Nach Unfällen: Fahrzeuge ändern Spur – neue Analyse zeigt höhere Risiken

Wenn ein Verkehrsunfall passiert, müssen die nachfolgenden Fahrzeuge oft die Spur wechseln, um die Hindernisse zu umgehen. Diese sogenannten „post‑crash‑Lane‑Changes“ sind besonders komplex, weil Fahrzeuge im Zielspur oft nicht sofort nachgeben, was die Gefahr von Folgeschäden erhöht.

Ein neues Datenset, das aus Drohnenaufnahmen von Unfallstellen gewonnen wurde, liefert erstmals konkrete Einblicke in das Verhalten dieser Spurwechsel. Im Vergleich zu obligatorischen und freiwilligen Spurwechseln dauern post‑crash‑Lane‑Changes länger, die Einfügeschnelle sind niedriger und das Risiko eines weiteren Unfalls steigt deutlich. Besonders auffällig ist, dass bei 79,4 % der Fälle mindestens ein Nicht‑Nachgeben der neuen Nachfolgerin oder des neuen Nachfolgers beobachtet wurde – ein Anteil, der bei freiwilligen Spurwechseln nur 21,7 % und bei obligatorischen Spurwechseln 28,6 % beträgt.

Auf Basis dieser Erkenntnisse wurde ein neues Trajektorienvorhersagemodell entwickelt. Im Kern steht ein graph‑basiertes Aufmerksamkeitsmodul, das das Nachgeben als zusätzliche Interaktionsaufgabe modelliert. Dieses Modul steuert sowohl einen konditionalen Variational Autoencoder als auch einen Transformer‑Decoder, um die zukünftige Spurwechseltrajektorie vorherzusagen. Im Vergleich zu bestehenden Baselines verbessert das Modell die durchschnittliche Positionsabweichung (ADE) und die Endpositionsabweichung (FDE) um mehr als 10 % über verschiedene Vorhersagehorizonte hinweg.

Die Ergebnisse zeigen, dass ein besseres Verständnis der post‑crash‑Lane‑Changes nicht nur die Unfallanalyse vertieft, sondern auch die Entwicklung sicherer autonomer Fahrsysteme vorantreibt. Durch präzisere Vorhersagen von Spurwechseln können adaptive Fahrassistenzsysteme schneller und sicherer reagieren, was letztlich die Verkehrssicherheit erhöht.