An vielen deutschen Autobahnen werden durch automatische Anlagen fortlaufend Verkehrsdaten erhoben. Diese Daten zeichnen sich durch gewisse Regelmäßigkeiten aus. So gibt es z.B. den typischen Berufsverkehr, typischen Wochenend- und Urlaubsverkehr, etc. Andere Einflüsse wie Witterungsbedingungen und Veranstaltungen resultieren ebenfalls in bestimmten Verkehrsmustern.

Ziel dieser Diplomarbeit ist es, Verfahren zu erarbeiten, um mit Hilfe von geeigneten Methoden der künstlichen Intelligenz Muster in Verkehrsdaten zu erkennen. Die Arbeit konzentriert sich dabei auf Fuzzy-Logik als besonders geeignete Methode im Bereich der Datenanalyse.

Auf diese Weise entsteht ein Verfahren zur Erkennung des Verkehrszustands auf Basis der bekannten Muster, das sich bei später auftretenden Verkehrssituationen einsetzen lässt. Dabei ist auch die Möglichkeit vorgesehen, den Verlauf eines bestimmten Zustands (Stau oder sogenannter "synchronisierter Verkehr") zu verfolgen.