrssysteme führt. Kommunikationssysteme von Fahrzeug zu Fahrzeug (V2V) und Fahrzeug zu Infrastruktur (V2I) können dieses Defizit ausgleichen. Vernetzte Assistenzsysteme kombinieren menschliche Vorteile mit technischen Systemen und liefern fehlende Informationen zur Situationsbewertung. Eine häufige Verkehrssituation, die von Informationsmangel geprägt ist, ist die Annäherung an Lichtsignalanlagen. Fahrer benötigen Informationen über bevorstehende Signalzustände, um ihr Fahrverhalten optimal anzupassen. Verkehrsabhängige Lichtsignalsysteme können Signalzustände mit unterschiedlichem Detaillierungsgrad vorhersagen und diese Informationen in vernetzten Fahrzeugen bereitstellen. Es bleibt jedoch unklar, ob Fahrer unsichere Vorhersagen in ihre Bewertung einbeziehen. Ziel der Arbeit ist die prototypische Implementierung eines vernetzten Assistenzsystems, das dem Fahrer eine Geschwindigkeitsempfehlung bei Annäherung an Lichtsignalanlagen gibt. Diese Empfehlung basiert auf einem Vorhersagealgorithmus, der frühere Signalzustände nutzt. Der Nutzen des Systems wird durch experimentelle Studien im Dresdner Verkehr untersucht, wobei sowohl Fahrzeugzustände als auch subjektive Bewertungen der Testpersonen berücksichtigt werden. Die Ergebnisse zeigen, dass die Probanden die Informationen, trotz Unsicherheiten, als ei
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Untersuchungen zu Fahrzeug-Ampel-Assistenzfunktionen basierend auf historienbasierten Prognosedaten im Realverkehr, Per Lewerenz
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