Die
Erfindung betrifft ein Verfahren zur verkehrsdatenbasierten Unfallerkennung
nach dem Oberbegriff des Patentanspruchs.The
The invention relates to a method for traffic data-based accident detection
according to the preamble of the claim.
In
der Offenlegungsschrift DE
100 51 777 A1 wird ein Verfahren zur Verkehrszustandprognose
beschrieben. Das beschriebene Verfahren bezieht sich wenigstens
auf einen Wegenetz-Umgebungsbereich eines jeweiligen Fahrzeugs,
welches fahrzeugautonom wenigstens einen Verkehrszustandsparameter zeitlich-örtlich erfasst.
Durch einen Vergleich des erfassten aktuellen zeitlich-örtlichen
Verlaufs des wenigstens einen Verkehrszustandsparameters oder einer
daraus abgeleiteten Größe mit historischen Ganglinien
wird aus letzteren eine jeweils bestpassende Ganglinie ermittelt.
Der von dieser Ganglinie repräsentierte
Verkehrszustand in Fahrtrichtung des Fahrzeugs wird dann als zu
erwartender Verkehrszustand prognostiziert.In the published patent application DE 100 51 777 A1 a method for traffic condition forecasting is described. The method described relates at least to a road network environment area of a respective vehicle which autonomously detects at least one traffic state parameter in a time-local manner. By comparing the detected current temporal-local course of the at least one traffic condition parameter or a variable derived therefrom with historical hydrographs, a respectively best-fitting hydrograph is determined from the latter. The traffic condition represented by this hydrograph in the direction of travel of the vehicle is then predicted as the expected traffic condition.
In
der Offenlegungsschrift DE
100 57 796 A1 wird ein Verfahren zur fahrzeugindividuellen
Verkehrszustandsprognose beschrieben, bei welchem mehrere, ein Wegenetz
befahrende Fahrzeuge untereinander in Kommunikationsverbindung stehen und
vom jeweiligen Fahrzeug laufend aktuelle lokale Verkehrszustandsdaten
ermittelt und an andere Fahrzeuge übertragen werden. Die von anderen Fahrzeugen
empfangenen Verkehrszustandsdaten werden für eine Prognose des für das eigene
Fahrzeug relevanten Verkehrszustands herangezogen. Die Prognose
für einen
zugehörigen
Wegenetzbereich im jeweiligen Fahrzeug umfasst einen Vergleich von
für diesen
Wegenetzbereich relevanten lokalen Verkehrszustandsdaten anderer
Fahrzeuge und des eigenen Fahrzeugs mit fahrzeugseitig abgespeicherten
historischen Ganglinien, um aus letzteren eine bestpassende Ganglinie
zu ermitteln und den von dieser Ganglinie repräsentierten Verkehrszustand
als zu erwartenden Verkehrszustand für das betreffende Fahrzeug
zu prognostizieren.In the published patent application DE 100 57 796 A1 a method for vehicle-specific traffic condition prognosis is described, in which a plurality of vehicles driving along a route network are in communication with one another and current local traffic status data is continuously determined by the respective vehicle and transmitted to other vehicles. The traffic status data received from other vehicles are used for a prognosis of the traffic status relevant for the own vehicle. The prediction for an associated road network area in the respective vehicle comprises a comparison of local traffic condition data of other vehicles and of the own vehicle with vehicle-stored historical hydrographs in order to determine from the latter a best-fitting hydrograph and the traffic condition represented by this hydrograph as expected traffic condition for the vehicle in question.
Durch
den Einsatz von bereits heute durch die Anmelderin im prototypischen
Betrieb verwendeten Verfahren zur Verkehrsprognose auf Schnellstraßen, z.B.
Verfahren zur Staudynamikanalyse und zur Verfolgung des synchronisierten
Verkehrs mit ASDA/FOTO, welche auf der Drei-Phasen-Theorie des Verkehrs
nach Kerner basieren, lassen sich die möglichen Verkehrsmuster an effektiven
Engstellen sehr gut erkennen, klassifizieren und vorhersagen.By
the use of already today by the applicant in the prototypical
The method used for traffic forecasting on expressways, e.g.
Method for dynamic analysis and tracking of synchronized
Traffic with ASDA / PHOTO, which is based on the three-phase theory of transport
According to Kerner based, the possible traffic patterns can be effective
Very well recognize, classify and predict bottlenecks.
In
der Offenlegungsschrift DE
100 36 789 A1 wird ein Verfahren zur Bestimmung des Verkehrszustands
in einem Verkehrsnetz mit effektiven Engstellen beschrieben. Das
beschriebene Verfahren führt eine
Klassifizierung des Verkehrszustands mindestens in die Zustandsphasen „freier
Verkehr", „synchronisierter
Verkehr" und „sich bewegende
breite Staus" und
in daraus aufgebauten Mustern dichten Verkehrs stromaufwärts von
effektiven Engstellen durch. Das beschriebene Verfahren nimmt in
zeitlichen Abständen
für einen
jeweiligen Streckenabschnitt FCD-Verkehrsdaten auf, welche eine
Information über
den Ort und die Geschwindigkeit des Fahrzeugs umfassen, und stellt
anhand der FCD-Verkehrsdaten
fest, ob eine effektive Engstelle vorliegt. Zudem ermöglicht das
beschriebene Verfahren eine spezifische Erkennung von zufahrtartigen
bzw. abfahrtartigen effektiven Engstellen und von nicht topografisch
bedingten temporären
Engstellen, wie sie beispielsweise durch Unfallstellen gegeben sind. Eine
Unfallstelle wird beispielsweise dadurch erkannt, dass die gemessenen
FCD-Geschwindigkeitsdaten ein Muster dichten Verkehrs indizieren
und die FCD-Geschwindigkeitsdaten
nach Verlassen dieses Bereichs dichten Verkehrs wieder ansteigen
und einen vorgegebenen für
einen Phasenübergang
von synchronisierten zum freien Verkehr typischen Schwellwert überschreiten.
In diesem Fall wird eine effektive, nicht verzeichnete Engstelle
angenommen, wenn der Ort des Geschwindigkeitsanstiegs außerhalb
der Umgebung der festgelegten, bekannten Orte der betreffenden Streckentopografieänderungen
liegt.In the published patent application DE 100 36 789 A1 A method for determining the traffic condition in a traffic network with effective bottlenecks is described. The described method performs a classification of the traffic condition at least into the status phases "free traffic", "synchronized traffic" and "moving broad traffic jams" and consequent patterns of dense traffic upstream of effective bottlenecks FCD traffic data, which includes information about the location and the speed of the vehicle, and determines whether there is an effective bottleneck based on the FCD traffic data, and the described method allows a specific detection of runway-like effective bottlenecks and from non-topographical temporary bottlenecks, such as those caused by accident sites, for example, an accident location being detected by the measured FCD speed data indicating a pattern of dense traffic and the FCD speed after leaving this area of dense traffic, they rise again and exceed a predetermined threshold, which is typical for a phase transition from synchronized to free traffic. In this case, an effective unrecorded bottleneck is assumed if the location of the speed increase is outside the vicinity of the designated, known locations of the respective track topography changes.
Aufgabe
der Erfindung ist es, ein Verfahren zur verkehrsdatenbasierten Unfallerkennung
anzugeben, welches eine automatische Erkennung von Unfällen in
einem Wegenetz ermöglicht.task
The invention is a method for traffic data-based accident detection
specify which automatic detection of accidents in
a road network allows.
Die
Erfindung löst
diese Aufgabe durch Bereitstellung eines Verfahrens zur verkehrsdatenbasierten
Unfallerkennung mit den Merkmalen des Patentanspruchs 1.The
Invention solves
this task by providing a method for traffic data based
Accident detection with the features of claim 1.
Vorteilhafte
Ausführungsformen
und Weiterbildungen der Erfindung sind in den abhängigen Ansprüchen angegeben.advantageous
embodiments
and further developments of the invention are specified in the dependent claims.
Erfindungsgemäß wird auf
das Vorliegen eines Unfalls geschlossen, wenn aus charakteristischen
Eigenschaften und Kenngrößen eines
durch plötzliche
Infrastrukturänderungen
in Folge eines Unfalls verursachten zeitlich-räumlichen Verkehrsmusters mindestens
ein Unfallkriterium abgeleitet und erkannt wird. Verallgemeinert
entstehen solche typischen durch einen Unfall verursachten Verkehrsmuster
bei einer plötzlichen
Veränderung
der Infrastruktur, indem beispielsweise nach einem Unfall eine oder
mehrere Fahrspuren nicht mehr benutzt werden können und somit wegfallen. Auch
die Beseitigung der Unfallfolgen ist in der Regel mit einer Beeinträchtigung
der Infrastruktur verbunden, da beispielsweise ein Standstreifen
mitbenutzt wird oder eine Verengung von drei auf zwei Fahrspuren
bzw. von zwei auf eine Fahrspur vorgenommen wird. Das zeitlich-räumliche
Verkehrsmuster kann durch eine Analyse und Auswertung von verfügbaren Verkehrszustandsdaten
erzeugt werden, welche laufend mit einer aktuellen Fahrzeugposition
und einem aktuellen Streckenabschnitt in einem Wegenetz ermittelt
werden, wobei Orte von effektiven Engstellen im Wegenetz ermittelt und
abgespeichert werden.According to the invention, the occurrence of an accident is concluded when at least one accident criterion is derived and recognized from characteristic properties and parameters of a temporal-spatial traffic pattern caused by sudden changes in infrastructure as a consequence of an accident. Generally speaking, such typical traffic patterns caused by an accident result from a sudden change in the infrastructure, for example, one or more lanes after an accident can no longer be used and thus be eliminated. The elimination of the consequences of an accident is usually associated with a deterioration of the infrastructure, as for example, a hard shoulder is shared or a narrowing is made from three to two lanes and two on a lane. The temporal-spatial traffic pattern can be analyzed and analyzed Evaluation of available traffic condition data are generated, which are determined continuously with a current vehicle position and a current section in a road network, where locations are determined by effective bottlenecks in the road network and stored.
Auf
das Vorliegen des mindestens einen Unfallkriteriums kann geschlossen
werden, wenn nach Erkennung einer stromaufwärtigen Flanke eines „sich bewegenden
breiten Staus" an
einem Ort innerhalb eines vorgegebenen Zeitfensters keine stromabwärtige Flanke
des „sich
bewegenden breiten Staus" an
diesem Ort erkannt wird, d.h. für
den Messort gilt, dass die zeitliche Ausdehnung des „sich bewegenden
breiten Staus" einen
vorgegebenen Schwellwert für
diesen Streckenabschnitt übersteigt und
an diesem Ort keine stromabwärtige
Flanke des „sich
bewegenden breiten Staus" durch
ein anderes Fahrzeug oder einen am Messort angeordneten Detektor
erkannt wird.On
the presence of the at least one accident criterion can be closed
when, after detection of an upstream edge of a "moving
wide traffic jams "
a location within a given time window no downstream edge
of the "himself
moving wide traffic jams "
this place is recognized, i. For
The measuring location is that the temporal extent of the "moving
wide traffic jams "one
predetermined threshold for
exceeds this section and
in this place no downstream
Flank of the "himself
moving wide traffic jams "
another vehicle or a detector located at the site
is recognized.
Alternativ
oder zusätzlich
kann auf das Vorliegen des mindestens einen Unfallkriteriums geschlossen
werden, wenn ein Zeitintervall zwischen zwei „sich bewegenden breiten Staus" einen vorgegebenen
einstellbaren Grenzwert unterschreitet, d.h. es wird eine unübliche und
zu kurze Abfolge von zwei „sich
bewegenden breiten Staus" festgestellt.alternative
or additionally
can be concluded on the existence of at least one accident criterion
when a time interval between two "moving wide jams" becomes a predetermined one
falls below the adjustable limit, i. It will be an unusual and
too short a sequence of two "yourself
moving wide traffic jams ".
Alternativ
oder zusätzlich
kann auf das Vorliegen des mindestens einen Unfallkriteriums geschlossen
werden, wenn eine Geschwindigkeit der stromabwärtigen Flanke des „sich bewegenden
breiten Staus" zwischen
mindestens zwei Messorten außerhalb
eines vorgegebenen einstellbaren Geschwindigkeitsbereichs liegt,
d.h. die Geschwindigkeit der stromabwärtigen Flanke liegt beispielsweise außerhalb
eines Geschwindigkeitsbereichs für
die stromabwärtige
Flanke eines normalen durch eine Verkehrsüberlastung verursachten „sich bewegenden
breiten Staus" von –10km/h
bis –20km/h.
Bei stärkeren
Unfällen
mit einer Blockade bzw. Sperrung von mehreren Fahrspuren kann die
Geschwindigkeit der stromabwärtigen
Flanke fast bei Null liegen oder sehr stark vom normalen Geschwindigkeitsbereich abweichende
Geschwindigkeitswerte aufweisen.alternative
or additionally
can be concluded on the existence of at least one accident criterion
when a speed of the downstream edge of the "moving
wide traffic jams "between
at least two locations outside
is a predetermined adjustable speed range,
i.e. the speed of the downstream flank is outside, for example
a speed range for
the downstream
Flank of a normal "caused by a congestion
wide traffic jams "of -10km / h
to -20km / h.
For stronger ones
accidents
with a blockade or blocking of several lanes, the
Speed of the downstream
Flank are almost zero or very different from the normal speed range
Have speed values.
Alternativ
oder zusätzlich
kann auf das Vorliegen des mindestens einen Unfallkriteriums geschlossen
werden, wenn eine zeitlich-räumliche
Ausdehnung eines „synchronisierten
Verkehrs" und/oder eines „komprimierten
synchronisierten Verkehrs" des zeitlich-räumlichen
Verkehrsmusters einen vorgegebenen einstellbaren ersten Schwellwert
unterschreitet. Das bedeutet, dass die bei einem durch Verkehrsüberlastung
verursachten zeitlich-räumlichen Verkehrsmuster
auftretenden Bereiche „synchronisierter
Verkehr" und/oder „komprimierter synchronisierter
Verkehr" bei einem
durch einen Unfall verursachten zeitlich-räumlichen Verkehrsmuster wesentlich
kleiner sind oder vollständig
fehlen, so dass auf das Vorliegen eines entsprechenden Unfallkriteriums geschlossen
werden kann.alternative
or additionally
can be concluded on the existence of at least one accident criterion
be, if a temporal-spatial
Extension of a "synchronized
Traffic "and / or a" compressed
synchronized traffic "of the temporal-spatial
Traffic pattern a predetermined adjustable first threshold
below. That means that at one by congestion
caused temporal-spatial traffic patterns
occurring areas "synchronized
Traffic "and / or" compressed synchronized
Traffic "at one
caused by an accident temporal-spatial traffic patterns essential
are smaller or complete
missing, so concluded on the existence of a corresponding accident criterion
can be.
Alternativ
oder zusätzlich
kann auf das Vorliegen des mindestens einen Unfallkriteriums geschlossen
werden, wenn eine zeitlich-räumliche
Ausdehnung von „sich
bewegenden breiten Staus" einen vorgegebenen
einstellbaren Schwellwert überschreitet.
Das bedeutet, dass die bei einem durch Verkehrsüberlastung verursachten zeitlich-räumlichen Verkehrsmuster
auftretenden typischen Ausdehnungen und Abfolgen der Bereiche „sich bewegende breite
Staus" bei einem
durch einen Unfall verursachten zeitlich-räumlichen Verkehrsmuster nicht
mehr auftreten, sondern das deutlich größere zusammenhängende Bereiche
von „sich
bewegenden breiten Staus" entstehen,
so dass auf das Vorliegen eines entsprechenden Unfallkriteriums
geschlossen werden kann.alternative
or additionally
can be concluded on the existence of at least one accident criterion
be, if a temporal-spatial
Extension of "yourself
moving wide traffic jams "a predetermined
exceeds the adjustable threshold.
This means that the temporal-spatial traffic patterns caused by congestion
occurring typical expansions and sequences of areas "moving width
Traffic jams "at one
caused by an accident temporal-spatial traffic pattern not
occur more but the significantly larger contiguous areas
of yourself
moving wide traffic jams ",
so that upon the existence of a corresponding accident criterion
can be closed.
In
Ausgestaltung des erfindungsgemäßen Verfahrens
zur verkehrsdatenbasierten Unfallerkennung wird aus den charakteristischen
Eigenschaften und Kenngrößen des
bei einem Unfall erzeugten zeitlich-räumlichen Verkehrsmusters ein
Gesamtmaß einer
Unfallerkennung abgeleitet, welches die genannten einzelnen Unfallkriterien
kombiniert und/oder zusammenfasst. Zusätzlich kann das Vorliegen eines Unfallkriteriums
erkannt werden, wenn der Ort der Entstehung des Verkehrsmusters
als eine nicht durch die Streckentopografie bedingte temporäre effektive Engstelle
erkannt wird. Durch die Kombination und/oder Zusammenfassung der
Unfallkriterien kann beispielsweise ein Unfall an einer topografisch
bedingten effektiven Engstelle erkannt werden, da das Verkehrsmuster
beispielsweise ein Objekt „sich
bewegender breiter Stau" mit
einer Geschwindigkeit der stromabwärtigen Flanke von –5km/h und
keinen Bereich des „synchronisierten
Verkehrs" aufweist.
Auf einer vorher anscheinend freien Strecke kann jedoch bereits
bei einer geringeren Abweichung des ermittelten Verkehrsmusters
von einem Überlastungs-Verkehrsmuster
auf das Vorliegen eines Unfalls geschlossen werden.In
Embodiment of the method according to the invention
traffic-based accident detection becomes the characteristic
Properties and characteristics of the
in an accident generated temporal-spatial traffic pattern
Total measure of one
Accident detection derived which the mentioned individual accident criteria
combined and / or summarized. In addition, the existence of an accident criterion
be recognized when the place of origin of the traffic pattern
as a temporary effective bottleneck not related to the route topography
is recognized. By combining and / or summarizing the
For example, accident criteria can be an accident at a topographical level
conditional effective bottleneck be detected, since the traffic pattern
for example, an object "itself
moving wide traffic jam "with
a speed of the downstream edge of -5km / h and
no area of "synchronized
Traffic "has.
However, on a previously apparently free route can already
with a smaller deviation of the determined traffic pattern
from an overload traffic pattern
be concluded on the existence of an accident.
Aus
dem jeweiligen zeitlich-räumlichen
Unfall-Verkehrsmuster kann beispielsweise auf die Art und Schwere
der Infrastrukturveränderung
geschlossen werden. So kann beispielsweise durch Auswerten der Verkehrsmuster
ein Wegfallen von einer oder zwei Fahrspuren, eine Vollsperrung
mit einer bestimmten Zeitdauer und ein anschließendes Freigeben von einer
oder zwei Fahrspuren unterschieden werden. Zudem kann durch die
Auswertung des zeitlich-räumlichen
Unfall-Verkehrsmusters der zeitliche Ablauf des Unfalls rekonstruiert
werden.Out
the respective temporal-spatial
For example, accident traffic patterns may be on the type and severity
the infrastructure change
getting closed. For example, by evaluating traffic patterns
a lapse of one or two lanes, a full closure
with a certain amount of time and then releasing one
or two lanes. In addition, through the
Evaluation of the temporal-spatial
Accident traffic pattern of the chronology of the accident reconstructed
become.
Die
Verkehrszustandsdaten werden beispielsweise von fest installierten
Detektormitteln und/oder von anderen Fahrzeugen und/oder von einer
Zentrale und/oder als Floating Car Data zur Verfügung gestellt.The traffic condition data is included For example, permanently installed detector means and / or other vehicles and / or provided by a control center and / or as floating car data.
In
weiterer Ausgestaltung des erfindungsgemäßen Verfahrens zur verkehrsdatenbasierten
Unfallerkennung, werden die verfügbaren
Verkehrszustandsdaten zu verschiedenen zeitlich-räumlichen Grundbausteinen
eines Verkehrsmusters zusammengefasst. Die Grundbausteine repräsentieren werkehrliche
Objekte, welche „synchronisierten
Verkehr" und/oder „komprimierter
synchronisierter Verkehr" und/oder „sich bewegender
breiter Stau" umfassen,
und werden jeweils mit einer Eintrittswahrscheinlichkeit und/oder
weiteren Attributen verknüpft und
in einer Verkehrsmusterdatenbank abgespeichert. Die Verkehrsmusterdatenbank
verwaltet Abfolgen und Zusammenhänge
der Grundbausteine, setzt diese zu Verkehrsmustern zusammen und
gibt die zusammengesetzten Verkehrsmuster aus. Zusätzlich oder
alternativ können
die zeitlich-räumlichen
Verkehrsmuster mit einem Verfahren zur Verkehrslagerekonstruktion
erzeugt werden.In
further embodiment of the method according to the invention for traffic data-based
Accident detection, the available
Traffic status data for different temporal-spatial building blocks
a traffic pattern summarized. The basic building blocks represent traditional
Objects which "synchronized"
Traffic "and / or" compressed
synchronized traffic "and / or" moving
wide traffic jam ",
and each with a probability of occurrence and / or
linked to other attributes and
stored in a traffic pattern database. The traffic pattern database
manages sequences and relationships
the basic building blocks, this sets to traffic patterns and
outputs the composite traffic patterns. Additionally or
alternatively you can
the temporal-spatial
Traffic pattern with a procedure for traffic warehouse construction
be generated.
In
weiterer Ausgestaltung des erfindungsgemäßen Verfahrens, werden Verkehrsmuster
in der Verkehrsmusterdatenbank gespeichert, welche für einen
Unfall mit plötzlicher
Veränderung
der Infrastruktur typisch sind. Somit kann die Unfallerkennung durch
einen Vergleich eines aktuell erzeugten Verkehrsmusters mit einem
gespeicherten Verkehrsmuster beschleunigt werden.In
Another embodiment of the method according to the invention are traffic patterns
stored in the traffic pattern database, which is for a
Accident with sudden
change
typical of the infrastructure. Thus, the accident detection by
a comparison of a currently generated traffic pattern with a
saved traffic patterns are accelerated.
Die
Unfallerkennung kann beispielsweise mit zyklisch erfassten Verkehrszustandsdaten
kontinuierlich in einer Verkehrszentrale und/oder in einem Fahrzeug
durchgeführt
werden. Wird die Unfallerkennung im Fahrzeug ausgeführt, dann
kann das entsprechende Fahrzeug einen erkannten Unfall nach Ablauf
einer vorgebbaren Zeitspanne an andere Fahrzeuge und/oder an die
Verkehrszentrale kommunizieren. Wird die Unfallerkennung in der
Verkehrszentrale ausgeführt,
dann können
die automatisch abgeleiteten Unfallkriterien mit Informationen aus
anderen Quellen, z.B. Polizei oder Staumelder, abgeglichen werden
und die Verkehrszentrale kann die abgeglichenen Unfallkriterien
an verschiedene Meldewege weiterleiten, z.B. als RDS/TMC-Verkehrsnachricht.The
Accident detection can, for example, with cyclically recorded traffic condition data
continuously in a traffic control center and / or in a vehicle
carried out
become. If the accident detection is carried out in the vehicle, then
the corresponding vehicle may have a detected accident after expiration
a predetermined period of time to other vehicles and / or to the
Traffic center communicate. Will the accident detection in the
Traffic Center running,
then can
the automatically derived accident criteria with information
other sources, e.g. Police or traffic jam, to be reconciled
and the traffic center can set the adjusted accident criteria
forward to various reporting channels, e.g. as RDS / TMC traffic message.
Eine
vorteilhafte Ausführungsform
der Erfindung ist in den Zeichnungen dargestellt und wird nachfolgend
beschrieben.A
advantageous embodiment
The invention is illustrated in the drawings and will become apparent below
described.
Dabei
zeigen:there
demonstrate:
1 eine
schematische Darstellung des Verfahrens zur verkehrsdatenbasierten
Unfallerkennung, 1 a schematic representation of the method for traffic data-based accident detection,
2 eine
schematische Darstellung eines ersten zeitlichen Verlaufs des Ortes
(obere Darstellung) und der Geschwindigkeit (untere Darstellung) an
einem Messort D1 bei einer Erkennung eines „sich bewegenden breiten Staus", 2 a schematic representation of a first time course of the location (top view) and the speed (bottom view) at a measurement site D1 in a detection of a "moving wide traffic jam",
3 eine
schematische Darstellung eines zweiten zeitlichen Verlaufs des Ortes
(obere Darstellung) und der Geschwindigkeit (untere Darstellung) am
Messort D1 bei einer Erkennung eines „sich bewegenden breiten Staus", 3 a schematic representation of a second time course of the location (top view) and the speed (bottom view) at the measurement site D1 in a detection of a "moving wide traffic jam",
4 eine
schematische Darstellung eines dritten zeitlichen Verlaufs des Ortes
(obere Darstellung) und der Geschwindigkeit (untere Darstellung) am
Messort D1 bei einer Erkennung eines „sich bewegenden breiten Staus", 4 a schematic representation of a third time course of the location (top view) and the speed (bottom view) at the measurement site D1 in a detection of a "moving wide traffic jam",
5 eine
schematische Darstellung eines vierten zeitlichen Verlaufs des Ortes
(obere Darstellung) und der Geschwindigkeit (untere Darstellung) an
zwei Messorten D1, D2 bei einer Erkennung eines „sich bewegenden breiten Staus", 5 a schematic representation of a fourth time course of the location (top view) and the speed (bottom view) at two measurement locations D1, D2 in a detection of a "moving wide traffic jam",
6 eine
schematische Darstellung eines fünften
zeitlichen Verlaufs des Ortes (obere Darstellung) und der Geschwindigkeit
(untere Darstellung) an zwei Messorten D1, D2 bei einer Erkennung
eines „sich
bewegenden breiten Staus", 6 a schematic representation of a fifth time course of the location (top view) and the speed (bottom view) at two measurement locations D1, D2 in a detection of a "moving wide traffic jam",
7 eine
schematische Darstellung eines empirisch ermittelten Verkehrsmusters
(obere Darstellung), welches durch eine Verkehrsüberlastung verursacht wird,
und eines zugehörigen
aus Grundbausteinen zusammengesetzten Verkehrsmusters (untere Darstellung, 7 2 is a schematic representation of an empirically determined traffic pattern (upper illustration), which is caused by a traffic congestion, and an associated traffic pattern composed of basic components (lower illustration,
8 eine
schematische Darstellung eines empirisch ermittelten Verkehrsmusters
(obere Darstellung), welches durch einen Unfall verursacht wird, und
eines zugehörigen
aus Grundbausteinen zusammengesetzten Verkehrsmusters (untere Darstellung, und 8th a schematic representation of an empirically determined traffic pattern (top view), which is caused by an accident, and an associated composed of basic blocks traffic pattern (lower illustration, and
9 eine
vergrößerte Darstellung
eines Teilbereichs Z des empirisch ermittelten Verkehrsmusters aus 8. 9 an enlarged view of a portion Z of the empirically determined traffic pattern from 8th ,
Wie
aus 1 ersichtlich ist, erfasst ein erfindungsgemäßes Verfahren
zur verkehrsdatenbasierten Unfallerkennung laufend eine aktuelle
Fahrzeugposition, einen aktuellen Streckenabschnitt in einem Wegenetz,
welches durch einen Teilausschnitt 50 repräsentiert
wird, und aktuelle Verkehrszustandsdaten, welche beispielsweise
von fest im Wegenetz 50 installierten Detektormitteln 30, 32, 34 und/oder
von anderen Fahrzeugen und/oder von einer Zentrale und/oder als
Floating Car Data zur Verfügung
gestellt werden, wobei zusätzlich
Orte von effektiven Engstellen im Wegenetz bekannt sind bzw. ermittelt
und abgespeichert werden. Die verfügbaren Verkehrszustandsdaten
werden im Block 40 zur Erzeugung von zeitlich-räumlichen
Verkehrsmustern 1, 2 analysiert und ausgewertet,
wobei beispielhaft ein durch einen Unfall und eine damit verbundene
Sperrung der linken und mittleren Fahrspur des Wegenetzteilausschnittes 50 verursachtes
Verkehrsmuster 2 mit einem kleinen Bereich „synchronisierter
Verkehr" 10 und
mit einem großen
zusammenhängenden
Bereich „sich
bewegender breiter Stau" 20 dargestellt
ist. Im Block 40 können
die zeitlich-räumlichen
Verkehrsmuster 1, 2 beispielsweise mit einem Verfahren
zur Verkehrslagerekonstruktion wie ASDA/FOTO erzeugt werden oder
aus zeitlich-räumlichen
Grundbausteinen 10, 20 zusammengesetzt werden,
welche durch Zusammenfassen der verfügbaren Verkehrszustandsdaten
erzeugt werden, wobei die Grundbausteine verkehrliche Objekte repräsentieren,
welche „synchronisierten
Verkehr" 10 und/oder „komprimierten
synchronisierten Verkehr" und/oder „sich bewegende
breite Staus" 20 umfassen.
Die für
einen Unfall mit plötzlicher
Veränderung der
Infrastruktur typischen Verkehrsmuster 2 können in
einer Verkehrsmusterdatenbank gespeichert werden. Zur Unfallerkennung
werden die charakteristischen Eigenschaften und Kenngrößen des
erzeugten zeitlich-räumlichen
Verkehrsmusters 2 bestimmt und ausgewertet. Bei der im
Block 42 durchgeführten Musteranalyse
wird auf das Vorliegen eines Unfalls geschlossen, wenn aus den charakteristischen
Eigenschaften und Kenngrößen eines
durch plötzliche Infrastrukturänderungen
in Folge eines Unfalls verursachten zeitlich-räumlichen Verkehrsmusters 2 mindestens
ein Unfallkriterium abgeleitet und erkannt wird. Das erfindungsgemäße Verfahren
zur verkehrsdatenbasierten Unfallerkennung kann in einer Verkehrszentrale
und/oder in einem Fahrzeug durchgeführt werden, wobei die Unfallerkennung
vorzugsweise mit zyklisch erfassten Verkehrszustandsdaten kontinuierlich
durchgeführt
wird.How out 1 It can be seen that an inventive method for traffic data-based accident detection continuously detects a current vehicle position, a current route section in a road network, which by a partial section 50 is represented, and current traffic status data, for example, of fixed in the road network 50 installed detector means 30 . 32 . 34 and / or provided by other vehicles and / or by a central office and / or as floating car data, where additionally locations of effective bottlenecks in the road network are known or be determined and stored. The available traffic status data is displayed in the block 40 for the generation of temporal-spatial traffic patterns 1 . 2 analyzed and evaluated, with an exemplary by an accident and an associated blocking of the left and middle lane of the road network section 50 caused traffic pattern 2 with a small area "synchronized traffic" 10 and with a large contiguous area "moving wide traffic jam" 20 is shown. In the block 40 can the temporal-spatial traffic patterns 1 . 2 For example, be generated with a method for traffic warehouse construction such as ASDA / FOTO or temporal-spatial basic building blocks 10 . 20 which are generated by summarizing the available traffic condition data, the basic building blocks representing traffic objects which "synchronized traffic" 10 and / or "compressed synchronized traffic" and / or "moving wide traffic jams" 20 include. The traffic patterns typical of an accident with a sudden change in infrastructure 2 can be stored in a traffic pattern database. For accident detection, the characteristic properties and characteristics of the generated temporal-spatial traffic pattern 2 determined and evaluated. At the block 42 The pattern analysis carried out is based on the existence of an accident, if the characteristics and parameters of a temporal-spatial traffic pattern caused by sudden infrastructure changes as a consequence of an accident 2 at least one accident criterion is derived and recognized. The method according to the invention for traffic-data-based accident detection can be carried out in a traffic control center and / or in a vehicle, the accident detection preferably being carried out continuously with cyclically recorded traffic condition data.
Wie
das Vorliegen des mindestens einen Unfallkriteriums erkannt wird,
wird nachfolgend unter Bezugnahme auf 2 bis 8 beschrieben. 2 zeigt
eine schematische Darstellung eines ersten zeitlichen Verlaufs des
Ortes (obere Darstellung) und der Geschwindigkeit (untere Darstellung)
an einem Messort D1 bei einer Erkennung eines „sich bewegenden breiten Staus" 20, welcher
durch eine Verkehrsüberlastung
verursacht wird. Wie aus der oberen Darstellung in 2 ersichtlich
ist, wird an einem Messort D1 eine stromaufwärtige Stauflanke Fauf eines „sich bewegenden
breiten Staus" 20 von
einem Fahrzeug oder einem Detektor 30, 32, 34 erkannt. Nach
Ablauf einer Zeitspanne TStau, welche der
zeitlichen Ausdehnung des „sich
bewegenden breiten Staus" entspricht,
wird vom Detektor 30, 32, 34 und/oder
von einem anderen Fahrzeug eine stromabwärtige Stauflanke Fab des „sich bewegenden
breiten Staus" 20 an
diesem Messort D1 erkannt. Die untere Darstellung in 2 zeigt
den zugehörigen
Geschwindigkeitsverlauf am Messort D1, wobei vor der erkannten stromaufwärtigen Stauflanke
Fauf und nach der erkannten stromabwärtigen Stauflanke
Fab jeweils ein Bereich „synchronisierter
Verkehr" 10 vorliegt.
Alternativ können
anstatt der Bereiche „synchronisierter
Verkehr" 10 auch
nicht dargestellte Bereiche „freier
Verkehr" vorliegen.How the existence of the at least one accident criterion is detected will be described below with reference to FIG 2 to 8th described. 2 shows a schematic representation of a first time course of the location (top view) and the speed (bottom view) at a measurement location D1 in a detection of a "moving wide traffic jam" 20 , which is caused by a traffic congestion. As from the upper illustration in 2 can be seen, an upstream Stauflanke F is at a measuring location D1 on a "moving wide traffic jam" 20 from a vehicle or a detector 30 . 32 . 34 recognized. After expiration of a time period T congestion , which corresponds to the temporal extent of the "moving wide congestion", is the detector 30 . 32 . 34 and / or from another vehicle a downstream Stauflanke F from the "moving wide traffic jam" 20 detected at this location D1. The lower illustration in 2 shows the associated speed course at the measuring location D1, whereby in front of the recognized upstream traffic line F on and after the detected downstream traffic lane Fab, in each case one area "synchronized traffic" 10 is present. Alternatively, instead of the areas "synchronized traffic" 10 also unrepresented areas "free traffic" exist.
3 zeigt
eine schematische Darstellung eines zweiten zeitlichen Verlaufs
des Ortes (obere Darstellung) und der Geschwindigkeit (untere Darstellung)
an einem Messort D1 bei einer Erkennung eines „sich bewegenden breiten Staus" 20, welcher durch
einen Unfall verursacht wird. Wie aus der oberen Darstellung in 3 ersichtlich
ist, wird am Messort D1 eine stromaufwärtige Stauflanke Fauf eines „sich bewegenden
breiten Staus" 20 von
einem Fahrzeug oder einem Detektor 30, 32, 34 erkannt.
Im Unterschied zur Darstellung in 2, ist die
in 3 dargestellte Zeitspanne TStau,
welche der zeitlichen Ausdehnung des „sich bewegenden breiten Staus" entspricht, länger als
die in 2 dargestellte Zeitspanne TStau,
so dass im dargestellten Beispiel am Messort D1 innerhalb eines
vorgegebenen maximalen Zeitfensters T (max) / Stau vom Detektor 30, 32, 34 und/oder
von einem anderen Fahrzeug keine stromabwärtige Flanke Fab des „sich bewegenden
breiten Staus" 20 erkannt
wird. Somit ist am Messort D1 die Bedingung TStau > T (max) / Stau erfüllt, wobei
das Zeitfenster T (max) / Stau für
eine bestimmte Strecke beispielsweise auf 10 min eingestellt wird,
so dass in diesem Fall im Block 42 aus 1 auf
das Vorliegen eines Unfalls geschlossen wird, wobei diese Information
durch den Block 44 in 1 ausgegeben
wird. Die untere Darstellung in 3 zeigt
den zugehörigen
Geschwindigkeitsverlauf am Messort D1, wobei vor der erkannten stromaufwärtigen Stauflanke
Fauf und nach der erkannten stromabwärtigen Stauflanke
Fab jeweils ein Bereich „synchronisierter Verkehr" 10 vorliegt.
Alternativ können
anstatt der Bereiche „synchronisierter Verkehr" 10 auch
nicht dargestellte Bereiche „freier Verkehr" vorliegen. 3 shows a schematic representation of a second time course of the location (top view) and the speed (bottom view) at a measurement location D1 in a detection of a "moving wide traffic jam" 20 which is caused by an accident. As from the upper illustration in 3 can be seen, an upstream Stauflanke F is on a "moving wide jam" at the measuring location D1 20 from a vehicle or a detector 30 . 32 . 34 recognized. In contrast to the representation in 2 , is the in 3 shown time period T congestion , which corresponds to the temporal extent of the "moving wide congestion", longer than that in 2 illustrated time period T congestion , so that in the example shown at the measuring location D1 within a predetermined maximum time window T (max) / congestion from the detector 30 . 32 . 34 and / or from another vehicle no downstream flank Fab of the "moving wide traffic jam" 20 is recognized. Thus, the condition T congestion > T (max) / congestion is met at the measurement site D1, wherein the time window T (max) / congestion for a certain distance, for example, is set to 10 min, so that in this case in block 42 out 1 closed on the existence of an accident, this information through the block 44 in 1 is issued. The lower illustration in 3 shows the associated speed course at the measuring location D1, wherein in front of the detected upstream storage line F on and after the detected downstream storage line F from in each case an area "synchronized traffic" 10 is present. Alternatively, instead of the areas "synchronized traffic" 10 also unrepresented areas "free traffic" exist.
4 zeigt
eine schematische Darstellung eines dritten zeitlichen Verlaufs
des Ortes (obere Darstellung) und der Geschwindigkeit (untere Darstellung)
an einem Messort D1 bei einer Erkennung eines „sich bewegenden breiten Staus" 20, welcher durch
einen Unfall verursacht wird. Wie aus der oberen Darstellung in 4 ersichtlich
ist, wird am Messort D1 eine erste stromaufwärtige Stauflanke Fauf eines „sich bewegenden
breiten Staus" 20 von
einem Fahrzeug oder einem Detektor 30, 32, 34 erkannt.
Nach Ablauf einer Zeitspanne TStau, welche
der zeitlichen Ausdehnung des „sich
bewegenden breiten Staus" entspricht,
wird vom Detektor 30, 32, 34 und/oder
von einem anderen Fahrzeug eine stromabwärtige Stauflanke (Fab) des „sich bewegenden breiten Staus" 20 an diesem
Messort D1 erkannt. Im Unterschied zur Darstellung in 2,
wird nach Ablauf eines Zeitintervalls TG,
während
dessen ein Bereich „synchronisierter
Verkehr" 10 oder „freier
Verkehr" vorliegt,
eine zweite stromaufwärtige
Stauflanke Fauf eines „sich bewegenden breiten Staus" 20 von einem
Fahrzeug oder einem Detektor 30, 32, 34 erkannt.
Unterschreitet der zeitliche Abstand TG zwischen
den beiden „sich
bewegenden breiten Staus" 20 einen
vorgegebenen einstellbaren Grenzwert Tmin, d.h.
die beiden „sich
bewegenden breiten Staus" 20 folgen
zu kurz aufeinander, dann wird in diesem Fall im Block 42 aus 1 ebenfalls
auf das Vorliegen eines Unfalls geschlossen. Die untere Darstellung
in 4 zeigt den zugehörigen Geschwindigkeitsverlauf
am Messort D1, wobei vor der erkannten ersten stromaufwärtigen Stauflanke
Fauf und zwischen der erkannten stromabwärtigen Stauflanke
Fab und der zweiten stromaufwärtigen Stauflanke
Fauf jeweils ein Bereich „synchronisierter
Verkehr" 10 vorliegt.
Alternativ können
anstatt der Bereiche „synchronisierter Verkehr" 10 auch
nicht dargestellte Bereiche „freier Verkehr" vorliegen. 4 shows a schematic representation of a third time course of the location (top view) and the speed (bottom view) at a measurement site D1 in a detection of a "moving wide traffic jam" 20 which is caused by an accident. As from the upper illustration in 4 can be seen, a first upstream Stauflanke F is on a "moving wide jam" at the measuring location D1 20 from a vehicle or a detector 30 . 32 . 34 recognized. After expiration of a time period T congestion , which corresponds to the temporal extent of the "moving wide congestion", is the detector 30 . 32 . 34 and / or from another vehicle a downstream Stauflanke (F ab ) of the "moving wide traffic jam" 20 detected at this location D1. in the Difference to the representation in 2 , becomes after expiration of a time interval T G , during which an area "synchronized traffic" 10 or "free traffic" is present, a second upstream Stauflanke F on a "moving wide traffic jam" 20 from a vehicle or a detector 30 . 32 . 34 recognized. Does the time interval T G fall short of the two "moving wide traffic jams" 20 a predetermined adjustable limit T min , ie the two "moving wide jams" 20 follow each other too briefly, then in this case in the block 42 out 1 also closed to the existence of an accident. The lower illustration in 4 shows the associated velocity curve at the measuring point D1, whereby in front of the detected first upstream side accumulating edge F, and between the detected downstream side accumulating edge F and the second upstream side accumulating edge F each have a field of "synchronized traffic" 10 is present. Alternatively, instead of the areas "synchronized traffic" 10 also unrepresented areas "free traffic" exist.
5 zeigt
eine schematische Darstellung eines vierten zeitlichen Verlaufs
des Ortes (obere Darstellung) und der Geschwindigkeit (untere Darstellung)
an zwei Messorten D1, D2 bei einer Erkennung eines „sich bewegenden
breiten Staus" 20,
welcher durch eine Verkehrsüberlastung
verursacht wird. Wie aus der oberen Darstellung in 5 ersichtlich
ist, wird an beiden Messorten D1 und D2 eine stromaufwärtige Stauflanke
Fauf eines „sich bewegenden breiten Staus" 20 von
einem Fahrzeug oder einem Detektor 30, 32, 34 erkannt.
Nach Ablauf einer Zeitspanne TStau, welche
der zeitlichen Ausdehnung des „sich
bewegenden breiten Staus" entspricht,
wird vom Detektor 30, 32, 34 und/oder
von einem anderen Fahrzeug eine stromabwärtige Stauflanke Fab des „sich bewegenden
breiten Staus" 20 an
diesen Messorten D1 und D2 erkannt. Die Geschwindigkeit vgr mit der sich die stromabwärtige Flanke
Fab des „sich bewegenden breiten Staus" 20 zwischen
den zwei Messorten D1, D2 bewegt, liegt im dargestellten Normalfall innerhalb
eines vorgegebenen Geschwindigkeitsbereichs von beispielsweise –10km/h
bis –20km/h.
Die untere Darstellung in 5 zeigt
die zugehörigen
Geschwindigkeitsverläufe
an den beiden Messorten D1 und D2, wobei vor der erkannten stromaufwärtigen Stauflanke
Fauf und nach der erkannten stromabwärtigen Stauflanke
Fab jeweils ein Bereich „synchronisierter Verkehr" 10 vorliegt.
Alternativ können
anstatt der Bereiche „synchronisierter
Verkehr" 10 auch
nicht dargestellte Bereiche „freier
Verkehr" vorliegen. 5 shows a schematic representation of a fourth time course of the location (top view) and the speed (bottom view) at two measurement locations D1, D2 in a detection of a "moving wide traffic jam" 20 , which is caused by a traffic congestion. As from the upper illustration in 5 can be seen, at both measuring locations D1 and D2 an upstream Stauflanke F on a "moving wide traffic jam" 20 from a vehicle or a detector 30 . 32 . 34 recognized. After expiration of a time period T congestion , which corresponds to the temporal extent of the "moving wide congestion", is the detector 30 . 32 . 34 and / or from another vehicle a downstream Stauflanke Fab of the "moving wide traffic jam" 20 detected at these measuring locations D1 and D2. The velocity v gr at which the downstream flank F descends from the "moving wide congestion" 20 between the two measurement locations D1, D2 moves, is in the illustrated normal case within a predetermined speed range of, for example, -10km / h to -20km / h. The lower illustration in 5 shows the associated speed curves at the two measurement locations D1 and D2, wherein in front of the detected upstream storage line F on and after the detected downstream storage line F from one area "synchronized traffic" 10 is present. Alternatively, instead of the areas "synchronized traffic" 10 also unrepresented areas "free traffic" exist.
6 zeigt
eine schematische Darstellung eines fünften zeitlichen Verlaufs des
Ortes (obere Darstellung) und der Geschwindigkeit (untere Darstellung)
an zwei Messorten D1, D2 bei einer Erkennung eines „sich bewegenden
breiten Staus" 20,
welcher durch einen Unfall verursacht wird. Wie aus der oberen Darstellung
in 6 ersichtlich ist, wird an beiden Messorten D1
und D2 eine stromaufwärtige Stauflanke
Fauf eines „sich
bewegenden breiten Staus" 20 von
einem Fahrzeug oder einem Detektor 30, 32, 34 erkannt.
Nach Ablauf einer Zeitspanne TStau, welche
der zeitlichen Ausdehnung des „sich
bewegenden breiten Staus" entspricht,
wird vom Detektor 30, 32, 34 und/oder
von einem anderen Fahrzeug eine stromabwärtige Stauflanke Fab des „sich bewegenden
breiten Staus" 20 an
diesen Messorten D1 und D2 erkannt. Im Unterschied zur Darstellung
in 5, in welcher die Zeitspanne TStau für den „sich bewegenden
breiten Stau" 20 an
beiden Messorten D1 und D2 ungefähr
gleich ist, ergeben sich in 6 für die beiden
Messorte D1 und D2 unterschiedliche Zeitspannen TStau,
wobei die Zeitspanne TStau am zweiten Messort
D2 im dargestellten Beispiel länger als
am ersten Messort D1 ist. Dadurch ergibt sich für die Geschwindigkeit v (Unfall) / gr der
stromabwärtigen
Flanke Fab des „sich bewegenden breiten Staus" 20 ein anderer
Wert als für
den in 5 dargestellten Normalfall. Liegt die Geschwindigkeit
v (Unfall) / gr der stromabwärtigen
Flanke Fab des „sich bewegenden breiten Staus" 20 zwischen
den zwei Messorten D1 und D2 außerhalb
des vorgegebenen einstellbaren Geschwindigkeitsbereichs vgr von beispielsweise –10km/h bis –20km/h,
d.h. es gilt der Zusammenhang |vgr – v (Unfall) / gr| > vgrenz,
dann wird in diesem Fall im Block 42 aus 1 ebenfalls
auf das Vorliegen eines Unfalls geschlossen. Bei stärkeren Unfällen mit
einer Blockade von mehreren Fahrspuren kann die Geschwindigkeit
v (Unfall) / gr der stromabwärtigen
Flanke Fab des „sich
bewegenden breiten Staus" 20 nahezu
bei Null liegen oder sehr stark vom Geschwindigkeitsbereich vgr im Normalfall abweichen. So können beispielsweise
bei der Auswertung mit einem Verfahren wie ASDA/FOTO stark abweichende
Geschwindigkeitswerte auftreten. Die untere Darstellung in 6 zeigt
die zugehörigen
Geschwindigkeitsverläufe
an den beiden Messorten D1 und D2, wobei vor der erkannten stromaufwärtigen Stauflanke
Fauf und nach der erkannten stromabwärtigen Stauflanke
Fab jeweils ein Bereich „synchronisierter Verkehr" 10 vorliegt.
Alternativ können
anstatt der Bereiche „synchronisierter
Verkehr" 10 auch
nicht dargestellte Bereiche „freier
Verkehr" vorliegen. 6 shows a schematic representation of a fifth time course of the location (top view) and the speed (bottom view) at two measurement locations D1, D2 in a detection of a "moving wide traffic jam" 20 which is caused by an accident. As from the upper illustration in 6 can be seen, an upstream Stauflanke Fauf a "moving wide jam" is at both measuring locations D1 and D2 20 from a vehicle or a detector 30 . 32 . 34 recognized. After expiration of a time period T congestion , which corresponds to the temporal extent of the "moving wide congestion", is the detector 30 . 32 . 34 and / or from another vehicle a downstream Stauflanke Fab of the "moving wide traffic jam" 20 detected at these measuring locations D1 and D2. In contrast to the representation in 5 in which the period T jam for the "moving wide jam" 20 is approximately the same at both measuring locations D1 and D2, results in 6 for the two measurement locations D1 and D2 different periods of time T congestion , wherein the time period T congestion at the second location D2 in the example shown is longer than at the first location D1. This results in the velocity v (accident) / gr of the downstream flank F from the "moving wide congestion" 20 another value than the one in 5 illustrated normal case. Is the velocity v (accident) / gr of the downstream flank F from the "moving wide congestion" 20 between the two measuring locations D1 and D2 outside the predetermined variable speed range of v gr example -10km / h to -20km / h, that it is the relationship | v gr - v (accident) / gr | > v border , then in this case in the block 42 out 1 also closed to the existence of an accident. In case of major accidents with a blockage of several lanes, the speed v (accident) / gr of the downstream flank Fab of the "moving wide traffic jam" 20 almost zero or very different from the speed range v gr in the normal case. For example, in the evaluation with a method such as ASDA / FOTO strongly deviating speed values can occur. The lower illustration in 6 shows the associated speed curves at the two measurement locations D1 and D2, wherein in front of the detected upstream storage line F on and after the detected downstream storage line F from one area "synchronized traffic" 10 is present. Alternatively, instead of the areas "synchronized traffic" 10 also unrepresented areas "free traffic" exist.
7 zeigt
eine schematische Darstellung eines empirisch ermittelten Verkehrsmusters 1 (obere
Darstellung) mit Bereichen „synchronisierter
Verkehr" 10,
welche grau dargestellt sind, und schwarz dargestellte Bereiche „sich bewegende
breite Staus" 20.
Das dargestellte Verkehrsmuster 1 wird durch eine Verkehrsüberlastung
verursacht. Die untere Darstellung der 7 zeigt
ein zugehöriges
aus zeitlich- räumlichen
Grundbausteinen 10 und 20 zusammengesetztes Verkehrsmuster 1.
Die verschiedenen zeitlich-räumlichen
Grundbausteine 10, 20 des Verkehrsmusters 1 werden
aus den verfügbaren
Verkehrszustandsdaten zusammengefasst. Die Grundbausteine repräsentieren
verkehrliche Objekte, welche „synchronisierten
Verkehr" 10 und/oder „sich bewegender
breiter Stau" 20 umfassen,
und jeweils mit einer Eintrittswahrscheinlichkeit und/oder weiteren Attributen
verknüpft
und in der Verkehrsmusterdatenbank gespeichert werden. Die Verkehrsmusterdatenbank
verwaltet Abfolgen und Zusammenhänge
der Grundbausteine 10, 20, setzt diese zu Verkehrsmustern 1, 2 zusammen
und gibt die zusammengesetzten Verkehrsmuster 1, 2 aus.
Im dargestellten Beispiel wird das in der oberen Darstellung gezeigte
empirisch ermittelte Verkehrsmuster 1 in der unteren Darstellung
des Verkehrsmusters 1 aus einem Bereich „synchronisierter
Verkehr" 10 und
fünf Bereichen „sich bewegende
breite Staus" 20 zusammengesetzt.
Durch das zusammengesetzte Verkehrsmuster 1 der unteren
Darstellung wird die Auswertung vereinfacht. Zudem ist in der oberen
und unteren Darstellung des Verkehrsmusters 1 aus 7 beispielhaft
jeweils eine stromabwärtige
Flanke Fab eines „sich
bewegenden breiten Staus" 20 bezeichnet,
welche miteinander korrespondieren. 7 shows a schematic representation of an empirically determined traffic pattern 1 (top illustration) with areas "synchronized traffic" 10 , which are shown in gray, and black areas "moving wide jams" 20 , The illustrated traffic pattern 1 is caused by a congestion. The lower illustration of the 7 shows an associated from temporal-spatial basic building blocks 10 and 20 composite traffic pattern 1 , The different temporal-spatial building blocks 10 . 20 the traffic pattern 1 will be available from the available Ver sweep state data summarized. The basic building blocks represent transport objects, which "synchronized traffic" 10 and / or "moving wide traffic jam" 20 and each associated with an occurrence probability and / or other attributes and stored in the traffic pattern database. The traffic pattern database manages sequences and relationships of the basic building blocks 10 . 20 , sets these to traffic patterns 1 . 2 together and gives the composite traffic patterns 1 . 2 out. In the example shown, the empirically determined traffic pattern shown in the upper diagram becomes 1 in the lower illustration of the traffic pattern 1 from a section "synchronized traffic" 10 and five areas "moving wide traffic jams" 20 composed. Through the composite traffic pattern 1 The lower illustration simplifies the evaluation. In addition, in the upper and lower representation of the traffic pattern 1 out 7 by way of example in each case a downstream flank Fab of a "moving wide traffic jam" 20 referred to, which correspond to each other.
8 zeigt
eine schematische Darstellung eines empirisch ermittelten Verkehrsmusters 2 (obere
Darstellung) mit Bereichen „synchronisierter
Verkehr" 10,
welche grau dargestellt sind, und schwarz dargestellte Bereiche „sich bewegende
breite Staus" 20.
Das dargestellte Verkehrsmuster 2 wird durch einen Unfall
verursacht. Die untere Darstellung der 8 zeigt
ein zugehöriges
aus zeitlich-räumlichen Grundbausteinen 10 und 20 zusammengesetztes Verkehrsmuster 2.
Die verschiedenen zeitlich-räumlichen
Grundbausteine 10, 20 des Verkehrsmusters 2 werden
analog zum Verkehrsmuster 1 gemäß 7 aus den
verfügbaren
Verkehrszustandsdaten zusammengefasst. Die Grundbausteine repräsentieren
verkehrliche Objekte, welche „synchronisierten
Verkehr" 10 und/oder „sich bewegender
breiter Stau" 20 umfassen.
Die Verkehrsmusterdatenbank verwaltet Abfolgen und Zusammenhänge der
Grundbausteine 10, 20, setzt diese zum Verkehrsmuster 2 zusammen und
gibt das zusammengesetzte Verkehrsmuster 2 aus. Im Unterschied
zum in 7 dargestellten Verkehrsmuster 1, ist
eine zeitlich-räumliche
Ausdehnung eines Bereichs „synchronisierten
Verkehrs" 10 im
Verkehrsmuster 2 wesentlich kleiner als im Verkehrsmuster 1 gemäß 7,
d.h. die zeitlich-räumliche
Ausdehnung unterschreitet einen vorgegebenen einstellbaren Schwellwert,
so dass in diesem Fall im Block 42 aus 1 ebenfalls
auf das Vorliegen eines Unfalls geschlossen wird. Als weiteres Unfallkriterium
ist aus 8 ersichtlich, dass in der unteren
Darstellung des Verkehrsmusters 2 eine zeitlich-räumliche
Ausdehnung von „sich
bewegenden breiten Staus" 20 in
einander übergehen,
so dass die in 7 dargestellten mehreren in
einer Abfolge angeordneten Bereiche „sich bewegender breiter Staus" 20, welche
verschiedene zeitlich-räumliche
Ausdehnungen aufweisen, nicht auftreten, d.h. die zeitlich-räumliche
Ausdehnung des „sich
bewegenden breiten Staus" 20 überschreitet
einen vorgegebenen einstellbaren Schwellwert, so dass in diesem
Fall im Block 42 aus 1 ebenfalls
auf das Vorliegen eines Unfalls geschlossen wird. In der oberen
und unteren Darstellung des Verkehrsmusters 2 aus 8 ist
beispielhaft jeweils eine stromabwärtige Flanke Fab eines „sich bewegenden
breiten Staus" 20 bezeichnet, welche
miteinander korrespondieren. 8th shows a schematic representation of an empirically determined traffic pattern 2 (top illustration) with areas "synchronized traffic" 10 , which are shown in gray, and black areas "moving wide jams" 20 , The illustrated traffic pattern 2 is caused by an accident. The lower illustration of the 8th shows an associated from temporal-spatial basic building blocks 10 and 20 composite traffic pattern 2 , The different temporal-spatial building blocks 10 . 20 the traffic pattern 2 become analogous to the traffic pattern 1 according to 7 summarized from the available traffic status data. The basic building blocks represent transport objects, which "synchronized traffic" 10 and / or "moving wide traffic jam" 20 include. The traffic pattern database manages sequences and relationships of the basic building blocks 10 . 20 , sets this to the traffic pattern 2 together and gives the composite traffic pattern 2 out. Unlike in 7 illustrated traffic patterns 1 , is a temporal-spatial extension of a "synchronized traffic" area 10 in the traffic pattern 2 much smaller than in the traffic pattern 1 according to 7 , ie the temporal-spatial extent falls below a predetermined adjustable threshold, so that in this case in the block 42 out 1 is also concluded on the existence of an accident. Another accident criterion is off 8th seen in the lower illustration of the traffic pattern 2 a temporal-spatial extension of "moving wide traffic jams" 20 into each other, so that in 7 a plurality of sequentially arranged areas of "moving wide jams" 20 , which have different temporal-spatial dimensions, do not occur, ie the temporal-spatial extent of the "moving wide congestion" 20 exceeds a predetermined adjustable threshold, so that in this case in the block 42 out 1 is also concluded on the existence of an accident. In the top and bottom of the traffic pattern 2 out 8th is an example each a downstream edge F from a "moving wide traffic jam" 20 referred to, which correspond to each other.
9 zeigt
eine vergrößerte Darstellung
eines Teilbereichs Z des empirisch ermittelten Verkehrsmusters 2 aus 8.
In 9 sind Bereiche des Verkehrsmusters 2 mit
Unfallkriterien bezeichnet, die unter Bezugnahme auf 3, 4 und 6 beschrieben
sind. 9 shows an enlarged view of a portion Z of the empirically determined traffic pattern 2 out 8th , In 9 are areas of the traffic pattern 2 with accident criteria referred to by reference to 3 . 4 and 6 are described.
Unter
Bezugnahme auf 1, kann zur Verbesserung der
Unfallerkennung aus den charakteristischen Eigenschaften und Kenngrößen des
bei einem Unfall erzeugten zeitlich-räumlichen Verkehrsmusters 2 im
Block 42 ein Gesamtmaß für die Unfallerkennung
abgeleitet werden, welches die einzelnen genannten Unfallkriterien
kombiniert und/oder zusammenfasst. So wird in Block 44 beispielsweise
um 9:00h eine Schlussfolgerung auf einem möglichen Unfall ausgegeben,
da mehrere Unfallkriterien zutreffen, wie aus dem dargestellten
Verkehrsmuster 2 ersichtlich ist. Zudem kann das erfindungsgemäße Verfahren
ein zusätzliches
Unfallkriterium erkennen, wenn der Ort der Entstehung des Verkehrsmusters 2 als
eine nicht durch die Streckentopografie bedingte temporäre effektive
Engstelle erkannt wird. Bei der Musteranalyse in Block 42 kann
aus dem jeweiligen zeitlich-räumlichen
Unfall-Verkehrsmuster 2 auf die Art und Schwere der Infrastrukturveränderung
geschlossen werden. Zudem kann das zeitlich-räumliche Unfall-Verkehrsmuster 2 interpretiert
werden, um den zeitlichen Ablauf des Unfalls zu rekonstruieren. Wird
das erfindungsgemäße Verfahren
zur Unfallerkennung im Fahrzeug ausgeführt, dann wird ein erkannter
Unfall nach Ablauf einer vorgebbaren Zeitspanne an andere Fahrzeuge
und/oder an die Verkehrszentrale kommuniziert. Wird das erfindungsgemäße Verfahren
zur Unfallerkennung in der Verkehrszentrale ausgeführt, dann
werden die automatisch abgeleiteten Unfallkriterien mit Informationen aus
anderen Quellen, wie zum Beispiel Polizei und/oder Staumelder, abgeglichen
und die Verkehrszentrale leitet die abgeglichenen Unfallkriterien
an verschiedene Meldewege weiter, wie z.B. als RDS/TMC-Verkehrsnachricht.
Zur Durchführung
des erfindungsgemäßen Verfahrens
zur verkehrsdatenbasierten Unfallerkennung, sind die Fahrzeuge beispielsweise
mit einer Ortungseinheit, z.B. einer GPS-Einheit, einer digitalen Straßenkarte
und einer Kommunikationseinheit ausgestattet. Zudem können die
Fahrzeuge Verarbeitungseinheiten, Anzeigeeinheiten und Speicher
zur Verarbeitung, Darstellung und Speicherung zeitlich-räumlicher
Verkehrsmuster 1, 2 umfassen, wobei Verarbeitungseinheiten,
Anzeigeeinheiten, Kommunikationseinheiten und Speicher zur Datenanalyse
der erfassten Verkehrszustandsdaten und zum Erzeugen von Verkehrsmustern 1, 2 auch
in der Verkehrszentrale vorhanden sein können.With reference to 1 , can improve the accident detection from the characteristics and characteristics of the generated in an accident temporal-spatial traffic pattern 2 in the block 42 an overall measure for the accident detection are derived, which combines the individual accident criteria mentioned and / or summarized. So in block 44 For example, at 9:00 a conclusion on a possible accident issued because several accident criteria apply, as from the illustrated traffic pattern 2 is apparent. In addition, the method according to the invention can recognize an additional accident criterion if the location of the emergence of the traffic pattern 2 is recognized as a temporary effective bottleneck not related to the route topography. In the pattern analysis in block 42 can from the respective temporal-spatial accident traffic pattern 2 on the nature and severity of the infrastructure change. In addition, the temporal-spatial accident traffic pattern 2 be interpreted to reconstruct the timing of the accident. If the method according to the invention for accident detection is carried out in the vehicle, then a detected accident is communicated to other vehicles and / or to the traffic control center after a presettable period of time has elapsed. If the method according to the invention for accident detection is carried out in the traffic control center, the automatically derived accident criteria are compared with information from other sources, such as police and / or traffic jams, and the traffic center forwards the adjusted accident criteria to various reporting routes, such as RDS / TMC traffic message. To carry out the method according to the invention for traffic data-based accident detection, the vehicles are equipped, for example, with a locating unit, eg a GPS unit, a digital road map and a communication unit. In addition, the vehicles can processing units, display units and memory for processing, presentation and storage of temporal-spatial traffic patterns 1 . 2 comprising, processing units, display units, communication units and memory for data analysis of the detected traffic condition data and for generating traffic patterns 1 . 2 can also be present in the traffic control center.