Im Jahre 1990 saßen bei knapp 90% aller Arbeitsfahrten und bei 58% aller anderen Fahrten in den Vereinigten Staaten neben dem Fahrer keine weiteren Passagiere in den Fahrzeugen. Die meisten Fahrzeuge stehen zudem knapp 23 Stunden täglich ungenutzt auf Parkplätzen. Ähnliche Zahlen sind auch für Europa zu erwarten. Daher erscheint es eine logische Folge zu sein, dass CarSharing vor allem in den letzten Jahren zu einem immer größeren Thema – vor allem in Europa – wird.
Auf den Seiten dieser Arbeit wird zunächst genauer auf den Begriff „CarSharing“ und die aktuelle Ausgangslage bei den größeren Dienstleistern eingegangen. Anschließend werden „Activity Recognition“ und „Floating Car Data“ genauer beleuchtet. Im Anschluss wird auf mögliche Dienste für CarSharing Nutzer auf Basis von „Activity Recognition“ und „Floating Car Data“ eingegangen, wobei vor allem das automatische Erkennen von Zielen im Fokus stehen soll. Hierbei werden auch Techniken zum Clustern von Daten miteinander verglichen und deren Nutzen diskutiert. Zum Ende folgt eine Zusammenfassung der Ergebnisse und ein Fazit.
Inhaltsverzeichnis
1 Car Sharing
1.1 Definition des Begriffes
1.2 Aktuelle Ausgangslage bei CarSharing Dienstleistern
2 Activity Recognition und Floating Car Data
2.1 Activity Recognition
2.2 Floating Car Data
3 Mögliche Anwendungsfälle
3.1 Verkehrsflussanalyse und Navigationssystem mit Echtzeitinformationen
3.2 Analyse des Fahrverhaltens und flexibles Preismodell
3.3 Automatisches Erkennen von Zielen
3.3.1 Bestimmen eines geeigneten Zeitrahmens t
3.3.2 Clustern von Zielorten
3.3.2.1 k-Means-Algorithmus
3.3.2.2 BIRCH-Algorithmus
3.3.2.3 DBSCAN-Algorithmus
3.3.2.4 Algorithmus nach Ashbrook et al
3.4 Verfügbarkeitsprognosen von Fahrzeugen
4 Zusammenfassung und Fazit
5 Literaturverzeichnis
- Citar trabajo
- Daniel Seidl (Autor), 2010, Welche Dienste für CarSharing Nutzer erlaubt Activity Recognition?, Múnich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/167313
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