DE10108611A1

DE10108611A1 - Verfahren zur Simulation und Prognose der Bewegung von Einzelfahrzeugen auf einem Verkehrswegenetz

Info

Publication number: DE10108611A1
Application number: DE2001108611
Authority: DE
Inventors: Boris Kerner
Original assignee: DaimlerChrysler AG
Current assignee: Mercedes Benz Group AG
Priority date: 2001-02-22
Filing date: 2001-02-22
Publication date: 2002-09-05

Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Simulation und Prognose der Bewegung von Einzelfahrzeugen auf einem Verkehrswegenetz mit Netzknotenpunkten und diese verbindende Streckenabschnitte durch mikroskopische Größen unter Verwendung von aktuell gemessenen und historischen Verkehrsdaten. DOLLAR A Erfindungsgemäß werden in einem ersten Schritt makroskopische Verkehrsgrößen bestimmt, und DOLLAR A in einem weiteren Schritt werden daraus die mikroskopischen Einzelfahrzeuggrößen getrennt für jedes Fahrzeug erzeugt.

Description

Die Erfindung bezieht sich auf ein Verfahren zur Simulation und Prognose der Bewegung von Einzelfahrzeugen auf einem Verkehrswegenetz mit Netzknotenpunkten und diese verbindende Streckenabschnitte durch mikroskopische Größen gemäß dem Oberbegriff von Anspruch 1.

Zur näherungsweisen Nachbildung von Bewegungen von Einzelfahrzeugen auf einem Verkehrswegenetz - also der Darstellung des Verkehrs - können verschiedene Modelle zur mikroskopischen Verkehrssimulation eingesetzt werden. Eine Übersicht über solche Modelle gibt beispielsweise Helbing, D.; "Verkehrsdynamik"; Berlin Heidelberg: Springer, 1997; oder Chowdhury, D., Santen, L., Schadschneider, A.; "Statistical Physics of Vehicular Traffic and Some Related Systems"; Physical Reports, Vol. 329, Seite 199ff, 2000. Bei diesen Modellen wird die Fahrzeugbewegung entsprechend einer Fahrzeug- Fahrzeug-Regelung, beispielsweise in Abhängigkeit vom Abstand zum vorausfahrenden Fahrzeug, oder durch Nutzung einer aus der mikroskopischen Modellierung abgeleiteten makroskopischen Fahrzeuggeschwindigkeit-Fahrzeugdichte-Beziehung, etwa durch Zuordnung einer Fahrzeuggeschwindigkeit entsprechend der Fahrzeuganzahl auf einem Streckenabschnitt, realisiert. Bei allen diesen Verfahren müssen jeweils die Bewegungen sämtlicher auf dem Verkehrswegenetz befindlichen Fahrzeuge berechnet werden. Wenn der Verkehr über einen längeren Zeitraum in die Zukunft prognostiziert werden soll oder bei sehr ausgedehnten Verkehrswegenetzen sind damit eine große Anzahl von Fahrzeugen zu modellieren. Auch dann, wenn makroskopische, gemittelte Größen oder nur die Bewegung einiger weniger Fahrzeuge das Ziel der durchgeführten Berechnungen sind, müssen immer sämtliche während des betrachteten Zeitraums innerhalb des betrachteten Verkehrswegenetzes vorhandenen Fahrzeuge berücksichtigt werden.

Weiterhin bekannt sind Modelle, die nur ausgewählte Teile eines Verkehrswegenetzes in einer mikroskopischen Modellierung abbilden und die restlichen Bereiche mit einer makroskopischen Modellierung behandeln. Solche Modelle sind beispielsweise in Lerner, G., Hochstädter, A., Kates, R., Meier, J.: "Kopplung von Verkehrsflußmodellen unterschiedlichen Detaillierungsgrades - Realisierung und Anwendungen", 7. Aachener Kolloquium Fahrzeug- und Motorentechnik, Aachen, Oktober 1998; oder in Lerner, G., Hochstädter, A., Kates, R. Demir, C., Meier, J. Poschinger, A.: "The Interplay of Multiple Scales in Traffic Flow: Coupling of Microscopic, Mesoscopic and Macroscopic Simulation", 7th World Congress on Intelligent Transport Systems, Turin, 2000; beschrieben. Bei solchen kombinierten mikroskopisch-makroskopischen Modellen wird die Interaktion der einzelnen Fahrzeuge in den ausgewählten Teilen des Verkehrswegenetzes benötigt, um dort sowohl makroskopische als auch mikroskopische Verkehrsgrößen zu bestimmen. Die makroskopische Modellierung dient dabei nur zur schnellen rechentechnischen Bearbeitung solcher Gebiete, in denen die Bewegungen einzelner Fahrzeuge nicht von Interesse sind, die aber aus anderen Gründen - etwa zur Vermittlung einer gemeinsamen Verkehrslage zwischen verschiedenen isolierten Gebieten die jeweils mikroskopisch modelliert werden - abgebildet werden müssen.

Der Erfindung liegt die Aufgabe zugrunde, die Nachbildung der Bewegung von Einzelfahrzeugen auf einem Verkehrswegenetz so zu verbessern, dass der Rechenaufwand verringert, die benötigte Rechenzeit verkürzt und die Komplexität der Lösung vermindert wird.

Diese Aufgabe wird erfindungsgemäß durch die Merkmale des Anspruchs 1 gelöst. Die Unteransprüche betreffen vorteilhafte Aus- und Weiterbildungen der Erfindung.

Der Hauptgedanke der Erfindung besteht darin, die Berechnung der Verkehrslage auf dem Verkehrswegenetz rechentechnisch komplett abzukoppeln von der Bestimmung der jeweiligen Einzelfahrzeugbewegungen. Durch die Vermischung dieser beiden Berechnungsaufgaben entsteht bei den vorbekannten Modellen ein Großteil des Verarbeitungsaufwandes, der mit der Simulation und Prognose der mikroskopischen Fahrzeuggrößen verbunden ist. Denn als Ergebnis interessiert ja nicht die große Menge an genau berechneten Daten der Bewegung einer Vielzahl von modellierten Fahrzeugen. Vielmehr werden diese Berechnungen durchgeführt, um aus der resultierenden großen Datenmenge dann durch Mittelungs- und Verdichtungsprozesse makroskopische Verkehrsgrößen wie etwa Reisezeiten abzuleiten. Und selbst für den Fall, dass die Bewegungen einzelner Fahrzeuge das Ziel der Untersuchungen sind, genügt es, diese wenigen Fahrzeuge zu modellieren und nicht sämtliche während des betrachteten Zeitraums innerhalb des Verkehrswegenetzes vorhandenen Fahrzeuge zu berücksichtigen. Erfindungsgemäß wird deshalb vorgeschlagen, die Nachbildung der Bewegung von Einzelfahrzeugen auf einem Verkehrswegenetz in zwei separaten Schritten durchzuführen. Dabei werden in einem ersten Schritt makroskopische Verkehrsgrößen bestimmt, die zur Beschreibung des Verkehrszustandes auf dem Verkehrswegenetz dienen. Unter makroskopischen Verkehrsgrößen versteht der Fachmann dabei beispielsweise die drei jeweils örtlich und zeitlich aufgelösten Größen Fahrzeugdichte, Verkehrsfluss und mittlere Fahrzeuggeschwindigkeit, Längen von Warteschlangen, Anzahl von Fahrzeugen in Warteschlangen und auf Streckenabschnitten, Reisezeiten durch Warteschlangen und auf Streckenabschnitten. In diesem Schritt werden noch keinerlei Einzelfahrzeuge betrachtet. Stattdessen werden dynamische Verfahren verwendet, die unter Einbeziehung aktuell gemessener und historischer Verkehrsdaten funktionieren. Bei diesen Verfahren werden eine oder mehrere makroskopische Verkehrsgrößen ausgehend von zu einem Prognosestartzeitpunkt aktuellen Verkehrsdaten auf der Basis einer speziellen dynamischen makroskopischen Modellierung des Verkehrs prognostiziert. Erst in einem weiteren Schritt, der vom ersten Schritt getrennt durchgeführt wird, werden aus der oder den makroskopischen Verkehrsgrößen die mikroskopischen Einzelfahrzeuggrößen getrennt für jedes Fahrzeug erzeugt. Beispielsweise kann aus der zeitlich-räumlichen Verteilung der mittleren Geschwindigkeit in verschiedenen Bereichen des Verkehrswegenetzes unter Einbeziehung verschiedener anderer makroskopischer Größen für ein Fahrzeug, welches nach der Zuweisung eines zurückzulegenden Weges auf dem Verkehrswegenetz eingesetzt wird, eine voraussichtliche individuelle Fahrlinie für dieses Fahrzeug erstellt werden. Dabei stellen Fahrlinien die Bewegung eines Fahrzeugs auf dem Verkehrswegenetz über Ort und Zeit dar. Zusätzlich können weitere mikroskopische Größen wie Brems- und Beschleunigungsvorgänge von Einzelfahrzeugen abgebildet werden.

Die aus dem Stand der Technik vorbekannten Modelle benötigen häufig Daten, die nur mit großem Aufwand empirisch ermittelbar sind. Ein derartiges, oft benötigtes Datum ist etwa eine Quelle-Ziel-Matrix zur Vorgabe von Fahrzeuganzahlen, die zwischen den verschiedenen Bereichen des Verkehrswegenetzes während einer bestimmten Zeitspanne unterwegs sind. Eine solche Quelle-Ziel-Matrix muss durch umfangreiche Recherche von Daten und Befragungen von Personen manuell erstellt und durch Korrekturrechnungen feinjustiert werden. Dagegen benötigen die erfindungsgemäß benutzten dynamischen Verfahren zur Prognose makroskopischer Verkehrsgrößen nur experimentell direkt messbare Verkehrsdaten, wie etwa Verkehrsflüsse oder Abbiegeraten. Aufbauend auf der rechentechnischen Abbildung des betrachteten Verkehrswegenetzes werden die aktuell gemessenen Verkehrsdaten zur Bestimmung des Ausgangszustandes auf dem Verkehrswegenetz verwendet. Zusätzlich werden noch gespeicherte Zeitreihen von historisch gemessenen Verkehrsdaten, sogenannte Ganglinien, genutzt. Diese werden beispielsweise benötigt, um den an den Rändern des betrachteten Verkehrswegenetzes während des Prognosezeitraums - also in der Zukunft liegenden - einströmenden Verkehr zu erhalten. Dabei kann nicht nur eine solche Ganglinie pro interessierendem Verkehrsdatum - etwa für jeweils 24 Stunden - abgespeichert sein, sondern es können auch verschiedene, als unterschiedlich erkannte Verläufe abgelegt sein. Beispielsweise ist es dann möglich, durch Vergleich mit den aktuellen Messwerten und/oder dem gerade herrschenden Trend bei den Messwerten durch Vergleich mit den Ganglinien eine geeignete Ganglinie und einen günstigen Startzeitpunkt darauf zu identifizieren und auszuwählen. Natürlich können bei den abgespeicherten Ganglinie auch weitere Hinweise vermerkt werden, die bei der Auswahl der geeigneten Ganglinie dann Verwendung finden können, wie beispielsweise Tagesart - etwa Werktag oder Feiertag - Wetter und/oder erkannte Verkehrslage.

Vorteilhaft ist es, das jeweils verwendete dynamische Verfahren von der Art des betrachteten Verkehrswegenetzes abhängig zu machen. Dies ermöglicht es, die Modellierung zu beschränken auf die jeweils vorherrschenden dynamischen Effekte im Verkehrsablauf. Damit müssen nicht mehr alle, sondern nur noch spezielle makroskopische Größen, sogenannte Charakteristika des Verkehrs, bei den Berechnungen berücksichtigt werden. Für die Bestimmung der Charakteristika des Verkehrs können neben der Art des betrachteten Verkehrswegenetzes noch weitere Gesichtspunkte berücksichtigt werden wie etwa die Verfügbarkeit von benötigten Daten oder eine gewünschte Ergebnisgenauigkeit.

Beispielsweise können die Netzknoten des Verkehrswegenetzes eine Verkehrsregelung aufweisen, wobei die Netzknoten zeitdiskretisiert während Freiphasen freigegeben und während Unterbrechungsphasen unterbrochen sind. Dabei handelt es sich also insbesondere um Verkehrswegenetze in Ballungsräumen. Unter den Begriffen "Freiphasen" und "Unterbrechungsphasen" sind dabei sowohl Grünphasen bzw. Rotphasen von Lichtsignalanlagen als auch äquivalente Zeiträume zu verstehen, während denen der Verkehr beispielsweise aufgrund entsprechender Vorfahrtsregeln freigegeben bzw. angehalten wird. Ein für einen solchen Verkehrsnetzbereich geeignetes dynamisches Verfahren ist in der nicht vorveröffentlichten, älteren deutschen Patentanmeldung DE 199 40 957.9-32, deren Inhalt hierin durch Verweis aufgenommen wird, beschrieben. Bei diesem Verfahren werden - auf der Basis einer speziellen dynamischen makroskopischen Modellierung - effektive, kontinuierliche Verkehrszustandsparameter für die Streckenabschnitte des Verkehrswegenetzes modelliert und prognostiziert, insbesondere - als Charakteristika des Verkehrs - effektive Verkehrsflüsse. Dabei werden die effektiven, kontinuierlichen Verkehrszustandsparameter aus den realen, durch die Frei- und Unterbrechungsphasen der verkehrsgeregelten Netzknotenpunkte zeitdiskretisierten Verkehrszustandsparametern durch einen Integrationsprozess gewonnen. Beispielsweise können der effektive kontinuierliche Abfluss q_out aus einem Streckenabschnitt und der effektive kontinuierliche Zufluss q_in in einen Streckenabschnitt aus den Beziehungen

als zeitliches Mittelungsintegral über den zugehörigen zeitdiskretisierten, realen Streckenabfluss q_aout bzw. den Streckenzufluss q_ain ermittelt werden. Dabei entspricht die Integrationszeitlänge T typischerweise der Dauer eines gesamten Zyklus einer Frei- und einer Unterbrechungsphase, etwa einer Grün- und einer Rotphase einer Lichtsignalanlage, oder alternativ einer effektiven Zyklusdauer als Summe der Dauern einer effektiven Freiphase und einer effektiven Unterbrechungsphase am jeweiligen verkehrsgeregelten Netzknoten. Die ermittelten effektiven kontinuierlichen Verkehrszustandsparameter können unabhängig von der konkreten Dauer der Frei- und Unterbrechungsphasen an den verkehrsgeregelten Netzknoten und unabhängig von der Dauer aller anderen Arten von Verkehrsunterbrechungen an Netzknoten kontinuierlich für das Verkehrsnetz berechnet werden und erlauben eine dynamische Prognose in extrem kurzer Rechenzeit.

Je nach Bedarf können weitere effektive kontinuierliche Verkehrszustandsparameter, also makroskopische Größen, ermittelt werden wie etwa eine effektive kontinuierliche Länge einer jeweiligen Warteschlange. Bevorzugt umfasst die Verkehrsprognose dabei die Berechnung einer dynamischen Prognose über die Reisezeiten für jede Strecke des Verkehrswegenetzes und einer dynamischen Prognose über die Länge der Warteschlange der Fahrzeuge vor jedem Netzknoten und bei Bedarf über die Verkehrslage insbesondere hinsichtlich der Anzahl sowohl der fahrenden als auch der in Warteschlangen stehenden Fahrzeuge auf jeder Strecke des Verkehrswegenetzes, wobei die Berechnung der dynamischen Prognosen auf den ermittelten effektiven kontinuierlichen Verkehrsflüssen basieren. Für diejenigen Netzknoten, an denen der Verkehr nicht durch Lichtsignalanlagen, sondern durch verschiedene Vorfahrtsregeln geregelt wird, kann statt der Dauer einer Frei- bzw. Unterbrechungsphase ein Mittelwert über die Dauer einiger effektiver Frei- bzw. Unterbrechungsphasen benutzt werden, die aus vorgegebenen Funktionen des Verkehrs, wie der Anzahl der Fahrzeuge in der Warteschlange und der Zuflüsse der Fahrzeuge in die Warteschlange, ermittelt werden. Daraus kann dann die Gesamtzyklusdauer T als eine effektive Zyklusdauer in Form der Summe der mittleren Dauer von Frei- und Unterbrechungsphasen abgeleitet werden. In analoger Weise kann für diejenigen Netzknoten, an denen eine automatische Verkehrsregelung durch eine Lichtsignalanlage in Abhängigkeit von der Anzahl der Fahrzeuge in der Warteschlange, von den Zuflüssen in die Warteschlange und von anderen makroskopische Größen erfolgt, statt der Dauer der Rot- bzw. Grünphasen die Dauer von effektiven Rot- bzw. Grünphasen benutzt werden, die dadurch bestimmt sind, dass sie der Strategie der Lichtsignalanlagensteuerung entsprechen. So soll z. B. dann die Dauer der effektiven Frei- bzw. Unterbrechungsphasen der Funktion der Fahrzeuganzahl in den Warteschlangen, den Fahrzeugzuflüssen in die Warteschlangen und den anderen makroskopischen Größen entsprechen, wie sie in der Strategie der Lichtsignalanlagensteuerung vorgesehen ist. Somit kann aus diesen verkehrsabhängigen Eingangssteuergrößen eine effektive Gesamtzyklusdauer als Frei- und Unterbrechungsphasen- Zyklusdauer T abgeleitet und für die weiteren Prognosezwecke verwendet werden.

Die Berechnung der Länge der Warteschlange besteht dabei in einem ersten Schritt in der Ermittlung einer effektiven kontinuierlichen Fahrzeuganzahl N_q in der jeweiligen Warteschlange anhand der realen zeitdiskretisierten Fahrzeuganzahl N_aq etwa gemäß der Beziehung

wobei T wiederum die Dauer des gesamten Frei- und Unterbrechungsphasenzyklus z. B. einer Lichtsignalanlage bzw. eines effektiven Zyklus als Summe einer effektiven Rot- und Grünphase am jeweiligen Netzknoten bezeichnet. Aus der Fahrzeuganzahl wird dann in einem zweiten Schritt durch Berücksichtigung von Informationen über Fahrzeuglängen eine Warteschlangen-Länge berechnet. Die Fahrzeuglänge kann im einfachsten Fall als eine allgemeine mittlere Fahrzeuglänge angenommen werden. Möglich sind aber auch die Verwendung eines - aus Ganglinien oder aktuellen Messungen gewonnenen - Lkw- Anteils, der dann mit einer allgemeinen mittleren Lkw-Länge berücksichtigt wird, während der Rest der Fahrzeuge mit einer allgemeinen mittleren Pkw-Länge abgebildet werden. Auch können die individuellen Fahrzeuglängen direkt berücksichtigt werden, beispielsweise durch automatische Klassifikation der Fahrzeuge.

Bei der Ermittlung der effektiven kontinuierlichen Warteschlangen-Fahrzeuganzahl N_q ist dabei zwischen dem Fall einer untersättigten und dem einer übersättigten Warteschlange zu unterscheiden. Im Fall der untersättigten Warteschlange steigt die aktuelle Warteschlangen-Fahrzeuganzahl N_aq während des Zeitraums T_R einer Unterbrechungs- bzw. Rotphase an, um dann während der Zeitdauer T_G einer anschließenden Frei- bzw. Grünphase wieder bis auf null abzufallen. Im Fall der übersättigten Warteschlange steigt die aktuelle Anzahl N_aq von Fahrzeugen in der Warteschlange während der Dauer T_R einer Unterbrechungs- bzw. Rotphase wiederum kontinuierlich an und fällt anschließend während der Dauer T_G einer darauffolgenden Frei- bzw. Grünphase wieder ab, im Unterschied zum untersättigten Fall jedoch nicht bis auf null, d. h. die Warteschlange löst sich während einer Freiphase nicht mehr komplett auf. Eine mittlere Wartezeit t_q innerhalb einer übersättigten Warteschlange an einem verkehrsgeregelten Knoten lässt sich aus einer Beziehung ermittelt, nach der die effektive kontinuierliche Warteschlangen-Fahrzeuganzahl gleich dem Zeitintegral über den zugehörigen effektiven kontinuierlichen Abfluss während der mittleren Wartezeit ist. Als Beispiel angegeben sei hier die Integralbeziehung

für die effektive kontinuierliche Warteschlangen-Fahrzeuganzahl N_q zu einem Zeitpunkt t_free als Zeitintegral über den effektiven kontinuierlichen Abfluss q_out während der darauffolgenden mittleren Wartezeit t_q ermitteln. Denn aus dieser Beziehung kann bei bekannter effektiver kontinuierlicher Warteschlangen- Fahrzeuganzahl N_q und bekanntem effektivem kontinuierlichem Streckenabfluss q_out die mittlere Wartezeit t_q mindestens numerisch bestimmt werden.

Für die gesamte effektive kontinuierliche Anzahl N von Fahrzeugen auf einer jeweiligen Strecke gilt die Kontinuitätsgleichung

dN/dt = q_in - q_out, (4)

die sie mit dem effektiven kontinuierlichen Zufluss q_in und dem effektiven kontinuierlichen Abfluss q_out der betreffenden Strecke verknüpft. Mit Kenntnis der obigen Größen lässt sich des weiteren eine mittlere freie Reisezeit für die Streckenabschnitte außerhalb von Warteschlangen anhand einer Integralbeziehung ermittelt, gemäß der die freie Streckenlänge zwischen zwei Knoten außerhalb von Warteschlangen dem Zeitintegral über eine fahrzeugdichteabhängige freie Fahrzeuggeschwindigkeit während der mittleren Reisezeit entspricht, wobei sich die maßgebliche Fahrzeugdichte aus dem Quotient der effektiven Anzahl freier Fahrzeuge dividiert durch die freie Streckenlänge pro Streckenfahrspur ergibt. Beispielhaft ist die mittlere Reisezeit t_free der Fahrzeuge für das Befahren einer betrachteten Strecke außerhalb der jeweiligen Warteschlange aus den Beziehungen

zu bestimmen, wobei v_free (ρ) die von der Fahrzeugdichte ρ abhängige Geschwindigkeit der Fahrzeuge außerhalb der Warteschlange, L die Länge der jeweiligen Strecke, L_q die Länge der Warteschlange auf der Strecke und n die Anzahl von Fahrspuren auf der jeweiligen Strecke bezeichnen. Für die Warteschlangenlänge L_q gilt die Beziehung L_q = bN_q/n, wobei mit b der mittlere Fahrzeugabstand in der Warteschlange bezeichnet ist.

Für die effektive kontinuierliche Anzahl N_q von Fahrzeugen in einer übersättigten Warteschlange gilt die Kontinuitätsgleichung

dN_q/dt = q_in,q - q_out, (6)

mit dem effektiven kontinuierlichen Zufluss q_in,q in die Warteschlange und dem effektiven kontinuierlichen Abfluss q_out aus der Warteschlange bzw. der Strecke. Der effektive kontinuierliche Zufluss q_in,q in die Warteschlange bestimmt sich durch die Beziehung q_in,q = nρv_free. Für untersättigte Warteschlangen berechnet sich die effektive Warteschlangen- Fahrzeuganzahl N_q aus der Beziehung N_q = q_in,qt_q.

Die beschriebenen Verkehrsflussverhältnisse auf den einzelnen Strecken werden nun durch die verkehrsgeregelten Netzknoten miteinander verknüpft. Insbesondere wird eine Beziehung hergestellt zwischen den effektiven kontinuierlichen Zuflüssen q_in und den effektiven kontinuierlichen Abflüssen q_out für jede Richtungsspurmenge der in den Knoten mündenden Strecken. Unter dem Begriff "Richtungsspurmenge" ist dabei jeweils die Menge aller Fahrspuren zu verstehen, die gleichberechtigt von den Fahrzeugen benutzt werden können, um den Knoten zur Weiterfahrt in einer oder mehreren zugeordneten Zielrichtungen zu passieren. So kann eine Strecke z. B. eine erste Richtungsspurmenge mit einer oder mehreren Fahrspuren, von denen aus rechts abgebogen oder geradeaus weitergefahren werden kann, und eine zweite Richtungsspurmenge mit einer oder mehreren Fahrspuren umfassen, von denen aus links abgebogen werden kann. Dabei geben Aufteilungskoeffizienten α (i,m)|(j,k) die relative Anzahl von Fahrzeugen an, die von der Richtungsspurmenge k der Strecke j in die Richtungsspurmenge m der Strecke i einfahren. Dazu sind die Aufteilungskoeffizienten so normiert, dass für jede Richtungsspurmenge k einer einmündenden Strecke j die Summe der Aufteilungskoeffizienten α (i,m)|(j,k) über alle Richtungsspurmengen m aller ausmündenden Strecken i gleich eins ist. Die Aufteilungskoeffizienten können aus entsprechenden aktuellen Messungen und historischen Ganglinien ermittelt werden. Für die Verhältnisse an einem verkehrsgeregelten Netzknoten gilt dann für den effektiven kontinuierlichen Zufluss q_in ^(i,m) in die Richtungsspurmenge m der ausmündenden Strecke i die Beziehung

q_in ^(i,m)(t) = min{q_inm ^(i,m), (N_max ^(i,m) - N^(i,m)(t))/Δt}, (7)

wobei q_inm ^(i,m) einen zugehörigen durchschnittlichen effektiven kontinuierlichen Zufluss bezeichnet, der mit einem entsprechenden durchschnittlichen effektiven kontinuierlichen Abfluss q_outm ^(j,k) aus der jeweiligen Richtungsspurmenge k einer jeden einmündenden Strecke j über die Aufteilungskoeffizienten α (i,m)|(j,k) nach der Gleichung

in Beziehung steht. Für den effektiven kontinuierlichen Abfluss q_out ^(j,k) von einer jeweiligen Richtungsspurmenge k einer einmündenden Strecke j gilt die Beziehung

mit einem zugehörigen mittleren effektiven kontinuierlichen Abfluss q_outm ^(j,k), für den unterschiedlich für die Fälle einer unter- oder übersättigten Warteschlange die Beziehung

gilt, in der q_out,max ^(j,k) einen maximalen effektiven kontinuierlichen Abfluss aus der Richtungsspurmenge k der Strecke j bezeichnet, für den die Beziehung

q_out,max ^(j,k) = q_sat ^(j,k)T_G ^(j,k)/T^(j,k) (11)

gilt, wenn keine Korrelation zwischen den Freiphasen aufeinanderfolgender verkehrsgeregelter Netzknoten besteht bzw. berücksichtigt wird. Dabei bezeichnen T_G ^(j,k) die Dauer einer Freiphase bzw. einer effektiven Freiphase und T^(j,k) = T_G ^(j,k) + T_R ^(j,k) die Gesamtdauer eines Frei- und Unterbrechungsphasenzyklus der Lichtsignalanlage oder anderer Verkehrsregelungsmittel am Netzknoten für die Richtungsspurmenge k auf der Strecke j als Summe der Freiphasendauer T_G ^(j,k) und der Unterbrechungsphasendauer T_R ^(j,k). Mit Δt ist ein vorgegebenes Zeitinkrement, z. B. in Form einer vorgegebenen Zahl für einen Zeittaktzähler, und mit q_sat ^(j,k) der Sättigungsabfluss aus der Warteschlange auf der Richtungsspurmenge k der Strecke j bezeichnet, der mit dem Sättigungsabfluss q_sat1 ^(j,k) pro Fahrspur aus der Warteschlange auf der Richtungsspurmenge k der Strecke j in der Form q_sat ^(j,k) = n_kq_sat1 ^(j,k) in Verbindung steht, wobei n_k die Anzahl der Fahrspuren der Richtungsspurmenge k der betreffenden einmündenden Strecke j angibt. N_max ^(i,m) gibt eine maximale Fahrzeuganzahl auf der Richtungsspurmenge m der Strecke i an. Wie aus der obigen Gleichung (10) abzulesen ist, ergibt sich der mittlere effektive kontinuierliche Fahrzeugabfluss q_outm ^(j,k) von der Richtungsspurmenge k der Strecke j im untersättigten Fall als Minimum des effektiven kontinuierlichen Zuflusses q_in,q ^(j,k) zu einer eventuellen dortigen Warteschlange und des maximal möglichen Abflusses q_out,max ^(j,k) und für den übersättigten Fall als Minimum des maximal möglichen Abflusses q_out,max ^(j,k) und des Quotienten aus der effektiven Warteschlangen-Fahrzeuganzahl N_q ^(j,k) dividiert durch das Zeitinkrement Δt. Natürlich sind entsprechende Aufteilungskoeffizienten auch in den obigen Formeln (1) bis (6) mitzulesen, wo sie noch nicht aufgeführt sind, weil diese Formeln vor der Beschreibung der Aufteilungskoeffizienten angeschrieben wurden.

Wenn zwischen verschiedenen, aufeinanderfolgenden verkehrsgeregelten Netzknoten in einer Fahrtrichtung eine Korrelation der Freiphasen etwa in Form einer "Grünen Welle" besteht, gilt für den maximal möglichen Fahrzeugabfluss q_out,max ^(j,k) aus der Richtungsspurmenge k der Strecke j die Beziehung

welche die obige Beziehung danach unterscheidet, ob eine untersättigte oder eine übersättigte Warteschlange vorliegt, wobei γ eine vorgegebene Zahl größer eins ist. Mit anderen Worten ist der maximale effektive kontinuierliche Fahrzeugabfluss q_out,max ^(j,k) aus der Richtungsspurmenge k der Strecke j im untersättigten Fall bei einer bestehenden Freiphasen-Korrelation höher als bei unkorrelierten Freiphasen der in einer Fahrtrichtung aufeinanderfolgenden Netzknoten.

Im Rahmen des vorliegenden Verkehrsprognoseverfahrens ermittelte Informationen über die effektiven kontinuierlichen Verkehrsflüsse und die effektive kontinuierliche Warteschlangen-Fahrzeuganzahl lassen sich zur Erkennung von Phasenübergängen zwischen untersättigter und übersättigter Warteschlange nutzen. So kann auf einen Übergang vom untersättigten Bereich zum übersättigten Bereich für eine Richtungsspurmenge k einer Strecke j geschlossen werden, wenn die Bedingung

q_in,q ^(j,k) < q_out ^(j,k) (13)

erfüllt wird, d. h. wenn der effektive kontinuierliche Zufluss q_in,q ^(j,k) in die Warteschlange der Richtungsspurmenge k auf der Strecke j größer wird als der zugehörige Abfluss q_out ^(j,k) aus der Warteschlange. Analog kann auf einen Übergang vom übersättigten Bereich zum untersättigten Bereich geschlossen werden, wenn die Bedingungen

q_out ^(j,k) ≧ g_in,q ^(j,k) und q_in,q ^(j,k)t_q ^(j,k) ≧ N_q ^(j,k) (14)

für die betrachtete Richtungsspurmenge k der Strecke j erfüllt sind, d. h. wenn dort zum einen der effektive kontinuierliche Warteschlangenzufluss q_in,q ^(j,k) nicht größer als der effektive kontinuierliche Fahrzeugabfluss q_out ^(j,k) und zum anderen das Produkt aus dem effektiven kontinuierlichen Warteschlangenzufluss q_in,q ^(j,k) und der mittleren Wartezeit t_q ^(j,k) mindestens so groß wie die effektive Fahrzeuganzahl N_q ^(j,k) in der betreffenden Warteschlange ist.

Eine ganz andere Art von Verkehrswegenetz liegt dagegen vor, wenn keine oder nur relativ wenige verkehrsgeregelte Netzknotenpunkte vorhanden sind, was typischerweise für ein Schnellstraßennetz der Fall ist. Ein solches Verkehrswegenetz kann dabei bei wenigstens einem Streckenabschnitt mindestens eine effektive Engstelle aufweisen. Unter solchen effektiven Engstellen auf Schnellstraßennetzen sind hierbei sowohl Engstellen im eigentlichen Sinn, d. h. eine Verringerung der Anzahl nutzbarer Fahrspuren, als auch Engstellen im weiteren Sinn zu verstehen, die z. B. durch eine oder mehrere einmündende Zufahrtsspuren oder durch eine Kurve, eine Steigung, ein Gefälle, eine Aufteilung einer Fahrbahn in zwei oder mehrere Fahrbahnen, eine oder mehrere Ausfahrten oder eine sich langsam (im Vergleich mit der mittleren Fahrzeuggeschwindigkeit im freien Verkehr) bewegende Engstelle, z. B. durch ein langsam fahrendes Fahrzeug, bedingt sind. Wiederum ist es vorteilhaft, das verwendete dynamische Verfahren auf diese spezielle Art von betrachtetem Verkehrswegenetzes abzustimmen. Dadurch wird die Modellierung eingeschränkt auf die Auswirkungen der effektiven Engestellen als den vorherrschenden dynamischen Effekt im Verkehrsablauf. Ein für solche Verkehrswegenetze geeignetes dynamisches Verfahren ist in der nicht vorveröffentlichten, älteren deutschen Patentanmeldung DE 199 44 075.1-32, deren Inhalt hierin durch Verweis aufgenommen wird, beschrieben. Bei diesem Verfahren wird der Verkehrszustand stromaufwärts einer jeweiligen effektiven Engstelle auf einem Schnellstraßennetz als ein Muster dichten Verkehrs klassifiziert, wenn eine an der betreffenden effektiven Engstelle fixierte Flanke zwischen stromabwärtigem freiem Verkehr und stromaufwärtigem sogenannten synchronisiertem Verkehr erkannt wird, d. h. wenn sich stromaufwärts der Engstelle auf einem Schnellstraßennetz dichter Verkehr bildet bei dem kaum Möglichkeiten zum Überholen bestehen, jedoch noch eine hohe Verkehrsstärke vorherrscht. Die Musterklassifikation des Verkehrszustands beinhaltet eine Einteilung des Verkehrs stromaufwärts der Engstelle auf einem Schnellstraßennetz in einen oder mehrere, stromaufwärts aufeinanderfolgende Bereiche unterschiedlicher Zustandsphasenzusammensetzung. Des weiteren beinhaltet die Musterklassifikation ein zustandsphasenabhängiges, zeit- und ortsabhängiges Profil von für die Zustandsphasenermittlung berücksichtigten Verkehrsparameter, wie mittlere Fahrzeuggeschwindigkeit, Verkehrsfluss und/oder Verkehrsdichte.

Häufig wird bei zunehmendem Verkehr speziell an effektiven Engstellen auf einem Schnellstraßennetz, bei denen es sich meist um stationäre Engstellen, in manchen Fällen aber auch um bewegliche Engstellen, wie sich sehr langsam bewegende Straßenbau- oder Straßenwartungsfahrzeuge oder Wanderbaustellen, handeln kann, ein vormals freier Verkehrszustand stromaufwärts der Engstelle zunächst in den sogenannten Bereich synchronisierten Verkehrs übergeht und sich daraus je nach weiterem Verkehr ein für die Engstelle auf einem Schnellstraßennetz typisches Muster dichten Verkehrs ausbildet. Dieses Muster kann in der minimalen Version allein aus dem an die effektive Engstelle auf einem Schnellstraßennetz stromaufwärts angrenzenden Bereich synchronisierten Verkehrs bestehen. Bei zunehmendem Verkehrsaufkommen und/oder entsprechender Streckeninfrastruktur wird zusätzlich die Bildung eines Bereichs gestauchten synchronisierten Verkehrs beobachtet. Gestauchter synchronisierter Verkehr (sogenannte "pinch region") sind Bereiche innerhalb von synchronisiertem Verkehr, in denen nur sehr niedrige Geschwindigkeiten gefahren werden können und in denen sich spontan kurze Stauzustände bilden, die stromaufwärts wandern und dabei anwachsen können, was dann eventuell zu einem bleibenden Stauzustand führen kann. Aus diesem können sich Staus entwickeln, die stromaufwärts propagieren, wobei zwischen je zwei Staus freier oder synchronisierter bzw. gestauchter synchronisierter Verkehr vorliegen kann. Der Bereich, in welchem sich die stromaufwärts propagierenden, breiten Staus (im Gegensatz zu den in Bereichen gestauchten synchronisierten Verkehrs auftretenden schmalen Staus) liegen, wird als Bereich "sich bewegende breite Staus" bezeichnet.

Damit kann durch das beschriebene Verfahren bei Erkennung eines sich stromaufwärts einer Engstelle auf einem Schnellstraßennetz ausbildenden synchronisierten Verkehrs anhand vergleichsweise weniger aktueller oder prognostizierter Verkehrsmeßdaten eine Zuordnung des Verkehrszustands zu einem passenden, für die jeweilige Engstelle auf einem Schnellstraßennetz typischen Muster getroffen werden. Die weitere Analyse oder Auswertung und speziell auch die Prognose des zukünftig zu erwartenden Verkehrszustands kann dann auf der Basis dieser Mustererkennung mit vergleichsweise wenig zu verarbeitendem Datenmaterial und folglich mit entsprechend geringem Rechenaufwand erfolgen. Ein weiterer wesentlicher Vorteil dieses Verfahrens besteht darin, dass es im Gegensatz zu mathematischen Verkehrszustandsmodellen mit vielen zu validierenden Parametern eine musterbasierte Modellierung ohne zu validierende Parameter beinhaltet.

Das Verfahren kann erweitert werden um die Musterklassifikation des Verkehrszustands auch für den Fall zu ermöglichen, dass sich ein zunächst an einer effektiven Engstelle auf einem Schnellstraßennetz entstehendes Muster dichten Verkehrs über eine oder mehrere weitere stromaufwärtige effektive Engstellen hinweg ausgedehnt hat. Das übergreifende Muster ist dabei aus denselben Bereichen aufgebaut wie ein nur eine effektive Engstelle enthaltendes, einzelnes Muster, d. h. auch das übergreifende Muster besteht aus einer charakteristischen Folge von Bereichen "synchronisierter Verkehr", "gestauchter synchronisierter Verkehr" und "sich bewegende breite Staus". Das für eine jeweilige Engstelle auf einem Schnellstraßennetz zeit- und ortsabhängig ermittelte Muster aus aufgenommenen Verkehrsmessdaten kann empirisch bestimmt und abrufbar gespeichert werden. Dadurch kann der Engstelle auf einem Schnellstraßennetz zu jedem späteren Zeitpunkt, zu dem dort eine fixierte Flanke zwischen stromabwärtigem freiem Verkehr und stromaufwärtigem synchronisiertem Verkehr erkannt wird, das am besten zu den aktuell aufgenommenen oder für den betreffenden Zeitpunkt prognostizierten Verkehrsmessdaten passende Musterprofil aus den abgespeicherten Musterprofilen ausgewählt und als aktueller bzw. prognostizierter Verkehrszustand für den entsprechenden Streckenabschnitt des Verkehrsnetzes stromaufwärts der Engstelle auf einem Schnellstraßennetz verwendet werden. Weiter kann der dichte Verkehrszustand stromaufwärts einer effektiven Engstelle auf einem Schnellstraßennetz in Abhängigkeit vom Fahrzeugzufluss nach Mustervarianten unterschieden werden, wobei jeder der Varianten ein entsprechendes zeit- und ortsabhängiges Musterprofil für einen oder mehrere der wichtigen Verkehrsparameter "mittlere Fahrzeuggeschwindigkeit", "Verkehrsfluss" und "Verkehrsdichte" zugeordnet wird. Insbesondere können in Abhängigkeit der Fahrzeugflüsse auch Ort und Zeit der Auslösung eines jeweiligen übergreifenden Musters und die Abfolge der einzelnen Bereiche "synchronisierter Verkehr", "gestauchter synchronisierter Verkehr" und "sich bewegende breite Staus" in jedem übergreifenden Muster ermittelt werden. Des weiteren kann der zeitliche und örtliche Verlauf von stromaufwärts durch Bereiche synchronisierten Verkehrs und/oder gestauchten synchronisierten Verkehrs propagierenden Staus prognostiziert werden, wenn in einem übergreifenden Muster ein Bereich "sich bewegende breite Staus" mit Bereichen synchronisierten Verkehrs und/oder gestauchten synchronisierten Verkehrs überlappt. Auch ist eine zeitliche Verfolgung der Positionen diverser Flanken zwischen den verschiedenen Musterbereichen bzw. von Staus in übergreifenden Mustern und/oder die Erkennung neu auftretender übergreifender Muster möglich, so dass sich die Lage und Ausdehnung jedes der sich in ihrer Zustandsphasenzusammensetzung unterscheidenden Bereiche eines einzelnen oder übergreifenden Musters in der zeitlichen Entwicklung verfolgen lässt.

Aus empirischen Untersuchungen sind für jeden Bereich eines einzelnen verkehrlichen Musters bestimmte makroskopische Verkehrsgrößen sowie andere Parameter - beispielsweise die Breite eines Bereiches von gestauchtem synchronisierten Verkehr - zugewiesen. Weiterhin sind etwa Beschleunigungs- bzw. Verzögerungswerte von Fahrzeugen innerhalb von Flanken zwischen verschiedenen Bereichen innerhalb von Verkehrsmustern bekannt. Beispielsweise können aus der zeitlich-räumlichen Verteilung der mittleren Geschwindigkeit in verschiedenen Bereichen des Verkehrsmusters unter Einbeziehung verschiedener anderer makroskopischer Größen und Parametern von Mustern sowie von Beschleunigungs- bzw. Verzögerungscharakteristiken von Fahrzeugen die individuellen Fahrlinien für ein beliebiges, auf dem Verkehrswegenetz eingesetztes Einzelfahrzeug bestimmt werden. Dabei stellt eine Fahrlinie die Bewegung eines Einzelfahrzeugs auf dem Verkehrswegenetz über Ort und Zeit dar. Zusätzlich können weitere mikroskopische Größen wie Brems- und Beschleunigungsvorgänge von Einzelfahrzeugen innerhalb des Verkehrsmusters zeitlich und örtlich abgebildet werden.

Wie eben dargelegt, befinden sich effektive Engstellen auf Schnellstraßennetzen häufig am Ort geometrischer bzw. topologischer Engstellen des Verkehrswegenetzes, wie Zufahrten, Fahrspurverengungen und Stellen, an denen sich die Anzahl nutzbarer Fahrspuren verkleinert. Unter solche stationäre Engstellen fallen auch andere Streckeninhomogenitäten, wie Baustellen und Kurven, Abfahrten, Steigungen und starke Gefällestrecken sowie die Aufteilung einer Fahrspur in mehrere Spuren. Obwohl sich hierbei zum Teil eine Erweiterung der nutzbaren Fahrbahnbreite ergibt, werden an solchen Stellen häufig effektive Engstellen im hier vorliegenden Sinn beobachtet, an denen sich Muster dichten Verkehrs ausbilden. Effektive Engstellen auf Schnellstraßennetzen können sich zudem auch an nicht-stationären Engstellen bilden, z. B. an der Stelle eines langsam fahrenden Baustellenfahrzeugs.

Das Auftreten effektiver Engstellen auf Schnellstraßennetzen hängt jedoch nicht nur von der Geometrie und Topologie des Verkehrswegenetzes ab, sondern auch von der Verkehrsdynamik und insbesondere dem zeitabhängigen Verkehrsaufkommen auf dem Verkehrswegenetz. So gibt es oftmals geometrische bzw. topologische Engstellen, an denen sich keine effektive Engstelle bildet, während andererseits effektive Engstellen auf einem Schnellstraßennetz auch an Stellen entstehen können, an denen dies die Geometrie und Topologie des Verkehrsnetzes nicht indiziert, z. B. am Ort von temporären Verkehrsstörungen, wie z. B. an Unfallstellen oder im Bereich sich langsam bewegender Baustellenfahrzeuge.

Wie bereits ebenfalls dargelegt, ist in Verkehrswegenetzen mit relativ dicht liegenden, verkehrsgeregelten Netzknotenpunkten ist die Verkehrsdynamik meist weniger durch die Dynamik von Zustandsphasen wie "freier Verkehr", "synchronisierten Verkehr" und "Stau" bestimmt, als durch die Verkehrsregelungsmaßnahmen, d. h. beispielsweise die Dauern der Rot- und Grünphasen von Lichtsignalanlagen, wobei typischerweise mehr oder weniger lange Warteschlangen für eine jeweilige Richtungsspurmenge vor einem verkehrsgeregelten Netzknotenpunkten entstehen. Wichtige Parameter zur dynamischen Verkehrsprognose für solche Verkehrswegenetze, speziell von Ballungsräumen, sind die Warteschlangenlänge, die Rot- bzw. Grünphasendauern, die mittlere Fahrzeuggeschwindigkeit außerhalb von Warteschlangen, die Länge der Streckenabschnitte zwischen verkehrsgeregelten Netzknotenpunkten und die Zu- und Abflüsse in die bzw. aus den Warteschlangen. Dabei lassen sich, wie oben ausgeführt, Übersättigungsbereiche und nicht übersättigte Bereiche unterscheiden. Übersättigungsbereiche sind solche, bei denen jedes am Ende einer Warteschlange ankommende Fahrzeug, wenn es dort während einer Grün- bzw. Freiphase angekommen ist, in dieser aktuellen Freiphase den Netzknotenpunkt nicht passieren kann, bzw. den Netzknotenpunkt in der nächsten Freiphase, wenn es während einer Rot- bzw. Unterbrechungsphase am Ende der Warteschlange angekommen ist, nicht passieren kann. Nicht übersättigte Bereiche sind diejenigen Bereiche, in denen eine solche Übersättigung nicht vorliegt. Solche nicht übersättigten Bereiche sind insbesondere zum einen sogenannte Warteschlangen- Untersättigungsbereiche und zum anderen Bereiche, in denen keine Warteschlange vorliegt und der Verkehr daher quasi frei fließen kann. Untersättigte Warteschlangenbereiche sind solche, bei denen ein am Ende einer Warteschlange ankommendes Fahrzeug während einer laufenden Grünphase oder, wenn es dort während einer Rotphase ankommt, während der nächsten Grünphase den Netzknotenpunkt passieren kann. Der stromabwärts an einen Übersättigungsbereich anschließende nicht übersättigte Bereich ermöglicht somit ein quasi unbehindertes Wegfahren der Fahrzeuge aus der übersättigten Warteschlange. Damit bilden naturgemäß verkehrsgeregelte Netzknotenpunkte potentielle Orte effektiver Engstellen, an denen sich stromaufwärts ein Übersättigungsbereich an einen stromabwärtigen nicht übersättigten Bereich anschließt und mit seiner stromabwärtigen Flanke dort fixiert bleibt, insbesondere im Bereich der Einmündung der Richtungsspurmenge in den Netzknotenpunkt. Wiederum stellt ein solcher verkehrsgeregelter Netzknotenpunkt aber nicht in jedem Fall eine effektive Engstelle dar, da dies zusätzlich vom Verkehrsaufkommen abhängt.

Ein Verfahren, mit dem sich effektive Engstellen für ein Verkehrswegenetz ohne oder mit relativ wenigen verkehrsgeregelten Netzknotenpunkten - wie ein Schnellstraßennetz - und/oder ein Verkehrswegenetz mit relativ dicht angeordneten Netzknotenpunkten - wie ein Verkehrswegenetz im Ballungsraum - zuverlässig erkennen lassen, ist in der nicht vorveröffentlichten, älteren deutschen Patentanmeldung 100 36 792.5, deren Inhalt hierin durch Verweis aufgenommen wird, beschrieben. Bei diesem Verfahren wird als Kriterium für das Vorliegen einer effektiven Engstelle gewertet, dass an der betreffenden Stelle des Verkehrswegenetzes wiederholt die Bildung eines entsprechenden dynamischen Effekts im Verkehrsablauf festgestellt wird und dass dieser Effekt mindestens über einen vorgebbaren Mindestzeitraum hinweg bestehen und auch an der gleichen Stelle lokalisiert bleibt. Ein solcher dynamischer Effekt kann dabei, wie gerade ausgeführt, etwa die Bildung eines Musters dichten Verkehrs sein, dessen interne Grenze zwischen dem Bereich freien Verkehrs und dem stromaufwärts anschließenden Bereich synchronisierten Verkehrs während der Existenz des Musters an der besagten Stelle lokalisiert bleibt. Ein anderes Beispiel für einen solchen dynamischen Effekt kann, wie ebenfalls bereits beschrieben, die Bildung eines Übersättigungsbereichs sein, dessen stromabwärtige Flanke - also seine Grenze zu einem stromabwärts anschließenden nicht übersättigten Bereich - an der besagten Stelle lokalisiert bleibt. Bei dem vorgebbaren Mindestzeitraum handelt es sich typischerweise um einen geeignet längeren Zeitraum verglichen mit der typischen Zeitkonstante kleinerer Verkehrsstörungen. Zweckmäßige Mindestzeiträume liegen z. B. im Bereich von mehreren zehn Minuten bis mehreren Stunden. Das Wiederholkriterium, welches der Feststellung der wiederholten Bildung eines Musters dichten Verkehrs bzw. eines Übersättigungsbereichs zugrunde liegt, kann weiterhin in einem tageszeitperiodischen, tagestypperiodischen - beispielsweise wochentagspezifisch, oder ereignisperiodisch, d. h. immer bei bestimmten Ereignissen - Auftreten liegen. Durch das beschriebene Vorgehen wird in sehr vorteilhafter Weise eine Beschreibung ganz verschiedener dynamischer Effekte, die aber jeweils im jeweiligen Zusammenhang den entscheidenden Beitrag zu einer nachhaltigen Störung der Fahrt eines Einzelfahrzeugs in dem entsprechenden Bereich eines Verkehrswegenetzes liefern, in das gemeinsame Konzept der effektiven Engstellen integriert. Damit ist eine besonders schnelle und einfache rechentechnische Behandlung des erfindungsgemäßen ersten Schrittes - der Bestimmung der makroskopischen Verkehrsgrößen - möglich. Insbesondere kann in diesem Rahmen eine gemeinsame Anwendung für ein Verkehrswegenetz, welches unterschiedliche Bereiche wie beispielsweise Bereiche mit Schnellstrassen und solche mit Ballungsräumen aufweist, durchgeführt werden.

Der erfindungsgemäße erste Schritt bei der Nachbildung der Bewegung von Einzelfahrzeugen auf einem Verkehrswegenetz ist jetzt beispielhaft für zwei unterschiedliche Arten von betrachteten Verkehrswegenetzen durchgeführt worden. Dabei wurden die jeweils vorherrschenden dynamischen Effekte im Verkehrsablauf durch ein darauf speziell abgestimmtes dynamische Verfahren nachgebildet. Damit liegen für einen gewünschten Zeitraum - den sogenannten Prognosehorizont - die zur Beschreibung des Verkehrszustandes auf dem Verkehrswegenetz gewünschten makroskopischen Verkehrsgrößen komplett für den gesamten Zeitraum vor. Der Prognosehorizont ist dabei abhängig von den Anforderungen des Nutzers frei wählbar, zeichnet sich aber immer dadurch aus, dass aufgrund des verwendeten dynamischen Verfahrens nur eine vernachlässigbar kleine Berechnungszeit nötig ist, verglichen mit dem gewünschten, vorgegebenen Prognosehorizont. Natürlich können auch andere dynamische Verfahren verwendet werden, die unter Einbeziehung aktuell gemessener und historischer Verkehrsdaten funktionieren und eine oder mehrere makroskopische Verkehrsgrößen ausgehend von zu einem Prognosestartzeitpunkt aktuellen Verkehrsdaten auf der Basis einer speziellen dynamischen makroskopischen Modellierung des Verkehrs prognostizieren. Solche dynamischen Verfahren bilden dann weitere dynamische Effekte im Verkehrsablauf in vorteilhafter Weise derart ab, dass in kürzester Rechenzeit die innerhalb des Prognosehorizonts liegenden makroskopischen Verkehrsgrößen - die zur Beschreibung des Verkehrszustandes auf dem Verkehrswegenetz nötig oder gewünscht sind - komplett und für den gesamten Zeitraum der Prognose vorliegen. Dabei kann natürlich auch eine Kombination zweier oder mehrerer dynamischer Verfahren zur Prognose jeweils geeigneter Bereiche eines Verkehrswegenetzes stattfinden. Bei allen diesen Verfahren werden jedoch keinerlei Einzelfahrzeuge betrachtet.

In einem weitern Schritt, der vom ersten Schritt getrennt durchgeführt wird, werden nun aus der oder den makroskopischen Verkehrsgrößen die gewünschten mikroskopischen Einzelfahrzeuggrößen getrennt für jedes Fahrzeug erzeugt. Die getrennte Durchführung bedeutet dabei nur eine rechentechnisch getrennte Behandlung dieser beiden unterschiedlichen Probleme, sie bedeutet nicht dass die beiden Schritte komplett zeitlich hintereinander durchgeführt werden müssen. Denkbar wäre es zum Beispiel, den ersten Schritt der Prognose makroskopischer Verkehrsgrößen getrennt für einzelne Strecken nacheinander vorzunehmen. Dann könnten die mikroskopischen Einzelfahrzeuggrößen auf den bereits berechneten Strecken jeweils schon bestimmt werden. Auch könnte - etwa bei langem Prognosehorizont - für den zeitlich schon abgeschlossenen Teil bereits die mikroskopischen Einzelfahrzeuggrößen bestimmt werden, die innerhalb dieses bereits berechneten Zeitraumes stattfinden. Entscheidend ist jeweils, dass die Simulation und Prognose der mikroskopischen Einzelfahrzeuggrößen ausschließlich aufgrund der makroskopischen Verkehrsgrößen stattfindet, es also keine Vermischung oder Kopplung zwischen der Simulation und Prognose des makroskopischen Verkehrszustandes und der Simulation und Prognose der mikroskopischen Einzelfahrzeuggrößen gibt.

Aus mikroskopischen Einzelfahrzeuggrößen kann, wie dem Fachmann bekannt ist, die Bewegung des Einzelfahrzeugs auf dem Verkehrswegenetz nachgebildet werden, wobei solche mikroskopischen Größen etwa die jeweilige Geschwindigkeit, die momentane Beschleunigung, den derzeitigen Ort oder auch den Abstand zum voraus fahrenden Fahrzeug umfassen. Damit kann beispielsweise eine zukünftige, individuelle Fahrlinie für ein Fahrzeug prognostiziert werden. Somit können etwa Aussagen über zukünftige Beanspruchungen für Fahrer und Fahrzeug wie etwa über Brems- und Beschleunigungsmanöver getroffen werden. Je nach Art des verwendeten dynamischen Modells können auch noch zusätzliche Aussagen gemacht werden. Beispielsweise können im Fall eines Verkehrsnetzes mit verkehrsgeregelten Knotenpunkten Aussagen getroffen werden über Anzahl und Orte der durch die jeweiligen Warteschlangen verursachten Halte sowie über deren Dauer. Durch die Sammlung und Bewertung dieser Aussagen kann eine Vielzahl von Informationen über die vorausliegende Route gewonnen werden. Beispielsweise kann aus den prognostizierten Brems- und Beschleunigungsmanövern auf die individuelle Höhe des voraussichtlichen Treibstoffverbrauchs des Einzelfahrzeugs geschlossen werden. Oder für den Fall eines Verkehrsnetzes mit verkehrsgeregelten Knotenpunkten ist es möglich, aus den prognostizierten, durch Warteschlangen verursachten jeweiligen Halten Hinweise auf den auf einer Strecke zu erwartenden Fahrkomfort für das einzelne Fahrzeug zu erhalten. Solche Informationen können, nachdem sie durch eine Prognose mit einem "virtuellen" Fahrzeug gewonnen wurden, dem Fahrer dann ausgegeben werden, bevor er die entsprechenden Streckenabschnitte tatsächlich befährt. Dies kann optisch, beispielsweise über ein Display durch einfache Symbole, Klartextmeldungen, Bewegtbilder oder vom Fahrer vorgegebene Bilder, akustisch durch Sprachausgabe bzw. auch Töne oder haptisch geschehen. Dabei kann der Fahrer die Wiedergabe nach seinen Bedürfnissen und Wünschen beeinflussen. Beispielsweise kann er die Wiedergabe zeitweise unterdrücken, zwischenspeichern oder auf Anforderung abrufen.

Besonders vorteilhaft ist es, wenn ein Nutzer beliebige, örtlich zu dem Verkehrswegenetz zugeordnete Anfragen stellen kann die zeitlich gleich oder später als der Anfragezeitpunkt liegen. Das kann etwa interaktiv geschehen, indem der Nutzer durch eine aus dem Stand der Technik bekannte Benutzerschnittstelle (MMI) geführt wird, die beispielsweise über eine Menüstruktur an einer Anzeigeeinheit oder über ein Sprachdialogsystem realisiert ist und auch komplexe Auswahlen möglich macht. Ebenfalls sind auch direkte, automatische Anfragen von anderen Einrichtungen möglich, die ebenfalls auf Daten über ein Verkehrswegenetz zugreifen können und die aufgrund solcher Anfragen erstellten Informationen zur Verbesserung der Qualität ihrer Ergebnisse für den Nutzer in verschiedener Weise verwenden können.

Eine derartige Einrichtung, die über Daten über ein Verkehrswegenetz verfügt, kann etwa das Navigationssystem eines Kraftfahrzeugs sein. Dieses berechnet für eine bestehende Fahrzeug-Startposition eine Route zu einem gewählten Ziel, wobei auch von einem Nutzer vorgegebene Wünsche (schnellster Weg, kürzester Weg, etc.) berücksichtigt werden können. Durch die Verwendung der erfindungsgemäß erzeugten Informationen kann ein solches System in vorteilhafter Weise betrieben werden. Beispielsweise ist damit eine solche Routenwahl für den Weg zum gewünschten Ziel möglich, die den von einem Nutzer vorgegebenen Anforderungen beispielsweise bezüglich Komfort und/oder Kraftstoffverbrauch entsprechen. Denn die erfindungsgemäß prognostizierte Bewegung eines "virtuellen" Einzelfahrzeugs mit gleichem Startort und -zeit wie das reale Fahrzeug liefert diese Informationen nach kürzester Rechenzeit im Voraus und ermöglicht damit etwa eine gezielte Auswahl unter mehreren möglichen Streckenführungen. Die Fahrt dieses "virtuellen" Fahrzeugs entspricht dabei der voraussichtlichen realen Fahrt wie sie der Nutzer erleben würde. Damit kann etwa die Streckenauswahl speziell auf die Erfordernisse des Nutzers zugeschnitten werden, indem er die Vorgaben für die erwünschte Fahrlinie bei seiner Fahrt macht. Beispielsweise kann er auch einen gewünschten Toleranzbereich von Fahrmanövern angeben und so Routen, auf denen riskante Manöver oder lange Haltezeiten prognostiziert werden, vermeiden. Das eben dargelegte gilt natürlich auch für Ziel- und Routenänderungen während einer Fahrt, Aktualisierungen der Datenlage u. ä., die durch das erfindungsgemäße Verfahren ebenfalls einfach bearbeitet werden können.

Das erfindungsgemäße Verfahren kann weiterhin in einer großen Zahl weiterer Einrichtung eingesetzt werden wie etwa stationären (beispielsweise einem Personal Computer, PC) oder mobilen (etwa einem Persönlichen Digitalen Assistenten, PDA) Geräten. Diese stellen die Anfragen betreffend die für den Nutzer relevanten Streckenabschnitte und zukünftigen Zeitabschnitte. Die aus dem dynamischen Modell erzeugten Einzelfahrzeugbewegungen, die diesen Abschnitten örtlich zugeordnet sind und zeitlich gleich oder später als die Anfrage liegen, werden in jeweils vorteilhafter Weise eingesetzt. So kann etwa vor dem Antritt einer Reise eine Routenprüfung stattfinden derart, ob sie gewissen von einem Nutzer gewünschten Bedingungen genügt. Weiterhin kann ein Nutzer eine Route vor dem Befahren "virtuell" prüfen, ob bestimmte Fahrmanöver voraussichtlich vorliegen werden. Der Fahrer bekommt dadurch mehr Informationen für eine fundierte Reiseplanung und/oder Routenauswahl an die Hand gegeben. Auch kann ein derartiges mobiles Gerät in anderen Verkehrsmitteln als dem eigenen Fahrzeug genutzt werden. So ist etwa bei einer Mitfahrt in einem fremden Fahrzeug oder in öffentlichen Verkehrsmitteln der Einsatz eines eigenen, mobilen Gerätes denkbar.

In den beschriebenen Fällen kann das erfindungsgemäße Verfahren in einem bei einem Nutzer befindlichen Endgerät ablaufen, das etwa in Form eines Fahrzeug-, Heim-, Netz- oder tragbaren Computers ausgeführt ist. In diesem Computer werden die dynamischen Verfahren und getrennt davon die Berechnung der Einzelfahrzeugbewegungen durchgeführt. Die Streckenabschnitte werden, wie bereits dargelegt, beispielsweise interaktiv - indem der Nutzer durch eine Benutzerschnittstelle (MMI) geführt wird - oder durch direkte, automatische Anfragen von anderen Einrichtungen wie beispielsweise einem Navigationssystem in einem Fahrzeug ausgewählt. Eine solche, andere Einrichtung kann zusammen mit der erfindungsgemäßen Vorrichtung in einer Einheit integriert werden, es sind aber auch ein getrennter Betrieb möglich wenn die beiden Geräte drahtlos - beispielsweise über eine Funk- oder Infrarotverbindung - oder drahtgebunden - durch eine entsprechende mechanische und elektrische Verbindung - miteinander in Verbindung gebracht werden. Ein solches bei einem Nutzer befindliche Endgerät kann eine Speichereinheit aufweisen, in welcher die Daten über das Verkehrswegenetz und/ oder die historischen Verkehrsdaten abgelegt sind. Die aktuellen Verkehrsdaten werden dem Endgerät in geeigneter Weise zur Verfügung gestellt. Beispielsweise kann ein Heim- oder Netzcomputer, wie bekannt ist, auf eine große Anzahl solcher externen Daten etwa über eine Internetverbindung zugreifen. Aber auch tragbare oder Fahrzeugcomputer können solche externe Daten beispielsweise durch zumindest zeitweisen Aufbau einer drahtlosen Kommunikationsverbindung zu Informationslieferanten abrufen. Aber auch die Daten über das Verkehrswegenetz und/ oder die historischen Verkehrsdaten können, genau wie die aktuell gemessene Verkehrsdaten, aus externen Quellen stammen. Ebenfalls kann das erfindungsgemäße Verfahren unter Zuhilfenahme einer Zentrale realisiert werden. Dabei kann die Aufgabe der Zentrale von der reinen Sammlung zusätzlicher externe Daten, die eine weitere Verbesserung des Ergebnisses der Prognose der makroskopischen Verkehrsgrößen ermöglichen, sowie deren Übermittlung an die beim Nutzer befindliche Berechnungseinheit, bis zur weitgehenden Übernahme von Verarbeitungsschritten reichen. So kann die Zentrale beispielsweise von einem Endgerät bei einem Nutzer eine Anfrage über ein zu simulierendes Fahrzeug erhalten, diese Anfrage bearbeiten und das Ergebnis dann zur Darstellung bzw. Weiterverarbeitung an den Nutzer zurück übertragen. Zur Kommunikation des bei dem Nutzer befindlichen Endgeräts mit der Zentrale bzw. den externen Quellen kann je nach Ausführungsform des Endgeräts und der Menge der zu übertragenden Daten beispielsweise ein Telefon- oder Kabelnetz, eine landgestützte Mobilkommunikation wie z. B. GSM oder UMTS (Universal Mobile Telephone System) bzw. eine über Satelliten laufende Kommunikation oder eine drahtlose Kommunikation mit Baken Verwendung finden.

Somit können erfindungsgemäß neuartige Dienstleistungen für Fahrzeugführer realisiert werden, wie sie typischerweise im Rahmen eines Dienstes jeweils ausgewählten Fahrzeugen angeboten werden. Das gewählte Verfahren bietet dabei neben dem Vorteil der großen Rechengeschwindigkeit zusätzlich auch "Anonymität", da ja niemals individuelle Fahrzeuge berechnet werden sondern immer nur aus makroskopischen Verkehrsgrößen die individuellen Größen für die Einzelfahrzeuge abgeleitet werden. Weitere Beispiele, die eine mikroskopische Betrachtung benötigen, wie sie mit dem erfindungsgemäßen Verfahren erreicht werden kann, sind Untersuchungen über Verschleiß und Beanspruchung von Fahrzeugkomponenten, Analysen über verkehrliche Auswirkungen beispielsweise von Änderungen im betrachteten Verkehrswegenetz, Untersuchungen über den Kraftstoffverbrauch oder Studien über Orte im Verkehrswegenetz, an denen sich kritische Fahrmanöver häufen.

Eine sehr vorteilhafte Ausprägung des erfindungsgemäßen Verfahrens erzeugt automatisch in gewissen Zeitabständen oder manuell Fahrzeuge und bewegt diese dann realitätsnah, wobei die makroskopischen Größen durch mikroskopisch zweckmäßig gewählte Parameterwerte abgebildet werden, wobei erfindungsgemäß die Einzelfahrzeuge nicht miteinander agieren sondern vollständig aufgrund der makroskopischen Verkehrsgrößen bewegt werden. Denn beispielsweise in einem Verkehrswegenetz mit verkehrsgeregelten Knotenpunkten sind nur die Längen der Warteschlangen bekannt. Wenn diese Länge nun aber so groß ist, dass ein einzelnes Fahrzeug diese beispielsweise nicht in einer Grünphase zurücklegen kann, so muss an einer geeigneten Position in der Warteschlange ein Haltevorgang angenommen und der entsprechende Brems- und Wiederanfahrvorgang realitätsnah modelliert werden. Auch sind etwa Annahmen über Mindestabstände zwischen Fahrzeugen bei Betrachtung mehrere Fahrzeuge zu machen. Oder im Fall einer Strecke mit effektiven Engstellen ist nicht genau bekannt, welche aktuelle Position ein entsprechendes, der Engstelle zugeordnetes Muster dichten Verkehrs gerade aufweist. Auch hier müssen realitätsnahe Annahmen gemacht werden, wo ein entsprechender Teil des Musters gerade lokalisiert ist. Hierbei handelt es sich darum, ein jeweils vorhandenes makroskopisch gemittelt abgebildetes Verhalten mikroskopisch exakt zu modellieren. Dabei werden keine neuen Aspekte bezüglich der Verkehrslage betrachtet, sondern ein individuelles Fahrerverhalten muss exakt zeitlich und örtlich festgelegt werden. Diese exakte Festlegung liegt auch bei vorbekannten mikroskopischen Simulationsmodellen im Bereich der Modellgenauigkeit. Neben individuellen Fahrlinien sind dann Informationen über voraussichtlich benötigte Reisezeiten ein weiteres Ergebnis dieser Berechnungen. Diese Reisezeiten können gespeichert und dann etwa direkt im Rahmen eines Verfahrens zur Schätzung aktuell zu erwartender bzw. zur Prognose zukünftig zu erwartender Reisezeiten für das Befahren bestimmter, vorgebbarer Strecken des Verkehrswegenetzes genutzt werden. Damit liegen dann echte zu erwartende Reisezeiten vor. Das bedeutet, die erfindungsgemäß prognostizierte Reisezeit eines "virtuellen" Einzelfahrzeugs mit gleichem Startort und -zeit wie das reale Fahrzeug liefert diese Informationen nach kürzester Rechenzeit im Voraus, bevor der Fahrer die entsprechende Strecke selbst befährt. Dabei entspricht die Fahrt dieses "virtuellen" Fahrzeugs aber genau der realen Fahrt, so wie sie der Nutzer voraussichtlichen erleben wird.

Am Beispiel eines Verkehrswegenetzes mit verkehrsgeregelten Knotenpunkten soll näher auf die Berechnung der Reisezeiten eingegangen werden. Wie oben beschrieben, können die Streckenabschnitte auf solchen Verkehrswegenetzen in einen Teil mit "freiem" Verkehr am Anfang des Streckenabschnitts und einen solchen mit einer Warteschlange, der den anschließenden Teil des Streckenabschnitts ausmacht bzw. bei fehlender Warteschlange die Länge Null hat. Für die Ermittlung der Reisezeitprognose wird angenommen, dass ein virtuelles Fahrzeug auf einer jeweiligen Richtungsspurmenge k einer Strecke j außerhalb von Warteschlangen mit einer freien, von der dortigen Fahrzeugdichte ρ^(j,k) abhängigen Geschwindigkeit v_free ^(j,k) und innerhalb von Warteschlangen an verkehrsgeregelten Netzknoten mit einer Geschwindigkeit fährt, die sich aus dem für die betreffende Stelle und den betreffenden Zeitpunkt ermittelten effektiven kontinuierlichen Fahrzeugabfluss q_out ^(j,k) ergibt. Die prognostizierte Reisezeit t_prog ^(j,k) = t_free ^(j,k) + t_q ^(j,k). Die Zeit t_free ^(j,k) lässt sich dabei aus Gleichung (5) bestimmen. Dabei wird zur Bestimmung der Verweildauer in eine Warteschlange t_q ^(j,k) im übersättigten Fall die obige Gleichung (3) verwendet, während im Fall der Untersättigung die Beziehung

verwendet wird. Dabei bezeichnen t (j,k)|q die Verweildauer in der Warteschlange, β ist ein numerischer Faktor, T (j,k)|R die Rotzeit, T^(j,k) die Umlaufzeit, q (j,k)|out den Fahrzeugabfluss aus dem betrachteten Streckenabschnitt und q (j,k)|sat den Sättigungsabfluss. Die Knotenpunkte können dabei beispielsweise als punktförmig angenommen und dort verbrachte Zeiten den Streckenabschnitten zugeschlagen werden. Nun werden virtuelle Test-Fahrzeuge zu definierten Zeitpunkten jeweils am Beginn des Streckenabschnitts eingesetzt. Damit kann dann die Reisezeit für diesen Streckenabschnitt als die Zeitdifferenz zwischen dem Zeitpunkt zu dem die Warteschlange durchquert - also das Ende des Streckenabschnitts erreicht wurde - und dem Zeitpunkt des Einsetzens am Beginn des Streckenabschnitts berechnet werden. Ein Modelle zur Berechnung der mikroskopischen Fahrzeuggrößen aus den makroskopischen Verkehrsgrößen - insbesondere der Fahrzeugposition - arbeitet dabei typischerweise mit festen Zeitschrittweiten. Das kann dazu führen, das ein solches virtuelles Fahrzeug welches die Reisezeit für einen bestimmten Streckenabschnitt liefern soll, seine Endposition zu einem bestimmten Zeitpunkt noch nicht erreicht hat, mit dem nächsten Zeitschritt aber schon darüber hinaus gefahren ist. Dann kann - falls diskrete Ergebnis für die Reisezeit gewünscht werden - einer der beiden Zeitschrittpunkte vor bzw. nach dem Erreichen des Endes des Streckenabschnitts angesetzt werden, falls auch nichtdiskrete Werte möglich sind kann auch eine Interpolationsrechnung wie beispielsweise eine lineare Approximation durchgeführt werden.

Ein weitere Vorteil des erfindungsgemäßen Verfahrens ist, das es bei der Bewegung der Einzelfahrzeuge keinerlei Fahrzeug- Fahrzeug-Interaktion berücksichtigt sondern die Bewegung eines einzelnen Fahrzeuges individuell als den makroskopischen Verkehrsgrößen bestimmt. Damit wird die bei Berücksichtigung solcher Interaktionen stark ansteigende Komplexität vermieden, da jedes neu hinzukommende Fahrzeug die gleichen Rechenaufwand verursacht und nicht durch Berücksichtigung von immer mehr Beeinflussungsmöglichkeiten zwischen den einzelnen Fahrzeugen einen stark ansteigenden Aufwand. Weiterhin vermeidet die Trennung der makroskopischen Verkehrssituation von den mikroskopischen Einzelfahrzeugbewegungen die Problematik des Einsetzens von Fahrzeugen. Dies kann etwa erforderlich sein, wenn zu einem bestimmten Zeitpunkt ein Fahrzeug an einer bestimmten Position gewünscht wird - etwa als "virtuelles Messfahrzeug" zu diesem Zeitpunkt. Bei den aus dem Strand der Technik bekannten mikroskopischen Simulationsmodellen führt dieser Eingriff in den Simulationsablauf stets zu plötzlichen, ungewollten lokalen Störungen im Verkehrsfluss. Denn die modellmäßig errechneten mikroskopischen Größen waren ja mit den makroskopischen Verkehrslage gekoppelt. Durch das Einsetzen eines Einzelfahrzeuges wurde beispielsweise ein nicht dem aktuellen Verkehrszustand entsprechender Abstand zum Vordermann des eingesetzten Einzelfahrzeuges erreicht. Dies würde dann zu einem die tatsächliche Fahrlinie des eingesetzten Fahrzeugs verfälschenden Bremsmanöver führen, da dieses Bremsmanöver ja nur durch den Eingriff in das Simulationsmodell bedingt ist. Dies vermeidet die erfindungsgemäße Lösung indem keine Interaktion zwischen den einzelnen Fahrzeugen betrachtet wird, sondern deren Bewegungen nur von den makroskopischen Verkehrsgrößen abhängen.

Natürlich kann der erfindungsgemäße Lösungsweg nicht nur für die als Beispiele des erfindungsgemäßen ersten Schrittes - der Bestimmung der makroskopischen Verkehrsgrößen - dargestellten Fälle der Verkehrswegenetze mit verkehrsgeregelten Netzknotenpunkten und der Verkehrswegenetze mit effektiven Engstellen auf Schnellstraßen genutzt werden. Es können auch Verkehrswegenetze betrachtet werden, die beliebig angeordnete Bereiche von verkehrsgeregelten Netzknotenpunkten und von effektiven Engstellen auf Schnellstraßen aufweisen. Weiterhin können in beliebiger Kombination die beschriebenen und/oder andere makroskopische dynamische Verfahren verwendet werden, die unter Einbeziehung aktuell gemessener und historischer Verkehrsdaten funktionieren und eine oder mehrere makroskopische Verkehrsgrößen ausgehend von zu einem Prognosestartzeitpunkt aktuellen Verkehrsdaten auf der Basis einer speziellen dynamischen makroskopischen Modellierung des Verkehrs in einer gewünschten Genauigkeit prognostizieren.

Ein Flussdiagramm sowie vorteilhafte Ausführungsformen der Erfindung sind in den Zeichnungen dargestellt und werden im Folgenden näher beschrieben. Es zeigen:

Fig. 1 ein beispielhaftes Flussdiagramm für die Simulation und Prognose der Bewegung von mindestens einem Fahrzeug auf einem Verkehrswegenetz

Fig. 2 schematische Darstellungen eines Streckenabschnitts eines Verkehrsnetzes mit verkehrsgeregelten Netzknotenpunkten

Fig. 3 eine graphische Darstellung des zeitlichen Verlaufs eines aktuellen und eines daraus ermittelten effektiven kontinuierlichen Verlaufs für die Fahrzeuganzahl in einer Warteschlange auf einer Strecke eines Verkehrsnetzes an einem verkehrsgeregelten Netzknoten

Fig. 4 eine Darstellung eines verkehrsgeregelten Netzknotenpunkts mit vier einmündenden und vier ausmündenden, jeweils zweispurigen Fahrstrecken zur Veranschaulichung der Verkehrsflussaufteilung am Knoten

Fig. 5 schematische Darstellungen eines Streckenabschnitts eines Schnellstraßen-Verkehrsnetzes mit einem Muster dichten Verkehrs

Fig. 6 ein zeit- und ortsabhängiges Fahrzeuggeschwindigkeitsdiagramm mit einem stromaufwärtigen Muster dichten Verkehrs, das aus einem Bereich synchronisierten Verkehrs besteht, für eine Verkehrssituationen auf einem Streckenabschnitts eines Schnellstraßen-Verkehrsnetzes

Fig. 7 das zeit- und ortsabhängige Fahrzeuggeschwindigkeitsdiagramm aus Fig. 6 mit entsprechend zugeordneten Fahrlinien zweier Einzelfahrzeuge

Fig. 8 schematische Darstellungen eines Weg-Zeit-Diagramms mit einer Fahrlinien eins Einzelfahrzeugs

Wie aus Fig. 1 ersichtlich ist, werden Daten über ein Verkehrswegenetz 301 sowie historische Verkehrsdaten 302 und aktuell gemessene Verkehrsdaten 303 einem dynamische Verfahren 100 zur Verfügung gestellt. Das Verfahren 100 liefert makroskopische Verkehrsgrößen an einen Fahrliniengenerator 101, der daraus mikroskopische Einzelfahrzeuggrößen, unter anderem für gewünschte virtuelle Fahrzeuge, erzeugt. Diese Größen werden einer Ausgabe 102 weitergegeben.

Das dynamische Verfahren 100 prognostiziert eine oder mehrere makroskopische Verkehrsgrößen für das Verkehrswegenetz 301 ausgehend von den zu einem Prognosestartzeitpunkt aktuellen Verkehrsdaten 303 auf der Basis einer speziellen dynamischen makroskopischen Modellierung des Verkehrs. Dabei bildet es ausgewählte dynamische Effekte im Verkehrsablauf ab, um die innerhalb des Prognosehorizonts liegenden makroskopischen Verkehrsgrößen, die zur Beschreibung des Verkehrszustandes auf dem Verkehrswegenetz nötig oder gewünscht sind, zu erzeugen. Aus diesen makroskopischen Verkehrsgrößen werden durch den Fahrliniengenerator 101 jeweils individuell die Bewegung von Einzelfahrzeugen durch mikroskopische Größen berechnet. Eine Ausgabe 102 bereitet die Ergebnisse dann für einen Nutzer auf.

Fig. 2 veranschaulicht den Zusammenhang zwischen dem effektiven kontinuierlichen Zufluss q_in,q zu einer Warteschlange, dem effektiven kontinuierlichen Abfluss q_out aus derselben und der effektiven Fahrzeuganzahl N_q in der Warteschlange am Beispiel einer Warteschlange W vor einem Verkehrsnetzknoten K auf der rechten Fahrspur F einer beispielhaft herausgegriffenen, in den Knoten K mündenden Strecke S.

Die Fig. 3 zeigt die Ermittlung einer effektiven kontinuierlichen Fahrzeuganzahl N_q - mit einer durchgezogenen Linie dargestellt - in der jeweiligen Warteschlange anhand der realen zeitdiskretisierten Fahrzeuganzahl N_aq in der betreffenden Warteschlange am jeweiligen Netzknoten. Diese Ermittlung der effektiven kontinuierlichen Warteschlangen- Fahrzeuganzahl N_q ist in den Fig. 3a für den Fall einer untersättigten Warteschlange, bei dem die aktuelle Warteschlangen-Fahrzeuganzahl N_aq gestrichelt angegeben ist, dargestellt. Dabei steigt N_aq während des Zeitraums T_R einer Unterbrechungs- bzw. Rotphase an, um dann während der Zeitdauer T_G einer anschließenden Frei- bzw. Grünphase wieder bis auf null abzufallen. Fig. 3b veranschaulicht die Bestimmung der effektiven kontinuierlichen Warteschlangen-Fahrzeuganzahl N_q anhand der aktuellen Warteschlangen-Fahrzeuganzahl N_aq für den übersättigten Fall, wobei die aktuelle Anzahl N_aq von Fahrzeugen in der Warteschlange während der Dauer T_R einer Unterbrechungs- bzw. Rotphase wiederum kontinuierlich ansteigt und fällt anschließend während der Dauer T_G einer darauffolgenden Frei- bzw. Grünphase wieder ab, im Unterschied zum untersättigten Fall jedoch nicht bis auf null, d. h. die Warteschlange löst sich während einer Freiphase nicht mehr komplett auf. Im gezeigten Beispiel steigt die aktuelle Warteschlangen-Fahrzeuganzahl N_aq über vier aufeinanderfolgende Frei- und Unterbrechungsphasenzyklen hinweg auf einen immer höheren Spitzenwert am Ende der Unterbrechungsphase an und fällt während der Freiphasen jeweils nur noch auf einen dementsprechend größer werdenden Restwert am Ende der Freiphasen ab. Dies führt zu dem gezeigten Anstieg der effektiven kontinuierlichen Anzahl N_q von Fahrzeugen in der Warteschlange über den betrachteten Zeitraum hinweg.

Fig. 4 veranschaulicht anhand eines beispielhaften verkehrsgeregelten Netzknotens die Verkehrsflußverhältnisse an einem solchen und speziell die Beziehung zwischen den effektiven kontinuierlichen Zuflüssen q_in und den effektiven kontinuierlichen Abflüssen q_out für jede Richtungsspurmenge der in den Knoten mündenden Strecken. Unter dem Begriff "Richtungsspurmenge" ist dabei jeweils die Menge aller Fahrspuren zu verstehen, die gleichberechtigt von den Fahrzeugen benutzt werden können, um den Knoten zur Weiterfahrt in einer oder mehreren zugeordneten Zielrichtungen zu passieren. So kann eine Strecke z. B. eine erste Richtungsspurmenge mit einer oder mehreren Fahrspuren, von denen aus rechts abgebogen oder geradeaus weitergefahren werden kann, und eine zweite Richtungsspurmenge mit einer oder mehreren Fahrspuren umfassen, von denen aus links abgebogen werden kann. Beispielhaft treffen in dem betrachteten Knoten von Fig. 4 vier einmündende Strecken j (j = 1. . ., 4) mit je zwei Richtungsspurmengen k (k = 1,2) und vier ausmündende Strecken i (i = 1, . . ., 4) mit ebenfalls je zwei Richtungsspurmengen m (m = 1,2) zusammen. Weiter sind in Fig. 4 Aufteilungskoeffizienten α (i,m)|(j,k) veranschaulicht, welche die relative Anzahl von Fahrzeugen angeben, die von der Richtungsspurmenge k der Strecke j in die Richtungsspurmenge m der Strecke i einfahren. Dazu sind die Aufteilungskoeffizienten so normiert, daß für jede Richtungsspurmenge k einer einmündenden Strecke j die Summe der Aufteilungskoeffizienten α (i,m)|(j,k) über alle Richtungsspurmengen m aller ausmündenden Strecken i gleich eins ist.

Fig. 5 zeigt eine typische Art von Muster dichten Verkehrs auf einem Schnellstraßennetz, bei denen der Verkehrszustand nicht primär durch Verkehrsregelungsmaßnahmen bestimmt ist, und wo es bei entsprechend hohem Verkehrsaufkommen zur Ausbildung der individualisierten Zustandsphasen "freier Verkehr", "synchronisierter Verkehr", "gestauchter synchronisierter Verkehr" und "Stau" sowie von typisierten Mustern dichten Verkehrs kommt. Der in Fig. 5 dargestellte Mustertyp ist ein vollständiges Muster dichten Verkehrs, wie es an einer effektiven Engstelle 10 und einer Fahrtrichtung 1 auftreten kann. Während stromabwärts der Engstelle 10 freier Verkehr 16 herrscht, ist stromaufwärts ein Bereich synchronisierten Verkehrs 13 zu erkennen, bei dem sich an den Bereich 14 gestauchten synchronisierten Verkehrs stromaufwärts unter Bildung einer zwischenliegenden Flankengrenze am betreffenden Streckenort 11 ein Bereich 15 sich bewegender breiter Staus anschließt, der typischerweise aus breiten, sich stromaufwärts bewegenden Stauzonen 12 besteht, zwischen denen freier oder synchronisierter Verkehr vorliegen kann. Stromaufwärts der stromaufwärtigen Flanke 9 des Bereichs 15 sich bewegender breiter Staus schließt sich dann wieder ein Bereich 16 freien Verkehrs an.

Die Fig. 6 und 7 zeigen exemplarisch in Diagrammform ein experimentelles, für das Auftreten effektiver Engstellen auf einem Schnellstraßennetz repräsentatives Resultat anhand von perspektivisch dreidimensionalen Kennfeldern der mittleren Fahrzeuggeschwindigkeit v in Abhängigkeit von der Tageszeit und der Wegstrecke x. Dabei ist ein sich bewegender breiter Stau 1, der stromaufwärts über den Streckenabschnitt hinweg propagiert, zu erkennen. Weiterhin ist ein Phasenübergang von freiem zu synchronisiertem Verkehr 2 zu identifizieren, und stromaufwärts davon ein Muster dichten Verkehrs mit einem zugehörigen Bereich synchronisierten Verkehrs, der mit seiner stromabwärtigen Flanke an dieser Stelle lokalisiert bleibt. Wie abzulesen ist, bleibt das Muster dichten Verkehrs über mehr als eine Stunde erhalten und die stromabwärtige Flanke des synchronisierten Verkehrs bleibt an der betreffenden Stelle fixiert. In Fig. 7 ist schematisch dargestellt, wie aus dieser makroskopischen Verkehrsgröße mittlere Fahrzeuggeschwindigkeit Fahrlinien - aus welcher die mikroskopische Verkehrsgröße Geschwindigkeit für das entsprechende Fahrzeug abgeleitet werden kann - für zwei Einzelfahrzeuge gewonnen werden, welche das entsprechende Kennfeld auf ihrer Fahrt vorfinden.

Fig. 8 zeigt ein Weg-Zeit-Diagramm mit der Fahrlinie 3 eines Einzelfahrzeugs an einer effektiven Engstelle 2 und mit der Fahrtrichtung 1, wobei zwei breite, sich bewegende Staus 5, ein Bereich gestauchten synchronisierten Verkehrs ("pinch region") 6 und ein Bereich synchronisierten Verkehrs 7 zu erkennen sind. Aus empirischen Untersuchungen sind für jeden Bereich eines solchen einzelnen verkehrlichen Musters bestimmte makroskopische Verkehrsgrößen sowie andere Parameter - beispielsweise die Breite des Bereiches von gestauchtem synchronisierten Verkehr - zugewiesen. Weiterhin sind etwa die Beschleunigung bzw. Verzögerung von Fahrzeugen innerhalb der Flanken zwischen verschiedenen Bereichen von solchen Verkehrsmustern bekannt. Somit kann aus der zeitlich-räumlichen Verteilung der mittleren Geschwindigkeit in verschiedenen Bereichen des Verkehrsmusters unter Einbeziehung verschiedener anderer makroskopischer Größen und Parametern von Mustern und Beschleunigungs- bzw. Verzögerungscharakteristiken von Fahrzeugen die voraussichtliche individuelle Fahrlinie 3 für das Einzelfahrzeug erstellt werden. Dabei stellt diese Fahrlinien 3 die Bewegung des Einzelfahrzeugs auf dem Verkehrswegenetz über Ort und Zeit dar.

Claims

1. Verfahren zur Simulation und Prognose der Bewegung von Einzelfahrzeugen auf einem Verkehrswegenetz mit Netzknotenpunkten und diese verbindende Streckenabschnitte durch mikroskopische Größen unter Verwendung von aktuell gemessenen und historischen Verkehrsdaten, dadurch gekennzeichnet,
daß in einem ersten Schritt makroskopische Verkehrsgrößen bestimmt werden, und
in einem weiteren Schritt daraus die mikroskopischen Einzelfahrzeuggrößen getrennt für jedes Fahrzeug erzeugt werden.

2. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, daß in einem zweiten Schritt aus den makroskopischen Verkehrsgrößen spezielle makroskopische Größen, sogenannte Charakteristika des Verkehrs, ausgewählt und nur diese ausgewählten Größen prognostiziert und zur Erzeugung der mikroskopischen Einzelfahrzeuggrößen genutzt werden.

3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, daß das Verfahren zur Simulation und Prognose für ein Verkehrswegenetz mit verkehrsgeregelten Netzknotenpunkten durchgeführt wird, wobei an den verkehrsgeregelten Netzknotenpunkten der Verkehr zeitdiskretisiert während Freiphasen freigegeben und während Unterbrechungsphasen unterbrochen wird.

4. Verfahren nach Anspruch 3, dadurch gekennzeichnet, daß die makroskopischen Größen durch effektive kontinuierliche Verkehrszustandsparameter, die zumindest kontinuierliche Streckenverkehrsflüsse (q_in, q_out) umfassen, abgebildet werden, wobei die effektiven, kontinuierlichen Verkehrszustandsparameter aus den realen, durch die Frei- und Unterbrechungsphasen der verkehrsgeregelten Netzknotenpunkte zeitdiskretisierten Verkehrszustandsparametern durch einen Integrationsprozess gewonnen werden.

5. Verfahren nach Anspruch 4, dadurch gekennzeichnet, daß zumindest die Anzahl der Fahrzeuge von auf dem jeweiligen Streckenabschnitt in einer Warteschlange vor dem verkehrsgeregelten Netzknotenpunkte stehenden und von außerhalb der Warteschlangen fahrenden Fahrzeuge und/oder die Längen der jeweiligen Warteschlangen auf der Basis der effektiven kontinuierlichen Streckenverkehrsflüsse prognostiziert werden.

6. Verfahren nach Anspruch 5, dadurch gekennzeichnet, daß virtuelle Test-Fahrzeuge erzeugt werden, die eine mittlere Reisezeit auf dem jeweiligen Streckenabschnitt als Summe der mittleren Reisezeit außerhalb der Warteschlange und der Verweildauer in der Warteschlange bestimmen, wobei die Zeitdifferenz zwischen dem prognostizierten Zeitpunkt des Verlassens des Streckenabschnitts und dem des Einfahrens in den Streckenabschnitt durch das virtuelle Test-Fahrzeug als zum Einfahrtszeitpunkt gültige mittlere Reisezeit für den Streckenabschnitt verwendet wird.

7. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, daß das Verfahren zur Simulation und Prognose für ein Verkehrswegenetz durchgeführt wird, bei dem wenigstens eine Strecke mindestens eine effektive Engestelle aufweist.

8. Verfahren nach Anspruch 7, dadurch gekennzeichnet, daß die makroskopischen Größen unter Verwendung eines zu einer effektiven Engstelle gehörenden Musters dichten Verkehrs abgebildet werden.

9. Verfahren nach Anspruch 8, dadurch gekennzeichnet, daß bei mehreren effektiven Engstellen die Entstehung und Abfolge übergreifender Muster berücksichtigt wird.

10. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 9, dadurch gekennzeichnet, daß automatisch in gewissen Zeitabständen oder manuell erzeugte Fahrzeuge realitätsnah bewegt werden, wobei die makroskopischen Größen durch mikroskopisch zweckmäßig gewählte Parameterwerte abgebildet werden.

11. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 9, dadurch gekennzeichnet, daß virtuelle Fahrzeuge erzeugt werden, um Informationen vor Antritt einer Fahrt und/oder während einer Fahrt über die gewählte Route und/oder über Alternativrouten zu gewinnen und die Informationen einem Nutzer akustisch und/oder optisch und/oder haptisch dargeboten werden und/oder diese Informationen durch die Zielführung bei der Auswahl der Strecke zum gewünschten Ziel berücksichtigt werden.