DE102009055337A1

DE102009055337A1 - Method for determining traffic conditions in e.g. traffic net, involves determining interpolated traffic data based on traffic data associated to each other, and determining traffic conditions based on interpolated traffic data

Info

Publication number: DE102009055337A1
Application number: DE102009055337A
Authority: DE
Inventors: Friedrich 80805 Maier
Original assignee: Siemens AG
Current assignee: Siemens AG
Priority date: 2009-12-28
Filing date: 2009-12-28
Publication date: 2011-06-30

Abstract

The method involves detecting multiple traffic data e.g. building sites, disturbances, blockages or meetings, in a transportation network (100), where the traffic data originate from multiple data sources and include different spatial and temporal availabilities. Correlation references between the traffic data from the data sources are determined. Interpolated traffic data is determined based on the traffic data associated to each other, and traffic conditions are determined based on the interpolated traffic data. Independent claims are also included for the following: (1) a computer program product comprising a set of instructions for executing a method for determining traffic conditions in a transport network (2) a system for determining traffic conditions in a transport network.

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren, ein Computerprogrammprodukt und ein System zum Bestimmen einer Verkehrslage in einem Verkehrsnetz.The invention relates to a method, a computer program product and a system for determining a traffic situation in a traffic network.

Ein Verkehrsnetz, beispielsweise ein Straßenverkehrsnetz, kann auf unterschiedlichen Abschnitten unterschiedlich stark ausgelastet sein, sodass Verkehr zwischen gewählten Punkten des Verkehrsnetzes mehr oder weniger gut fließt. Ein zentrales Problem für das Verständnis von Zusammenhängen im Verkehrsnetz und das Bestimmen einer darauf basierenden Beeinflussung des Verkehrs besteht in der Bestimmung einer Verkehrslage im Verkehrsnetz. Die Verkehrslage kann allgemein als eine Beschreibung einer Fähigkeit des Verkehrsnetzes verstanden werden, einen Verkehrsfluss zu ermöglichen.A traffic network, for example a road traffic network, can be utilized to different degrees on different sections, so that traffic flows more or less well between selected points of the traffic network. A central problem for the understanding of contexts in the traffic network and the determination of an influence on the traffic based thereon is the determination of a traffic situation in the traffic network. The traffic situation can generally be understood as a description of a capability of the traffic network to allow a traffic flow.

Gewöhnlich ist es nicht möglich, ausreichende Daten zu messen, um eine umfassende Beurteilung der Verkehrslage für einen bestimmten Zeitpunkt zu treffen. Daher ist es häufig erforderlich, eine Bestimmung der Verkehrslage auf der Basis der vorhandenen, unzureichenden Daten durchzuführen und fehlende Informationen zu interpolieren.It is usually not possible to measure enough data to make a comprehensive traffic assessment for a given time. Therefore, it is often necessary to carry out a determination of the traffic situation on the basis of the existing, insufficient data and to interpolate missing information.

In „Vom Stau zur Verkehrsinformation – Datenfusion als Teil eines Gesamtprozesses”, Vortisch, M. Ortgiese, erschienen in Automatisierungstechnik 53, Oldenburg Verlag (2005) , wird darauf hingewiesen, dass für eine Verbindung in einem Verkehrsnetz gleichzeitig lokale Messdaten und fahrzeuggenerierte Daten vorliegen können, die in den seltensten Fällen völlig übereinstimmen und sich gelegentlich sogar widersprechen. Daraus wird die Erforderlichkeit eines Zuverlässigkeitswertes abgeleitet, der jedem erhobenen Datum zugeordnet wird.In "From congestion to traffic information - data fusion as part of an overall process", Vortisch, M. Ortgiese, published in Automatisierungstechnik 53, Oldenburg Verlag (2005) , it should be noted that for a connection in a transport network, local measurement data and vehicle-generated data may be available at the same time, which rarely coincide completely and sometimes even contradict each other. From this the necessity of a reliability value is derived, which is assigned to each ascertained date.

In „Hinweise zur Datenvervollständigung und Datenaufbereitung in verkehrstechnischen Anwendungen”, Forschungsgesellschaft für Straßen- und Verkehrswesen, FGSV Verlag GmbH (2003) , wird es zur Zusammenführung unterschiedlich strukturierter Daten als sinnvoll erachtet, alle Messdaten in eine merkmalsbasierte Beschreibung zu überführen, indem die durch Messdaten repräsentierten Merkmale bzw. Merkmalsvektoren als Punkte in einem Merkmalsraum abgebildet werden. Über den euklidschen Abstand der einzelnen Punkte im Merkmalsraum kann ein Ähnlichkeitsmaß bestimmt werden, welches eine Klasseneinteilung durch räumliches Aufteilen des Merkmalsraums in Gebiete ermöglicht.In "Hints for data completion and data processing in traffic engineering applications", Research Association for Road and Transportation, FGSV Verlag GmbH (2003) , it is considered useful for merging differently structured data to convert all measurement data into a feature-based description by mapping the features or feature vectors represented by measurement data as points in a feature space. By means of the Euclidean distance of the individual points in the feature space, a similarity measure can be determined, which enables a classification by spatially dividing the feature space into areas.

Der Erfindung liegt die Aufgabe zugrunde, ein verbessertes Verfahren, ein verbessertes Computerprogrammprodukt und ein verbessertes System zum Bestimmen einer Verkehrslage in einem Verkehrsnetz bereitzustellen.The invention has for its object to provide an improved method, an improved computer program product and an improved system for determining a traffic situation in a traffic network.

Die Erfindung löst dieses Problem durch ein Verfahren mit den Merkmalen des Anspruchs 1 und durch ein System mit den Merkmalen des Anspruchs 11. Ferner wird das Problem gelöst durch ein Computerprogrammprodukt mit den Merkmalen eines der Ansprüche 9 oder 10. Unteransprüche geben bevorzugte Ausgestaltungen an.The invention solves this problem by a method having the features of claim 1 and by a system having the features of claim 11. Furthermore, the problem is solved by a computer program product having the features of one of claims 9 or 10. Subclaims specify preferred embodiments.

Ein Verfahren zum Bestimmen einer Verkehrslage in einem Verkehrsnetz umfasst Schritte des Erfassens einer Vielzahl von Verkehrsdaten, wobei die Verkehrsdaten aus mehreren Datenquellen stammen und unterschiedliche räumliche und zeitliche Verfügbarkeiten aufweisen, des Bestimmens von Korrelationsabbildungen zwischen den Verkehrsdaten aus den mehreren Datenquellen, des Bestimmens von interpolierten Verkehrsdaten auf der Basis von einander zugeordneten Verkehrsdaten und der bestimmten Korrelationsabbildungen, und des Bestimmens der Verkehrslage auf der Basis der interpolierten Verkehrsdaten.A method for determining a traffic situation in a traffic network comprises steps of detecting a plurality of traffic data, the traffic data originating from a plurality of data sources and having different spatial and temporal availability, determining correlation maps between the traffic data from the plurality of data sources, determining interpolated traffic data based on inter-related traffic data and the determined correlation maps, and determining the traffic situation based on the interpolated traffic data.

Vorteilhafterweise kann so eine Vielzahl von Datenquellen, wie sie in realen Verkehrsnetzen zu finden sind, verwendet werden, die sich bezüglich ihrer räumlichen und zeitlichen Verfügbarkeiten unterscheiden. Die Vorteile jeder Datenquelle können dadurch verstärkt und eventuelle Nachteile durch Vorteile anderer Datenquellen kompensiert werden. Im Ergebnis kann auf der Basis einer überschaubaren Menge von Verkehrsdaten schnell und mit großer Zuverlässigkeit die Verkehrslage bestimmbar sein. In einer weiteren Ausführungsform können die einander zugeordneten Verkehrsdaten zusätzlich zur Bestimmung der Verkehrslage verwendet werden.Advantageously, it is thus possible to use a multiplicity of data sources, such as can be found in real traffic networks, which differ with respect to their spatial and temporal availabilities. The benefits of each data source can be enhanced and any disadvantages mitigated by the benefits of other data sources. As a result, the traffic situation can be determined quickly and with great reliability on the basis of a manageable amount of traffic data. In a further embodiment, the mutually associated traffic data can additionally be used to determine the traffic situation.

Die Korrelationsabbildungen können in einer in mehreren Abschnitten linearisierten Form über die Wertbereiche der Verkehrsdaten bestimmt werden. Die Verkehrsdaten aus den Datenquellen weisen üblicherweise keine Standard-Normalverteilung auf, sodass eine Regression in mehreren Abschnitten eine bessere Modellierung als eine geschlossene Abbildung darstellen kann. Eine Bestimmtheit und eine Signifikanz der Korrelation bzw. der Korrelationsabbildung kann für jeden Abschnitt separat angebbar sein, wodurch Genauigkeit und Zuverlässigkeit des Verfahrens gesteigert sein können. Aneinander angrenzende lineare Abschnitte können sich teilweise überlappen. Dadurch können Grenzwertprobleme zwischen aneinander angrenzenden Abschnitten vermieden werden.The correlation maps may be determined in a multi-section linearized form over the value ranges of the traffic data. The traffic data from the data sources usually does not have a standard normal distribution, so regression in multiple sections may represent better modeling than a closed map. Determination and significance of the correlation or correlation map may be separately specifiable for each section, which may increase the accuracy and reliability of the method. Adjacent linear sections may partially overlap. As a result, threshold problems between adjacent sections can be avoided.

Ferner kann das Verfahren ein Gewichten der Verkehrsdaten bezüglich Zuverlässigkeiten umfassen, die den Verkehrsdaten zugeordnet sind, wobei das Bestimmen der Korrelationsabbildungen auf der Basis der gewichteten Verkehrsdaten erfolgt. Dadurch können Begleitumstände, die bei der Erhebung der Verkehrsdaten erfasst werden, in der Verarbeitung berücksichtigt werden, wodurch eine Genauigkeit des Verfahrens weiter gesteigert sein kann.Further, the method may include weighting the traffic data for reliabilities associated with the traffic data, wherein the determining of the correlation maps is on the basis of the weighted traffic data. As a result, the circumstances surrounding the collection of traffic data can be analyzed in the Processing, whereby an accuracy of the method can be further increased.

Ferner kann das Verfahren ein Bestimmen einer Bestimmungsqualität einer der Korrelationsabbildungen auf der Basis von Zuverlässigkeiten umfassen, die den Verkehrsdaten zugeordnet sind.Further, the method may include determining a quality of determination of one of the correlation maps based on reliabilities associated with the traffic data.

Auf diese Weise können bei der Bestimmung der Verkehrslage gezielt solche Korrelationsabbildungen ausgewählt oder stärker berücksichtigt werden, die eine Verbesserung des Bestimmungsergebnisses versprechen.In this way, in determining the traffic situation, it is possible to selectively select or take greater account of such correlation images which promise an improvement in the determination result.

Auf der Basis der Bewertungen der bei der Bestimmung der Verkehrslage verwendeten Korrelationsabbildungen kann ferner eine Bestimmungsqualität der Verkehrslage bestimmt werden. Dadurch können Qualitätsbetrachtungen in der gesamten Verarbeitungskette von den Datenquellen bis zur Bestimmung der Verkehrslage durchgehend verwendet und eine Bestimmungsqualität für die Verkehrslage angegeben werden. Eine folgende Verarbeitung der Verkehrslage kann die Bestimmungsqualität der Verkehrslage mit verarbeiten, wodurch stets bekannt ist, wie vertrauenswürdig ein auf der Basis der bestimmten Verkehrslage bestimmtes Endergebnis sein kann.On the basis of the evaluations of the correlation maps used in the determination of the traffic situation, a quality of determination of the traffic situation can also be determined. As a result, quality considerations throughout the processing chain from the data sources to the determination of the traffic situation can be used throughout and a quality of destination for the traffic situation can be specified. Subsequent processing of the traffic situation can also process the quality of destination of the traffic situation, whereby it is always known how trustworthy an end result determined on the basis of the particular traffic situation can be.

Das Verfahren kann ein Beeinflussen der Verkehrslage mittels einer Signaleinrichtung umfassen. Dadurch kann der Verkehrsfluss im Verkehrsnetz auf der Basis der bestimmten Informationen optimiert werden; insbesondere ist eine geschlossene Regelung der Verkehrslage möglich.The method may include influencing the traffic situation by means of a signaling device. Thereby, the traffic flow in the traffic network can be optimized on the basis of the determined information; In particular, a closed traffic control is possible.

Ein Computerprogrammprodukt mit Programmcodemitteln zur Durchführung des beschriebenen Verfahrens kann auf einer Verarbeitungseinrichtung ablaufen oder auf einem computerlesbaren Datenträger gespeichert sein.A computer program product with program code means for carrying out the described method can run on a processing device or be stored on a computer-readable data carrier.

Ein System zur Bestimmung einer Verkehrslage in einem Verkehrsnetz umfasst eine Erfassungseinrichtung zur Erfassung einer Vielzahl von Verkehrsdaten im Verkehrsnetz, wobei die Verkehrsdaten aus mehreren Datenquellen stammen und unterschiedliche räumliche und zeitliche Verfügbarkeiten aufweisen; eine Verarbeitungseinrichtung zur Bestimmung von Korrelationsabbildungen zwischen den Verkehrsdaten aus den mehreren Datenquellen und eine Bestimmungseinrichtung zur Bestimmung von interpolierten Verkehrsdaten auf der Basis von einander zugeordneten Verkehrsdaten und zur Bestimmung der Verkehrslage auf der Basis der interpolierten Verkehrsdaten.A system for determining a traffic situation in a traffic network comprises a detection device for detecting a plurality of traffic data in the traffic network, the traffic data originating from a plurality of data sources and having different spatial and temporal availabilities; a processing device for determining correlation maps between the traffic data from the plurality of data sources and a determination device for determining interpolated traffic data on the basis of mutually associated traffic data and for determining the traffic situation on the basis of the interpolated traffic data.

Das System kann ferner eine Signaleinrichtung zur Beeinflussung der im Verkehrsnetz vorliegenden Verkehrslage umfassen. Die Signaleinrichtung kann eines von einer Lichtsignalisierung (Ampel), einer Wechselwegweisung, einem Wechselverkehrszeichen, einer variablen Fahrstreifenzuweisung, einer Anzeige für Informationen zur Benutzung öffentlicher Verkehrsmittel, einer Einrichtung zur Beeinflussung individueller Routingsysteme (Navigationsgeräte) beispielsweise von Verkehrsteilnehmern im Verkehrsnetz und einer Verbreitungseinrichtung für Verkehrsinformationen, beispielsweise in Form von Radio-Durchsagen oder TMC-Codes, umfassen. Die erfassten und verarbeiteten Verkehrsdaten können so auf mannigfaltige Weise verwendet werden, um auf die Verkehrslage im Verkehrsnetz Einfluss zu nehmen.The system may further comprise a signaling device for influencing the traffic situation present in the traffic network. The signaling device may be one of a traffic light, a variable route, a variable traffic sign, a variable lane allocation, a public transport information display, a device for influencing individual routing systems (eg navigation devices) in the traffic network and a traffic information distribution device; for example in the form of radio announcements or TMC codes. The collected and processed traffic data can thus be used in a variety of ways to influence the traffic situation in the traffic network.

Eine der Datenquellen kann eine ortsfeste Verkehrszähleinrichtung mit hoher zeitlicher und niedriger Verfügbarkeit umfassen. Solche Einrichtungen sind üblicherweise durch fest installierte, automatische Verkehrszählsysteme realisiert.One of the data sources may include a stationary traffic meter with high temporal and low availability. Such devices are usually implemented by fixed, automatic traffic counting systems.

Eine der Datenquellen kann eine individuelle Verkehrsmessung mit hoher räumlicher und niedriger zeitlicher Verfügbarkeit umfassen. Solche Einrichtungen umfassen beispielsweise ein Flottenmanagement, ein Netzwerk aus fahrzeugbasierter Kommunikation (Car-To-Car Infrastructure, CTC) und Verkehrsüberwachungssysteme mit mehreren verteilten Einrichtungen zur Fahrzeugidentifikation (z. B. automatische Nummernschilderkennung, Automatic Number Plate Recognition, ANPR).One of the data sources may include an individual traffic measurement with high spatial and low temporal availability. Such devices include, for example, fleet management, a car-to-car infrastructure (CTC) network, and traffic monitoring systems with multiple distributed vehicle identification devices (eg, Automatic Number Plate Recognition, ANPR).

Die Erfindung wird nun mit Bezug auf die beigefügten Figuren genauer beschrieben, in denen:The invention will now be described in more detail with reference to the attached figures, in which:

1 einen schematischen Überblick über ein Verkehrsnetz; 1 a schematic overview of a transport network;

2 ein Blockdiagramm eines Systems zur Steuerung eines Verkehrsflusses im Verkehrsnetz aus 1; 2 a block diagram of a system for controlling a traffic flow in the transport network 1 ;

3 ein Diagramm einer abschnittweise linearisierten Korrelation zwischen Verkehrsdaten aus unterschiedlichen Datenquellen des Systems aus 2; 3 a diagram of a section linearized correlation between traffic data from different data sources of the system 2 ;

4 eine Matrix von Korrelationen zwischen Verkehrsdaten im System aus 2; und 4 a matrix of correlations between traffic data in the system 2 ; and

5 ein Verfahren zur Steuerung des Verkehrsflusses im Verkehrsnetz von 1 mit dem System von 2 darstellen. 5 a method for controlling the traffic flow in the traffic network of 1 with the system of 2 represent.

1 zeigt einen schematischen Überblick über ein Verkehrsnetz 100. Das dargestellte Verkehrsnetz 100 steht stellvertretend für ein beliebiges Verkehrsnetz, beispielsweise ein Straßenverkehrsnetz. Das Verkehrsnetz 100 umfasst Knoten K1 bis K11, von denen einige mittels Kanten L1 bis L14 miteinander verbunden sind. Die Knoten K1 bis K11 können Verkehrsknotenpunkte wie Kreuzungen, Abzweigungen, Auffahrten etc., oder auch Start- bzw. Zielpunkte einer Bewegung eines Verkehrsteilnehmers im Verkehrsnetz 100 sein. 1 shows a schematic overview of a transport network 100 , The illustrated transport network 100 is representative of any traffic network, such as a road network. The transport network 100 includes nodes K1 to K11, some of which by means of edges L1 to L14 connected to each other. The nodes K1 to K11 can traffic junctions such as intersections, junctions, driveways, etc., or start and end points of a movement of a road user in the transport network 100 be.

Jede Kante L1 bis L14 hat eine ihr fest zugeordnete Länge. Ein Weg eines Verkehrsteilnehmers im Verkehrsnetz 100 beispielsweise vom Knoten K8 zum Knoten K11 kann alternativ über den Knoten K7 oder den Knoten K10 erfolgen. Eine Entscheidung, welcher Weg zu bevorzugen ist, kann allgemein auf der Basis der Gesamtlänge der auf dem Weg verwendeten Kanten (L12, L13 vs. L10, L14) und einer voraussichtlich auf den jeweiligen Kanten erzielbaren Reisegeschwindigkeit gefällt werden.Each edge L1 to L14 has a permanently assigned length. A road of a road user in the traffic network 100 for example, from the node K8 to the node K11 can alternatively take place via the node K7 or the node K10. A decision as to which path to prefer may generally be made based on the total length of the edges used on the way (L12, L13 vs. L10, L14) and a travel speed which is likely to be achievable on the respective edges.

Einer Kante L1 bis L14 kann eine maximale Reisegeschwindigkeit zugeordnet sein, die beispielsweise auf der Basis einer Verkehrsbedeutung oder einer bekannten Geschwindigkeitsbeschränkung ermittelt ist. Eine tatsächlich erreichbare Geschwindigkeit auf der Kante L1 bis L14 kann geringer sein, wenn die Kante L1 bis L14 beispielsweise durch hohes Verkehrsaufkommen überlastet ist oder eine Verkehrsbehinderung im Bereich der Kante L1 bis L14 vorliegt.An edge L1 to L14 may be associated with a maximum cruising speed determined, for example, on the basis of a traffic significance or a known speed limit. An actually achievable speed on the edge L1 to L14 can be lower if the edge L1 to L14 is overloaded, for example, by high traffic volume or there is a traffic obstruction in the area of the edge L1 to L14.

Aus der Gesamtheit der Informationen, die ein Fließen von Verkehr im Verkehrsnetz 100 bedingen, kann die Verkehrslage des Verkehrsnetzes 100 gebildet sein. Der wichtigste kantenbezogene Parameter der Verkehrslage ist die aktuell erreichbare Reisegeschwindigkeit bzw. Durchschnittsgeschwindigkeit auf den Kanten L1 bis L14. Es können jedoch noch weitere Parameter angegeben sein, beispielsweise eine Prognose der erreichbaren Reisegeschwindigkeit für eine vorbestimmte Zukunft, eine Bestimmungsgüte für die Reisegeschwindigkeit und andere.From the totality of information, which is a flow of traffic in the transport network 100 condition, can the traffic situation of the transport network 100 be formed. The most important edge-related parameter of the traffic situation is the currently attainable cruising speed or average speed on the edges L1 to L14. However, other parameters may also be indicated, for example a forecast of the achievable travel speed for a predetermined future, a quality of destination for the cruise speed and others.

Eine Verkehrslage kann allgemein auch für ein Verkehrsnetz bestimmt werden, das Teil des Verkehrsnetzes 100 ist oder von dem das Verkehrsnetz 100 ein Teil ist. Dabei kann es vorteilhaft sein, Verkehrsdaten von außerhalb des betrachteten Verkehrsnetzes mit zu berücksichtigen. Beispielsweise kann ein Verkehr zwischen einem ersten Teilverkehrsnetz der Knoten K7 bis K11 einen Verkehr in einem zweiten Teilverkehrsnetz der Knoten K1 bis K7 beeinflussen und umgekehrt.A traffic situation can generally also be determined for a traffic network which is part of the traffic network 100 is or from which the traffic network 100 a part is. It may be advantageous to consider traffic data from outside the considered transport network with. For example, traffic between a first subnetwork of nodes K7 to K11 may affect traffic in a second subnetwork of nodes K1 to K7, and vice versa.

Um die Verkehrslage im Verkehrsnetz 100 zu bestimmen, können Verkehrsdaten aus zahlreichen unterschiedlichen Datenquellen erhoben werden:

– eine lokale Verkehrsdatenerhebung kann beispielsweise mittels Induktivschleifen, Infrarot-, Radar-, Ultraschall-, Magnetfeldsensoren, Kombinations-, Laserdetektoren und Videokameras erfolgen. Dabei können beispielsweise eine Verkehrsstärke, eine Verkehrsdichte, eine durchschnittliche Geschwindigkeit oder ein Belegungsgrad an einem Messort auf einer Kante bestimmt werden.
– Bei einer abschnittsweisen Verkehrsdatenerhebung können Reisezeiten individueller Verkehrsteilnehmer durch Fahrzeugwiedererkennung basierend beispielsweise auf Kennzeichenerfassung (ANPR) oder mit dem Abgleich von Mustern, die bei lokalen Detektoren erhoben werden (z. B. Induktivschleifen, Laserdetektoren), bestimmt werden.
– Mittels fahrzeugbasierter Verkehrsdatenerhebung, beispielsweise auf der Basis von Reisedaten, die zwischen Fahrzeugen ausgetauscht werden (Floating Car Data, FCD) oder Reisedaten, die um Inhalte beispielsweise einer Rad-, Regen-, Abstandsregeltempomat- oder einer anderen Sensorik angereichert sind, (Extended Floating Car Data, XFCD) durchgeführt werden. Durch einen Abgleich von Positionsdaten mit einer digitalen Straßenkarte und durch Ermittlung der verwendeten Route zwischen zwei bekannten Positionen kann auf die Geschwindigkeit auf den Streckenabschnitten zwischen Start- und Zielposition geschlossen werden. Im Fall von XFCD kann die benutzte Route auch genau bekannt sein.
– Mittels Verkehrsmodellierung können werkehrliche Kenngrößen auf mikroskopischer Ebene (z. B. Geschwindigkeit, Beschleunigung, Fahrstreifenwahl einzelner Fahrzeuge) oder auf makroskopischer Ebene (fahrzeugstrombezogene Informationen, wie z. B. mittlere Geschwindigkeit, Verkehrsstärke auf einem Streckenabschnitt, Rückstaulänge an einem Knotenpunkt) rechnerisch bestimmt werden.
– Auf der Basis von Verkehrsmeldungen können beispielsweise Baustellen, Störungen, Sperrungen oder Veranstaltungen berücksichtigt werden, die den Verkehrsfluss im Verkehrsnetz 100 beeinflussen können.
– Auch Umfelddaten, beispielsweise Temperatur, Luftfeuchtigkeit, Sichtweite, Fahrbahnzustand und Fahrbahntemperatur, können zur Beschreibung der Verkehrslage im Verkehrsnetz 100 umfasst sein.

To the traffic situation in the traffic network 100 to determine traffic data can be collected from many different data sources:

- A local traffic data collection can be done for example by means of inductive loops, infrared, radar, ultrasonic, magnetic field sensors, combination, laser detectors and video cameras. In this case, for example, a traffic volume, a traffic density, an average speed or a degree of occupancy at a measuring location on an edge can be determined.
In the case of a segmental traffic data collection, travel times of individual road users can be determined by vehicle recognition based, for example, on license plate recognition (ANPR) or the matching of patterns that are collected at local detectors (eg inductive loops, laser detectors).
By means of vehicle-based traffic data collection, for example on the basis of travel data exchanged between vehicles (floating car data, FCD) or travel data enriched with contents of, for example, a wheel, rain, adaptive cruise control or another sensor system (extended floating Car Data, XFCD). By comparing position data with a digital road map and by determining the route used between two known positions can be concluded that the speed on the sections between start and end position. In the case of XFCD, the route used can also be known exactly.
By means of traffic modeling it is possible to computationally determine reproducible parameters on a microscopic level (eg speed, acceleration, lane selection of individual vehicles) or on a macroscopic level (vehicle flow-related information, such as average speed, traffic volume on a section, backstop length at a node point) become.
- On the basis of traffic reports, for example, construction sites, disturbances, closures or events can be taken into account, which the traffic flow in the transport network 100 can influence.
- Also environmental data, such as temperature, humidity, visibility, road condition and road surface temperature, can be used to describe the traffic situation in the transport network 100 includes his.

Die Abstände zwischen fest installierten Datenquellen sind im Allgemeinen ungleichmäßig und mitunter sehr groß. Ein Anteil von Fahrzeugen, die Positionsdaten übermitteln, ist üblicherweise sehr gering und die übermittelnden Fahrzeuge sind ebenfalls ungleichmäßig über das Verkehrsnetz 100 verteilt. Auch Daten aus anderen Quellen liegen selten in einer ausreichenden räumlich-zeitlichen Dichte vor, um auf der Basis nur einer einzigen Art von Daten eine geschlossene Verkehrslage für das gesamte Verkehrsnetz 100 zu erheben.The distances between fixed data sources are generally uneven and sometimes very large. A proportion of vehicles transmitting position data is usually very low and the transmitting vehicles are also uneven across the transport network 100 distributed. Also, data from other sources are rarely available in a sufficient spatial-temporal density to a closed traffic situation for the entire transport network on the basis of only a single type of data 100 to raise.

Um die Verkehrslage in einem Verkehrsnetz wie dem Verkehrsnetz 100 zu bestimmen, ist es daher erforderlich, die verfügbaren Verkehrsdaten, die unterschiedliche räumliche und zeitliche Verfügbarkeiten aufweisen, auf geeignete Weise miteinander zu kombinieren. Auf der Basis der bestimmten Verkehrslage kann dann gegebenenfalls mittels Aktoren eine Steuerung des Verkehrsflusses im Verkehrsnetz 100 durchgeführt werden, wie im Folgenden genauer beschrieben ist.To the traffic situation in a traffic network like the traffic network 100 to determine it is It is therefore necessary to combine the available traffic data, which have different spatial and temporal availabilities, in an appropriate way. On the basis of the particular traffic situation, then, if necessary, by means of actuators, a control of the traffic flow in the traffic network 100 be performed as described in more detail below.

2 zeigt ein Blockdiagramm eines Systems 200 zur Steuerung des Verkehrsflusses im Verkehrsnetz 100 aus 1. Das System 200 umfasst eine Verarbeitungseinrichtung 210 und einen Speicher 220. Die Verarbeitungseinrichtung 210 kann zur Verarbeitung digitaler bzw. digitalisierter Werte ausgebildet und durch einen Computer realisiert sein. Der Speicher 220 kann ein beliebiger computerlesbarer Speicher zur Ablage von digitalen Informationen, wie Verkehrsdaten, sein, etwa in Form einer teilweise oder vollständig auf einer Festplatte gespeicherten Datenbank. 2 shows a block diagram of a system 200 for controlling the traffic flow in the traffic network 100 out 1 , The system 200 comprises a processing device 210 and a memory 220 , The processing device 210 can be designed to process digital or digitized values and be realized by a computer. The memory 220 may be any computer-readable storage for storing digital information, such as traffic data, such as a database partially or completely stored on a hard disk.

Die Verarbeitungseinrichtung 210 ist mit einer Anzahl Datenquellen X1 bis Xn verbunden, die üblicherweise nicht vom System 200 umfasst sind. Ferner ist die Verarbeitungseinrichtung 210 mit einer Anzahl Aktoren A1 bis Am verbunden, die ebenfalls üblicherweise nicht zum System 200 zu rechnen sind. Einige oder alle der Datenquellen X1 bis Xn und einige oder alle der Aktoren A1 bis Am können jedoch in einigen Ausführungsformen vom System 200 umfasst sein. Ferner können nicht dargestellte Datenübermittlungseinrichtungen, etwa in Form von Nachrichtennetzwerken, die Nachrichten zwischen den Datenquellen X1 bis Xn bzw. den Aktoren A1 bis Am und der Verarbeitungseinrichtung 210 übermitteln, vom System 200 umfasst sein.The processing device 210 is connected to a number of data sources X1 to Xn, which are usually not from the system 200 are included. Furthermore, the processing device 210 connected to a number of actuators A1 to Am, which also usually not to the system 200 are to be expected. However, some or all of the data sources X1 through Xn and some or all of the actuators A1 through Am may be system off-line in some embodiments 200 includes his. Furthermore, not shown data transmission devices, such as in the form of message networks, the messages between the data sources X1 to Xn and the actuators A1 to Am and the processing device 210 transmit from the system 200 includes his.

Die Verarbeitungseinrichtung 210 ist dazu eingerichtet, Verkehrsdaten von den Datenquellen X1 bis Xn zu empfangen, gegebenenfalls in eine geeignete Form zu bringen, und im Speicher 220 abzulegen. Dies kann beispielsweise durch eine Digitalisierung, eine Zusammenfassung, eine Selektion oder eine Vorverarbeitung von empfangenen Verkehrsdaten erfolgen, so dass auch von unterschiedlichen Datenquellen X1–Xn vergleichbare Verkehrsdaten abgespeichert werden.The processing device 210 is adapted to receive traffic data from the data sources X1 to Xn, if necessary to bring it into an appropriate form, and in the memory 220 store. This can be done for example by a digitization, a summary, a selection or a preprocessing of received traffic data, so that even from different data sources X1-Xn comparable traffic data are stored.

Ferner ist die Verarbeitungseinrichtung 210 dazu eingerichtet, Korrelationen zwischen den abgespeicherten Verkehrsinformationen der Datenquellen X1 bis Xn zu bestimmen. Zur Bestimmung einer aktuellen Verkehrslage im Verkehrsnetz 100 aus 1 kann dann auf der Basis von aktuell von den Datenquellen X1 bis Xn gelieferten Verkehrsdaten und den bestimmten Korrelationen Verkehrsdaten bzw. Schätzwerte für die Bestimmung der Verkehrslage erlangt werden. Praktisch brauchbare Korrelationen erfordern als Basis Verkehrsdaten aus einem Zeitraum, der bei ca. 3 bis 6 Monaten liegen kann.Furthermore, the processing device 210 configured to determine correlations between the stored traffic information of the data sources X1 to Xn. To determine a current traffic situation in the transport network 100 out 1 On the basis of traffic data currently supplied by the data sources X1 to Xn and the specific correlations, traffic data or estimated values for determining the traffic situation can then be obtained. Practically useful correlations require traffic data from a period of about 3 to 6 months.

In einer Ausführungsform des Systems 200 kann die Verkehrslage beispielsweise in grafisch aufbereiteter Form an einen Benutzer des Systems 200 ausgegeben werden. In einer weiteren Ausführungsform kann mittels der Aktoren A1 bis Am zusätzlich oder alternativ eine Steuerung des Verkehrsflusses an einzelnen Stellen bzw. auf einzelnen Abschnitten des Verkehrsnetzes 100 aus 1 bewirkt werden. Der Verkehrsfluss im Verkehrsnetz 100 kann dabei dahingehend optimiert werden, dass Verkehr von hoch belasteten Kanten des Verkehrsnetzes 100 auf andere Kanten umgeleitet wird, so dass der Verkehr insgesamt gleichmäßiger fließen kann.In one embodiment of the system 200 For example, the traffic situation can be presented in graphic form to a user of the system 200 be issued. In a further embodiment, by means of the actuators A1 to Am additionally or alternatively a control of the traffic flow at individual points or on individual sections of the traffic network 100 out 1 be effected. The traffic flow in the traffic network 100 can be optimized to prevent traffic from heavily loaded edges of the transport network 100 Redirected to other edges, so that the traffic can flow more evenly.

3 zeigt ein Diagramm 300 einer abschnittweise linearisierten Korrelation zwischen Verkehrsdaten aus unterschiedlichen Datenquellen X1 bis Xn des Systems 200 aus 2. In horizontaler und in vertikaler Richtung sind jeweils Wertebereiche für Verkehrsdaten aus zwei unterschiedlichen Datenquellen X1 bis Xn angetragen. In Form von Kreuzen sind Messwerte eingezeichnet, von denen jeweils ein Rechtswert einem Wert im horizontal angetragenen Wertebereich und ein Hochwert einem Wert im vertikal angetragenen Wertebereich zugeordnet ist. Wo die dargestellten Messwerte dicht beieinanderstehen, besteht eine starke Korrelation zwischen den Verkehrsdaten aus den unterschiedlichen Datenquellen. 3 shows a diagram 300 a section linearized correlation between traffic data from different data sources X1 to Xn of the system 200 out 2 , In the horizontal and in the vertical direction, respective ranges of values for traffic data from two different data sources X1 to Xn are plotted. In the form of crosses, measured values are plotted, of which in each case a right value is assigned to a value in the horizontally entered value range and a high value to a value in the vertical value range. Where the presented readings are close together, there is a strong correlation between the traffic data from the different data sources.

Ein Zusammenhang, welcher die Korrelation zwischen den Verkehrsdaten der Datenquellen angibt, ist in Form von mehreren linearen Korrelationsabschnitten 310 bis 370 eingezeichnet. Jedem der linearen Korrelationsabschnitte 310 bis 370 kann somit eine Bestimmungsqualität zugeordnet werden, mit der er die ihn umgebenden Messpunkte miteinander in Verbindung bringt. Diese Bestimmungsqualität kann beispielsweise durch eine Bestimmtheit und/oder eine Signifikanz des Korrelationsabschnitts 310 bis 370 angegeben sein. Darüber hinaus ist eine Anpassung der Grenzen der Korrelationsabschnitte 310 bis 370 auf der Basis der vorliegenden Messpunkte möglich. Korrelationsabschnitte 310 bis 370 von hoher Qualität, bei denen die Messpunkte dicht aneinander und nahe am Korrelationsabschnitt 310 bis 370 liegen, können auf diese Weise gut von Korrelationsabschnitten 310 bis 370 von geringerer Qualität, bei denen die Messpunkte weit auseinander und vom Korrelationsabschnitt 310 bis 370 entfernt liegen, getrennt werden. Der Korrelationsabschnitt 310 weist die höchste, der Korrelationsabschnitt 370 die niedrigste Qualität der Darstellung in 3 auf.A relationship indicating the correlation between the traffic data of the data sources is in the form of a plurality of linear correlation sections 310 to 370 located. Each of the linear correlation sections 310 to 370 can thus be assigned a quality of determination, with which he brings the surrounding measuring points with each other. This quality of determination can be determined, for example, by a certainty and / or significance of the correlation section 310 to 370 be specified. In addition, an adaptation of the boundaries of the correlation sections 310 to 370 possible on the basis of the available measuring points. correlation sections 310 to 370 of high quality, where the measurement points are close to each other and close to the correlation section 310 to 370 lie well from correlation sections this way 310 to 370 of lesser quality, where the measurement points are far apart and from the correlation section 310 to 370 lie away, be separated. The correlation section 310 has the highest, the correlation section 370 the lowest quality of representation in 3 on.

Benachbarte lineare Korrelationsabschnitte 310 bis 370 überlappen sich in ihren Randbereichen. Sprunghafte Übergänge zwischen benachbarten linearen Korrelationsabschnitten 310 bis 370 werden durch diese Überlappungen vermieden. Verändert sich eine Eingangsgröße, beispielsweise das horizontal angetragene Verkehrsdatum, über das Ende der dicken Linie eines der linearen Korrelationsabschnitte 310 bis 370 hinaus, so wird, soweit möglich, derselbe lineare Korrelationsabschnitt 310 bis 370 im Bereich der dargestellten dünnen Linie weiterverwendet. Erst bei einer Veränderung über das Ende der dünnen Linie hinaus kann die Korrelation des benachbarten Korrelationsabschnitts 310 bis 370, eventuell rückwirkend, zu Grunde gelegt werden.Neighboring linear correlation sections 310 to 370 overlap in their border areas. Jumping transitions between adjacent ones linear correlation sections 310 to 370 are avoided by these overlaps. If an input variable, for example, the horizontally-presented traffic data, changes over the end of the thick line of one of the linear correlation sections 310 to 370 In addition, as far as possible, the same linear correlation section will be used 310 to 370 used in the area of the thin line shown. Only with a change beyond the end of the thin line can the correlation of the adjacent correlation section 310 to 370 , possibly with retroactive effect.

4 zeigt eine Matrix 400 von Korrelationen zwischen Verkehrsdaten im System 200 aus 2. Die Matrix 400 umfasst eine Vielzahl von Korrelationen entsprechend dem Diagramm 300 aus 3, wobei zur besseren Darstellung für jede Korrelation nur eine zusammenhängende Korrelationskurve eingetragen ist. In horizontaler wie in vertikaler Richtung sind Datenquellen X1 bis Xn angetragen, wobei die tatsächliche Zahl der Datenquellen X1 bis Xn jeweils auch größer oder kleiner als dargestellt sein kann. Jeder der Datenquellen X1 bis Xn ist ein Wertebereich zugeordnet, der sich ebenfalls in horizontaler bzw. vertikaler Richtung erstreckt. 4 shows a matrix 400 Correlations between traffic data in the system 200 out 2 , The matrix 400 includes a variety of correlations according to the diagram 300 out 3 , wherein for better representation for each correlation only one coherent correlation curve is entered. Data sources X1 to Xn are plotted in horizontal as well as vertical direction, wherein the actual number of data sources X1 to Xn can each also be greater or smaller than shown. Each of the data sources X1 to Xn is assigned a value range which also extends in the horizontal or vertical direction.

In den Feldern der Matrix 400 sind jeweils grafische Repräsentationen der Korrelationen über die Wertebereiche eingetragen. Korrelationen zwischen identischen Datenquellen X1 bis Xn entsprechen jeweils der Identität und sind durch graue Quadrate in den entsprechenden Feldern der Matrix 400 angedeutet. Die in den Feldern der Matrix 400 dargestellten Korrelationen basieren auf einer Analyse einer Vielzahl von Verkehrsdaten aus den Datenquellen X1 bis Xn, die über eine bestimmte Zeit hinweg beobachtet wurden.In the fields of the matrix 400 In each case, graphical representations of the correlations over the value ranges are entered. Correlations between identical data sources X1 to Xn correspond respectively to the identity and are indicated by gray squares in the corresponding fields of the matrix 400 indicated. The in the fields of the matrix 400 The correlations shown are based on an analysis of a plurality of traffic data from the data sources X1 to Xn observed over a certain period of time.

In dem in 4 dargestellten Beispiel ist die Verkehrssituation im Verkehrsnetz 100 aus 1 durch Verkehrsdaten aller Datenquellen X1 bis Xn angebbar. Aktuell liegen jedoch Verkehrsdaten nur aus den Datenquellen X1, X2 und Xn vor. Die vorliegenden Verkehrsdaten sind in horizontaler Richtung durch jeweils nach oben weisende Dreiecke dargestellt, wobei die Spitzen der Dreiecke jeweils den in horizontaler Richtung angetragenen Wert im Wertebereich der Datenquellen X1, X2 und Xn kennzeichnen. Zum Bestimmen von Schätzwerten für Verkehrsdaten der Datenquellen X1 bis Xn, die in vertikaler Richtung angetragen sind, wird nun wie folgt vorgegangen:
In der untersten Zeile der Matrix 400, die in vertikaler Richtung zur Datenquelle X1 korrespondiert, werden nur diejenigen Felder betrachtet, zu denen in horizontaler Richtung Verkehrsdaten vorliegen und deren Felder in der Matrix 400 nicht durch eine graue Fläche gesperrt sind. Im dargestellten Beispiel sind das diejenigen Felder der untersten Zeile, die zu den horizontal angetragenen Datenquellen X2 und Xn korrespondieren. Für jedes dieser Felder wird nun bestimmt, auf welches Verkehrsdatum das vorliegende Verkehrsdatum mittels der in dem betreffenden Feld eingetragenen Korrelation abgebildet wird. Dieses Abbilden ist durch gestrichelte horizontale und vertikale Linien im Diagramm von 4 veranschaulicht.In the in 4 example shown is the traffic situation in the transport network 100 out 1 can be specified by traffic data of all data sources X1 to Xn. Currently, traffic data is available only from the data sources X1, X2 and Xn. The present traffic data are represented in the horizontal direction by triangles pointing upwards, the tips of the triangles respectively marking the value plotted in the horizontal direction in the value range of the data sources X1, X2 and Xn. To determine estimates for traffic data of the data sources X1 to Xn, which are plotted in the vertical direction, the procedure is as follows:
In the bottom line of the matrix 400 , which corresponds to the data source X1 in the vertical direction, only those fields are considered, to which in the horizontal direction traffic data and their fields in the matrix 400 not locked by a gray area. In the example shown, these are the fields of the bottom line that correspond to the data sources X2 and Xn, which have been entered horizontally. For each of these fields, it is now determined to which traffic date the present traffic date is mapped by means of the correlation entered in the relevant field. This mapping is indicated by dashed horizontal and vertical lines in the diagram of 4 illustrated.

Die bestimmten Verkehrsdaten werden im vertikal angetragenen Wertebereich der Datenquelle X1 abgelesen. Aus den so bestimmten Werten für die Datenquelle X1 in der untersten Zeile wird eine Verteilung bestimmt, die durch eine nach links weisende Kurve angedeutet ist. Die zur Veranschaulichung dargestellte Kurve basiert auf einer Vielzahl von Werten. Von dieser Verteilung wird ein Mittelwert bestimmt, der durch ein horizontales Dreieck dargestellt ist, dessen Spitze im Wertebereich der vertikalen Datenquelle X1 auf den entsprechenden Wert zeigt. Dieser Wert ist das bestimmte Verkehrsdatum.The determined traffic data are read in the vertically indicated value range of the data source X1. From the values thus determined for the data source X1 in the bottom line, a distribution is indicated, which is indicated by a curve pointing to the left. The illustrative curve is based on a variety of values. From this distribution, a mean value is determined, which is represented by a horizontal triangle whose peak points in the value range of the vertical data source X1 to the corresponding value. This value is the specific traffic date.

In einer weiteren Ausführungsform kann durch Vergleichen des bestimmten Werts für die vertikal angetragene Datenquelle X1 mit dem Verkehrsdatum der horizontal angetragenen Datenquelle X1 eine Überprüfung der Bestimmungsqualität der verwendeten Korrelationen durchgeführt werden.In a further embodiment, by comparing the determined value for the vertical data source X1 with the traffic data of the horizontal data source X1, a check can be made for the quality of determination of the correlations used.

In noch einer weiteren Ausführungsform kann der für die vertikal angetragene Datenquelle X1 bestimmte Wert auch einfach aus dem Wert der horizontal angetragenen Datenquelle X1 übernommen werden, ohne eine Betrachtung der Verkehrsdaten aus den Datenquellen X2 und Xn durchzuführen.In yet another embodiment, the value determined for the vertical data source X1 may also simply be taken from the value of the horizontal data source X1 without carrying out a viewing of the traffic data from the data sources X2 and Xn.

Die beschriebene Vorgehensweise wird für die restlichen vertikal angetragenen Datenquellen X2 bis Xn wiederholt, bis Verkehrsdaten für alle Datenquellen X1 bis Xn vorliegen. Aus den bestimmten Verkehrsdaten kann die Verkehrslage im Verkehrsnetz 100 aus 1 bestimmt werden. In einer Ausführungsform werden Bestimmungsqualitäten der Verkehrsdaten ausgewertet, um eine Bestimmungsqualität der Korrelationen anzugeben. Auf deren Basis werden Bestimmungsqualitäten der vertikal angetragenen Verkehrsdaten und auf deren Basis eine Bestimmungsqualität für die gesamte Verkehrslage bestimmt.The described procedure is repeated for the remaining vertical data sources X2 to Xn until traffic data for all data sources X1 to Xn is available. From the determined traffic data can the traffic situation in the traffic network 100 out 1 be determined. In one embodiment, determination qualities of the traffic data are evaluated to indicate a determination quality of the correlations. On the basis of this, determination qualities of the vertical traffic data and on the basis of which a quality of determination for the entire traffic situation are determined.

5 zeigt ein Verfahren 500 zur Steuerung des Verkehrsflusses im Verkehrsnetz 100 in 1 mit dem System von 2. 5 shows a method 500 for controlling the traffic flow in the traffic network 100 in 1 with the system of 2 ,

In einem ersten Schritt 510 werden Verkehrsdaten mit unterschiedlichen räumlichen und zeitlichen Verfügbarkeiten aus mehreren Datenquellen X1 bis Xn bestimmt. In einem anschließenden Schritt 520 werden die Verkehrsdaten bezüglich Zuverlässigkeiten gewichtet, die der Erhebung der Verkehrsdaten jeweils zugrunde liegen. Als unzuverlässig bekannte Verkehrsdaten können so von weiteren Verarbeitungsschritten des Verfahrens 500 ausgeschlossen werden.In a first step 510 traffic data with different spatial and temporal availabilities from several data sources X1 to Xn are determined. In a subsequent step 520 the traffic data are weighted in terms of reliabilities, the collection of the Underlying traffic data. As unreliable known traffic data can thus of further processing steps of the process 500 be excluded.

In einem folgenden Schritt 530 werden Korrelationen zwischen den erfassten Verkehrsdaten bestimmt. Dabei können bestimmte Kombinationen von Datenquellen ausgelassen werden, beispielsweise wenn eine vorbestimmte räumliche Nähe zwischen zu korrelierenden Datenquellen nicht gegeben ist.In a following step 530 Correlations between the recorded traffic data are determined. In this case, certain combinations of data sources can be left out, for example if a predetermined spatial proximity between data sources to be correlated is not given.

In einem folgenden Schritt 540 werden die Bestimmungsqualitäten der Korrelationen bestimmt. Korrelationen, die eine vorbestimmte Bestimmungsqualität nicht erreichen, beispielsweise unterhalb von 80% einer erreichbaren Bestimmungsqualität liegen, können an dieser Stelle verworfen werden.In a following step 540 the determination qualities of the correlations are determined. Correlations that do not reach a predetermined quality of determination, for example below 80% of an achievable quality of determination, can be discarded at this point.

In einem anschließenden Schritt 550 wird die Verkehrslage beispielsweise entsprechend der Beschreibung bezüglich 4 auf der Basis von erfassten Verkehrsdaten und den bestimmten Korrelationen bestimmt.In a subsequent step 550 For example, the traffic situation will be as described in the description 4 determined on the basis of collected traffic data and the determined correlations.

Die Bestimmungsqualität der Verkehrslagenbestimmung kann in einem folgenden Schritt 560 bestimmt werden. Auf der Basis der bestimmten Verkehrslage und gegebenenfalls ihrer Bestimmungsqualität können anschließend in einem Schritt 570 einer oder mehrere der Aktoren A1 bis Am aus 2 angesteuert werden, um den Verkehrsfluss im Verkehrsnetz 100 aus 1 zu beeinflussen.The quality of determination of the traffic position determination can be determined in a following step 560 be determined. On the basis of the determined traffic situation and if necessary their quality of determination can afterwards in one step 570 one or more of the actuators A1 to Am 2 be controlled to the traffic flow in the transport network 100 out 1 to influence.

Anschließend kann das Verfahren erneut durchlaufen. Wie durch die gestrichelten Pfeile angedeutet ist, kann das Verfahren 500 für einen kontinuierlichen Betrieb alternativ auch in zwei relativ unabhängige Einzelverfahren unterteilt sein. Das erste Einzelverfahren umfasst dabei die Schritte 510 bis 540, die im Wesentlichen Korrelationen zwischen erfassten Verkehrsdaten bestimmen, während das zweite Einzelverfahren die Schritte 550 bis 570 umfasst, die im Wesentlichen auf der Basis der bestimmten Korrelationen die Verkehrslage bestimmen und gegebenenfalls entsprechend beeinflussen. Die beiden Einzelverfahren können auf einer gemeinsamen oder mehreren separaten Verarbeitungseinrichtungen ablaufen.Then the process can be run again. As indicated by the dashed arrows, the method may 500 Alternatively, for continuous operation, it may also be subdivided into two relatively independent individual methods. The first individual method comprises the steps 510 to 540 which essentially determine correlations between detected traffic data, while the second individual method determines the steps 550 to 570 which essentially determine the traffic situation on the basis of the determined correlations and if necessary influence it accordingly. The two individual methods can run on one or more separate processing devices.

ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG QUOTES INCLUDE IN THE DESCRIPTION

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Zitierte Nicht-PatentliteraturCited non-patent literature

"From congestion to traffic information - Data fusion as part of an overall process", Vortisch, M. Ortgiese, published in Automatisierungstechnik 53, Oldenburg Verlag (2005) [0004]
"Hints for data completion and data processing in traffic engineering applications", Research Association for Road and Transportation, FGSV Verlag GmbH (2003) [0005]

Claims

Procedure ( 500 ) for determining a traffic situation in a traffic network ( 100 ), comprising the following steps: - detecting ( 510 ) a plurality of traffic data in the traffic network ( 100 ), the traffic data coming from multiple data sources (X1-Xn) and having different spatial and temporal availabilities; - Determine ( 530 ) correlation maps between the traffic data from the plurality of data sources (X1-Xn); - Determine ( 550 ) interpolated traffic data based on associated traffic data; and - determining ( 550 ) the traffic situation on the basis of the interpolated traffic data.

Procedure ( 500 ) according to claim 1, wherein the correlation maps in one of several sections ( 310 - 370 ) linearized form over the value ranges of the traffic data.

Procedure ( 500 ) according to claim 2, wherein adjoining sections ( 310 - 370 ) partially overlap each other.

Procedure ( 500 ) according to one of the preceding claims, further comprising a weighting ( 520 ) of the traffic data relating to the traffic data associated reliabilities, wherein the determination of the correlation maps on the basis of the weighted traffic data takes place.

Procedure ( 500 ) according to any one of the preceding claims, further comprising determining ( 540 ) a determination quality of one of the correlation maps based on reliabilities associated with the traffic data.

Procedure ( 500 ) according to claim 5, further comprising determining ( 560 ) a quality of determination of the traffic situation on the basis of the qualities of determination of the correlation maps used in determining the traffic situation.

Procedure ( 500 ) according to one of the preceding claims, further comprising influencing the traffic situation by means of a signaling device.

Computer program product with program code means for carrying out a method ( 500 ) according to one of the preceding claims, when it runs on a processing device or is stored on a computer-readable data carrier.

System ( 100 ) determining a traffic situation in a transport network ( 100 ), whereby the system ( 200 ) comprises: - a detection device ( 210 ) for collecting a plurality of traffic data in the traffic network ( 100 ), the traffic data coming from multiple data sources and having different spatial and temporal availabilities; A processing device ( 210 ) for determining correlation maps between the traffic data from the plurality of data sources (X1-Xn); and a determination device ( 210 ) for determining interpolated traffic data on the basis of mutually associated traffic data and for determining the traffic situation on the basis of the interpolated traffic data.

System ( 200 ) according to claim 9, characterized by a signaling device (A1-Am) for influencing the traffic network ( 100 ) present traffic situation.

System ( 200 ) according to claim 10, characterized in that the signaling device (A1-Am) at least one of a light signaling, an alternating direction, a variable message, a variable lane assignment, a display for information on the use of public transport, a device for influencing individual routing systems and a spreading device for traffic information.