DE60107950T2

DE60107950T2 - Verfahren zur erkennung einer zurückgelegten fahrroute eines fahrzeugs

Info

Publication number: DE60107950T2
Application number: DE60107950T
Authority: DE
Inventors: Joseph Kaplan; Ofer Avni
Original assignee: Individual
Current assignee: Individual
Priority date: 2000-07-02
Filing date: 2001-06-28
Publication date: 2005-12-15
Anticipated expiration: 2021-06-29
Also published as: WO2002003350A1; US20030100317A1; IL137123A; EP1297513B1; ATE285615T1; EP1297513A1; US6947835B2; IL137123A0; AU2001267805A1; DE60107950D1; ES2234846T3

Description

Bereich
Diese Erfindung dient allgemein der Überwachung der Verkehrsbelastung und speziell der Ermittlung von Routeninformationen für Fahrzeuge, die mit Mobiltelefonen ausgestattet sind.
Hintergrund
In modernen städtischen Gebieten ist die Echtzeitmessung von Verkehrsaufkommen und -geschwindigkeit eine dringende und wichtige Aufgabe. Für Stadtplanungsämter und Privatunternehmen (Fuhrunternehmen usw.) sind statistische Daten zum Verkehrsaufkommen in verschiedenen Zeitrahmen ein wertvolles Kapital.
Bisher erhielten sie diese Daten jedoch nur teilweise, zu hohen Kosten und nicht in Echtzeit.
Durch Hubschrauber zu Stoßzeiten, Kameras an wichtigen Straßenabschnitten und (ungenaue) Berichte von Autofahrern werden zwar zeitnahe, doch unvollständige Verkehrsdaten gewonnen. Lokal beschränkte und unvollständige statistische Verkehrsdaten werden zudem durch regelmäßiges manuelles Zählen des Verkehrsaufkommens in bestimmten Straßenabschnitten erfasst.
Diese ungenauen und teuren Methoden werden eingesetzt, da es bis vor einigen Jahren keine Verfahren gab, Fahrzeuge ohne großen Kostenaufwand aus der Ferne zu erfassen. Mittlerweile wurden zwei derartige Verfahren entwickelt:

1. GPS (Global Positioning System) ermöglicht das exakte Erfassen von Fahrzeugen, die für die GPS-Standortbestimmung ausgestattet sind. Für die Übermittlung der Standortdaten an ein Analysezentrum ist natürlich ein Kommunikationsgerät erforderlich. Da das Fahrzeug genau identifiziert wird, wird zudem das Einverständnis des Fahrzeughalters benötigt. GPS wird häufig in Anwendungen für Diebstahlerkennung und Notfalldienste eingesetzt.
2. Das Mobilfunksystem baut auf einem rasch wachsenden Grundstock von Standortinformationen auf. Einige Unternehmen versuchen Verkehrsdaten zu gewinnen, indem sie die Standortdaten von Mobiltelefonen an ein Analysezentrum übertragen. Da für ein umfassendes Verkehrsbild sehr viele Anrufe oder Datenlinks erforderlich sind, ist dieses Verfahren für Mobilfunkbetreiber nicht relevant. Ihre Systeme sind einer derartigen Belastung nicht gewachsen.

Ein Mobilfunknetz besteht aus folgenden Elementen:

1. Vermittlungsstellen (steuern meist 4–8 Basisstationszentralen)
2. Basisstationszentralen (steuern meist 32–64 Basisstationen)
3. Basisstationen (dort befinden sich die Antennen für die Mobiltelefone)
4. Mobileinheiten (Mobiltelefone)

Die ersten drei Elemente sind meist durch physische Leitungen miteinander verbunden, während die Verbindung zur Mobileinheit über eine Luftschnittstelle erfolgt. Das Netz besteht aus Sprach-/Datenkanälen und Vor-/Rück-Steuerungskanälen, die den Netzbetrieb synchronisieren. Wenn eine Mobileinheit bewegt wird, wird über die Steuerungskanäle regelmäßig die Signalstärke mehrerer Basisstationen gemeldet. Die Signalstärke der aktuell genutzten Basisstation wird laufend überwacht. Wenn sie schwächer wird, wird die Steuerung an eine andere Basisstation übergeben (Handover). Während die Sprach-/Dateninformationen grundsätzlich vom Mobiltelefon bis zur Vermittlungsstelle übertragen werden, erreichen die Daten in den Steuerungskanälen die Vermittlung nicht immer. Informationen zur Signalstärke etwa werden nur bis zum Basisstationszentrum übertragen, Handover-Informationen hingegen an die Vermittlungsstelle.
Es gibt mehrere Verfahren, mit denen anhand von Mobiltelefoninformationen der Standort bestimmt oder der Verkehrsfluss überwacht werden kann:
Das US-Patent Nr. 5.602.903, ausgegeben an LeBlanc und übertragen an US West Technologies, beschreibt ein Verfahren für die Anordnung polygonaler Zellen auf Grundlage von HF-Messungen. Dabei überschneiden sich die Zellen aller für eine Mobileinheit relevanten Basisstationen so, dass das Vieleck die Position der Mobileinheit in Form einer niedrigsten und höchsten Fehlerschätzung darstellt. Wegen der großen Zellen in ländlichen Gebieten und der häufig blockierten oder reflektierten Strahlung in städtischen Gebieten liefert dieses Verfahren allerdings nur ungenaue Ergebnisse.
Das US-Patent Nr. 5.657.487, ausgegeben an Doner und übertragen an Airnet Communications, beschreibt ein Verfahren, bei dem ein Bereich mit Vektoren der Mobilsignalstärke mehrerer Basisstationen in einem bestimmten Punkt dargestellt wird. Wenn ein Fahrzeug diesen Bereich durchquert, kann festgestellt werden, auf welcher Straße es sich bewegt. Da dieses Verfahren auf der periodischen Messung der Signalstärke beruht, kann es zu widersprüchlichen Messdaten führen, falls die Signalstärke aufgrund abschattender oder reflektierender Elemente innerhalb weniger Meter stark schwankt. Daher umfasst dieses Patent auch Angaben dazu, wie derartige Änderungen gefiltert und Bereiche ignoriert werden, in denen Schwankungen auftreten (eine ausführliche Darstellung ist in der Beschreibung der Erfindung Doners enthalten). Wegen dieser Ungenauigkeit ist diese Methode für dicht besiedelte Gebiete mit häufigen Schwankungen nicht geeignet. Darüber hinaus wäre die Implementierung eines Systems, dass die Signalstärkedaten aller Basisstationen erfasst, überaus kostspielig.
Das US-Patent Nr. 5.465.289, ausgegeben an Kennedy und übertragen an E-Systems, beschreibt eine Methode, die mit dedizierten Verkehrssensoren (HF-Empfängern) arbeitet, die die Mobilfunkkommunikation in einem bestimmten Bereich überwachen. Wenn ein Fahrzeug eine Zelle durchquert, werden Eintritt und Austritt aufgezeichnet und aus den erfassten Eintritts-/Austrittsdaten wird ein statistischer Fluss generiert. Dieses Verfahren erfordert im gesamten Bereich ein dichtes Netz dedizierter HF-Empfänger. Außerdem funktioniert es wahrscheinlich nur, wenn nur eine einzige Straße ohne Kreuzungen die Zelle durchquert. Für städtische Gebiete und Zellen mit Kreuzungen ist es demnach ungeeignet.
Die oben beschriebenen Verfahren reichen nicht aus, wenn die Verkehrsgeschwindigkeit in städtischen Gebieten mit großer Genauigkeit überwacht werden soll. Sie bieten keine Lösung für Elemente, die die HF-Strahlung blockieren oder reflektieren. Diese verursachen in städtischen Gebieten jedoch starke Schwankungen der Signalstärke und wirken sich damit erheblich auf das Handover aus. Außerdem berücksichtigen sie nicht, dass in städtischen Gebieten jede Zelle mehrere Straßen umfasst, die durch auf Zellsequenzen angewandte Filteralgorithmen voneinander unterschieden werden müssen.
Zudem verursachen die beschriebenen Verfahren hohe Implementierungskosten und enthalten viele überflüssige Elemente. Die ersten beiden Verfahren beruhen auf der Messung der Signalstärke. Es wird zwar nicht ausgeführt, wie die Informationen gewonnen werden, doch grundsätzlich gibt es zwei Möglichkeiten. Einerseits können die Daten aus den Leitungen entnommen werden, die die Basisstationen mit den Basisstationszentren verbinden, und andererseits aus der Luftschnittstelle, die sehr viel teure Ausrüstung erfordert (zehn- bis hundertmal höhere Kosten und fünfzigmal mehr Komponenten als bei der Überwachung der Leitungen zwischen Basisstationszentren und Vermittlungsstelle). Der Versuch, alle diese Informationen über das zellulare Netz an die Vermittlungsstelle zu übertragen, muss scheitern, da eine derartige Belastung zwangsläufig zu einem Netzausfall führt. Das dritte oben beschriebene Verfahren ist mit immensen Implementierungskosten verbunden, da die HF-Empfänger den gewünschten Bereich engmaschig abdecken müssen.
Die vorliegende Erfindung führt ein Verfahren ein, mit dem die Informationen zur Fahrzeugroute aus einem zellularen Netz gewonnen werden können. Da nur wenig Hardware benötigt wird, verursacht das Verfahren nur geringe Systemkosten.
Zusammenfassung der Erfindung
Die vorliegende Erfindung wird in Anspruch 1 dargestellt. Bestimmte Ausführungsbeispiele sind in den daran anschließenden Ansprüchen definiert. Die Erfindung beschreibt ein Verfahren, mit dem die regelmäßigen und wiederholbaren Handovers, die in städtischen Gebieten durch abschattende und reflektierende Elemente verursacht werden, dafür genutzt werden können, Fahrzeuge mit großer Genauigkeit der richtigen Straße zuzuordnen. Außerdem verkleinert und vereinfacht sie das dafür nötige System. Damit ermöglicht sie die erheblich feinere Auflösung, die für die Geschwindigkeitserfassung in städtischen Gebieten erforderlich ist.
Die vorliegende Erfindung kann in einem System und Verfahren eingesetzt werden, die Verkehrsaufkommen und -geschwindigkeit durch die Überwachung und Analyse der Mobilfunkkommunikation messen. Die genaue Standortbestimmung von Mobileinheiten beruht auf Kommunikationsdaten an bestimmten Stellen und zu bestimmten Zeitpunkten. Diese Daten werden einzelnen Fußgängern, Motorrädern und Autos zugeordnet, wobei die Autodaten außerdem nach Route und Geschwindigkeit aufgeschlüsselt werden. Die Daten werden laufend für alle Straßen erfasst und analysiert und liefern damit Echtzeitinformationen zu Verkehrsaufkommen und -geschwindigkeit sowie laufend aktualisierte und umfassende statistische Daten.
Kurzbeschreibung der Figuren
1 zeigt eine Straßenkarte eines bestimmten Bereichs: Straßenabschnitte, Zelldeckung sowie Handover- und Signalstärkepunkte.
2 zeigt die Tabelle der Straßenabschnitte/Zelltrios für alle Straßen zwischen zwei benachbarten Handover-Punkten im festgelegten Bereich.
3 zeigt die aus 2 abgeleitete Tabelle der Zelltrios/Straßenabschnitte. Mehrere Straßenabschnitte können demselben Zelltrio zugeordnet sein.
4 zeigt die Liste fortlaufender Straßenabschnitte, wobei für jeden Straßenabschnitt die weiterführenden Straßenabschnitte aufgeführt sind.
5–7 zeigen die Handover-Daten für drei Fahrzeuge sowie die daraus abgeleitete Zeit, die diese Fahrzeuge an einem bestimmten Tag zu einer bestimmten Uhrzeit für die jeweiligen Straßenabschnitte benötigen.
8 zeigt den Inhalt der Statistikdatenbank und einen typischen Datenbankbericht.
9 zeigt in einem Ablaufdiagramm Zeitpunkte und Umstände, die eine vollständige oder teilweise Neuerfassung der Handover- und Signalstärkepunkte im festgelegten Bereich erfordern.
10 zeigt in einem Ablaufdiagramm, wie ein einzelner Straßenabschnitt den während eines Mobiltelefonats erfassten Zelltriodaten zugeordnet wird.
Beschreibung der Erfindung
Die vorliegende Erfindung leitet die Informationen zum Fahrzeugstandort aus den Daten ab, die im zellularen Netz verfügbar sind. Diese Daten können aus drei Hauptquellen entnommen werden:

1. Berichte von Mobileinheiten mit Angaben zur Signalstärke der angrenzenden Zellen während eines Telefonats: Während eines Telefonats meldet die Mobileinheit regelmäßig (alle 30 Sekunden) die Signalstärke der angrenzenden Zellen, anhand derer das Netz (die Vermittlungsstelle) Handover-Entscheidungen trifft. Ein einzelner Bericht reicht für eine exakte Standortbestimmung nicht unbedingt aus, da mehrere Stellen dieselbe Signalstärke aufweisen können. Außerdem kann die Signalstärke durch äußere Faktoren beeinflusst werden. Standort und Zeitpunkt können jedoch genau bestimmt werden, wenn mehrere Berichte mit der möglichen Strecke, die ein Fahrzeug innerhalb eines bestimmten Bereiches befahren kann, verglichen werden. Diese Informationen stehen dem Basisstationszentrum als integraler Bestandteil jedes Telefonats zur Verfügung. Sie können entweder aus dem Basisstationszentrum oder aus dem Kommunikationskanal zwischen Basisstation und Vermittlungsstelle entnommen werden. Da die Mobileinheit über diese Informationen verfügt, können sie zur Erfassung und Analyse als SMS, über WAP oder jedes andere Protokoll an ein anderes Telefon geschickt werden.
2. Informationen zum Handover während eines Telefonats: Handovers werden immer dann vorgenommen, wenn sich eine Mobileinheit während eines Telefonats einer Zellgrenze nähert oder ein strahlungsblockierendes/-reflektierendes Element passiert. Das Funksystem erkennt, dass die Kommunikationsqualität abnimmt und übergibt die Steuerung für die Kommunikationsleitung an eine andere Zelle. Die Handover-Informationen umfassen die alte und die neue Zelle sowie die Zeitangabe und stehen im Kommunikationskontrollnetz bereit. Da die Handover-Entscheidungen des zellularen Systems deterministisch und weitgehend wiederholbar sind, können diese Daten den genauen Standort der Mobileinheit sowie den genauen Zeitpunkt liefern. Diese Informationen stehen der Vermittlungsstelle als integraler Bestandteil jeder Zelle zur Verfügung. Sie können entweder aus der Vermittlungsstelle oder aus dem Kommunikationskanal zwischen Basisstationszentrum und Vermittlungsstelle entnommen werden. Da die Mobileinheit über diese Informationen verfügt, können sie zur Erfassung und Analyse als SMS, über WAP oder jedes andere Protokoll an ein anderes Telefon geschickt werden.
3. Standortanfragen an Mobiltelefone ohne Telefonat: Mobiltelefone melden ihren Standort (aktuelle Zelle) auch dann regelmäßig (jede Stunde), wenn keine Telefonate stattfinden. Wenn für diesen Bereich weitere Informationen benötigt werden, kann folgende Anfrage an das entsprechende Mobiltelefon abgesetzt werden:
– Sende die Signalstärke einer beliebigen Kombination der angrenzenden Zellen. Diese Daten können wie unter (1) beschrieben gesendet und verwendet werden.
– Sende beim Übergang in eine neue Zelle nicht die Signalstärke, sondern die Kennung der ursprünglichen und der neuen Zelle. Diese Daten können wie unter (2) beschrieben gesendet und verwendet werden.

Der zuletzt beschriebene Vorgang belastet das zellulare Netz mit einem großen Anfrage- und Nachrichtenvolumen und wird daher nur bei einer geringen Auslastung des Systems eingesetzt, also wenn die Anzahl der Telefonate im Vergleich zur Systemkapazität gering ist.
Ermittlung von Handover-Punkten und Signalstärke an bestimmten Strecken (Lernen)
Der erste Schritt im Algorithmus ist die Lernphase. In diesem Schritt werden zwei Datenbanken angelegt: eine mit allen Handover-Punkten für Fahrzeuge, die in einem definierten Bereich eine beliebige Straße in beliebiger Richtung befahren, und eine mit allen Berichten zur Signalstärke der Zellen in diesem Bereich.
Der Lernprozess läuft folgendermaßen ab: Fahrzeuge mit synchronisiertem GPS, das laufend den genauen Standort angibt, und eingeschaltetem Mobiltelefon durchqueren den festgelegten Bereich. Dabei befahren sie jede Straße in jeder Richtung und nutzen jede Abbiegemöglichkeit. Die am Handover-Punkt und im Signalstärkebericht erfassten Informationen zu diesen Mobileinheiten werden gesammelt und mit dem genauen Standort verglichen. Daraus ergibt sich der genaue Standort jedes Handover-Punkts und jedes Signalstärkeberichts. Anschließend wird aus diesem Ergebnis für alle Handover- und Signalstärkeberichte ein Durchschnitt errechnet. Damit liegt für jedes Handover und jede Kombination von Signalstärken der durchschnittliche Fahrzeugstandort vor.
Jeder Eintrag in der Handover-Datenbank besteht aus einem Zellpaar (A und B) und dem durchschnittlichen Handover-Punkt. Der genaue Standort wird in Form von Koordinaten einer Gebietskarte gespeichert, die von einem GIS-Softwaretool (Geographic Information System) gepflegt wird.
Jeder Eintrag in der Signalstärkedatenbank umfasst mehrere Zellen (bis zu zehn) und die durchschnittliche Signalstärke jeder Zelle. Darüber hinaus enthält jeder Eintrag den genauen Standort wie oben beschrieben.
1 zeigt eine Straßenkarte mit Fahrtrichtungen, die in die Zellen A1 bis C3 eines zellularen Netzes unterteilt ist (die Zellen definieren den festgelegten Bereich). Auch die in der Lernphase ermittelten Handover-Punkte und Signalstärken sind auf der Karte eingetragen.
9 zeigt ein Ablaufdiagramm des Lernprozesses, der im folgenden Abschnitt beschrieben wird.
In folgenden Fällen wird die Datenbank für den gesamten Bereich oder bestimmte Teilbereiche erneut aufgesetzt:

1. in vordefinierten Zeitabständen (zum Beispiel alle drei Monate)
2. bei jeder Änderung der Basisstationen in einem bestimmten Teilbereich
3. bei jeder wichtigen Bau-/Abrissarbeit oder einer Änderung von Fahrtrichtung oder Abbiegeregeln in einem Teilbereich

Nun wird die Straßenabschnittsdatenbank angelegt. Dafür werden alle möglichen Strecken auf der Karte ermittelt und zwischen zwei aneinander grenzenden Handover-Punkten in Abschnitte eingeteilt. Diese Straßenabschnitte sind in der Karte als R1 bis R30 dargestellt. Für jeden Straßenabschnitt wird die Fahrtrichtung durch einen Pfeil gekennzeichnet; wenn die Straße in beide Richtungen befahrbar ist, wird sie in zwei Straßenabschnitte unterteilt (zum Beispiel R8 und R9). In der Datenbank wird eine Straßen-/Zelltrio-Tabelle mit einem Datensatz für jeden Straßenabschnitt angelegt. 2 zeigt diese Tabelle, in der die Straßenabschnitts-ID als Schlüssel dient. Jeder Datensatz enthält die Zellen A, B und C, die zwei aufeinander folgende Handovers an den Grenzen des betreffenden Straßenabschnitts repräsentieren. Diese drei Zellen können die Konfigurationen A, B und A aufweisen (der Datensatz R2 etwa enthält das Zelltrio A2, A1, A2). Gelegentlich können Instanzen mit drei A, B oder C vorkommen (das Zelltrio C1, C2, C3 steht zum Beispiel für die Straßenabschnitte R21, R27 und R29). Für jeden derartigen Straßenabschnitt werden alle Signalstärkedaten sowie alle weiteren relevanten Daten, die den Zeitpunkt der Grenzüberschreitung beeinflussen können (Entfernung, Anzahl der Ampeln, Anzahl der Fahrspuren usw.), in der Datenbank gespeichert.
Aus der Straßen-/Zelltrio-Tabelle wird eine weitere Tabelle erzeugt, die Zelltrio-/Straßen-Tabelle. Sie ist in 3 dargestellt. In dieser Tabelle ist das Zelltrio der Schlüssel und jeder Datensatz enthält alle Straßenabschnitte für dieses Zelltrio. Aus 3 ist abzulesen, dass einigen Datensätzen mehr als ein Straßenabschnitt zugeordnet ist (der Datensatz mit dem Schlüssel C1, C2, C3 zum Beispiel hat drei Straßenabschnitte). Wenn Daten von zwei aufeinander folgenden Handovers, die ein Zelltrio bilden, eingehen und dieses Zelltrio mehrere Straßenabschnitte umfasst, kann der richtige Straßenabschnitt nicht immer ermittelt werden. Im Abschnitt „Straßenerkennung" wird beschrieben, wie dieses Problem gelöst werden kann.
In der Datenbank wird nun noch die Tabelle mit den fortlaufenden Straßenabschnitten angelegt. Diese in 4 gezeigte Tabelle basiert auf der GIS-Karte. In diesem Fall ist die Straßenabschnitts-ID der Schlüssel und jeder Datensatz enthält alle Straßenabschnitte, die den betreffenden Straßenabschnitt fortsetzen. Bei genauer Betrachtung der Tabelle in 3 wird deutlich, dass einige Straßenabschnitte keine (zum Beispiel R8), einige nur eine (zum Beispiel R2) und einige mehrere Fortsetzungen haben (zum Beispiel R1).
Straßenerkennung
Wenn mit einem Mobiltelefon telefoniert wird, erfasst das System alle Handover- und Signalstärkedaten.
Die 5–7 zeigen die für die einzelnen Fahrzeuge erfassten Handover-Daten und deren Analyse anhand von drei Beispielen. Das Ablaufdiagramm in 10 beschreibt die Vorgehensweise bei der Straßenerkennung.
Wie in der Handover-/Zeitpunkt-Tabelle (5–7) zu sehen ist, werden für jedes Handover die beiden beteiligten Zellen sowie der Zeitpunkt aufgezeichnet. Jeweils zwei aufeinander folgende Handovers ergeben eine Kombination aus drei Zellen (A, B und C). Wie die Zelltrio-/Zeitpunkt-/Straßen-Tabelle (5–7) veranschaulicht, werden aus der Zell-/Straßen-Tabelle alle möglichen Straßen für diese Handover-Folge entnommen.
In 5 besteht für jeden Straßenabschnitt nur eine Möglichkeit. Es ist also immer eindeutig erkennbar, auf welcher Straße sich Fahrzeug 1 befand und wie lange es für diesen Straßenabschnitt benötigt hat.
Wenn mehr als ein Straßenabschnitt vorhanden ist, werden die Straßenabschnitte nach aufeinander folgenden Zelltrios (ABC, BCD) gefiltert, die keine fortlaufende Strecke bilden. Grundlage dafür ist die in der Lernphase angelegte Tabelle fortlaufender Straßenabschnitte. Dieser Prozess wird für alle Straßenabschnitte in einer Schleife durchgeführt. In 6 etwa gibt es für den dritten Abschnitt drei Möglichkeiten: R21, R27 und R29. Anhand der Tabelle fortlaufender Straßenabschnitte wird deutlich, dass der zweite Abschnitt (R25) durch R20 und R21 fortgesetzt wird. R27 und R29 scheiden damit aus und R21 wird als dritter Straßenabschnitt erkannt. Somit stehen Straße und Zeitpunkt für Fahrzeug 2 eindeutig fest. In diesem Fall wurden die Möglichkeiten für den aktuellen (letzten) Straßenabschnitt danach gefiltert, ob sie den vorherigen Abschnitt fortsetzen. In einigen Fällen kann auch eine Rückwärtsfilterung stattfinden. Dabei werden die Straßenabschnitte danach gefiltert, ob sie vor dem aktuellen Abschnitt liegen. 9 veranschaulicht dies.
Falls nach der Filterung noch immer mehrere Straßenabschnitte vorhanden sind, werden in einem weiteren Filtervorgang die Signalstärken für die einzelnen Straßenabschnitte mit den zwischen zwei Handovers erfassten Signalstärken (A/B und B/C) verglichen, sofern diese Daten verfügbar sind. Der erste Streckenabschnitt für Fahrzeug 3 kann R20 oder R28 sein. Wenn für Straße 28 (siehe 1) ein Signalstärkebericht eingegangen ist, scheidet Straße 20 aus und Straße sowie Zeitpunkt für Fahrzeug 3 stehen eindeutig fest.
Wenn die Filterung für ein Zelltrio einen einzigen Straßenabschnitt ermittelt hat, wird für diesen Straßenabschnitt anhand dieser Daten der Verkehrszustand für den Zeitpunkt generiert, zu dem das Telefonat geführt wurde.
Bevor die Datenbank aktualisiert wird, werden die Daten zu Fußgängern und Motorrädern/öffentlichen Transportmitteln herausgefiltert.
Fußgängerdaten werden anhand der Geschwindigkeit erkannt, die unter der von Fahrzeugen liegt (es kann zum Beispiel ein Schwellenwert von 6 km/h eingestellt werden). Bei Verkehrsstaus, wenn sich auf der betroffenen Straße auch die Fahrzeuge mit niedriger Geschwindigkeit bewegen, wird anhand der Geschwindigkeit derselben Mobileinheit auf anderen Straßenabschnitten überprüft, ob diese Mobileinheit in einem Fahrzeug oder von einem Fußgänger verwendet wird. Im Zweifelsfall werden die Daten ignoriert.
Motorräder und zum Teil auch öffentliche Transportmittel bewegen sich bei Staus schneller, da Motorräder flexibler sind und für öffentliche Transportmittel gelegentlich eigene Fahrspuren vorhanden sind (Bestandteil der GIS-Daten). Diese Fahrzeuge können aufgrund ihrer höheren Geschwindigkeit (Gauß-Kurve) von Autos und Fußgängern unterschieden werden.
Falls die Anzahl der Telefonate in einem bestimmten Straßenabschnitt und Zeitintervall für die Erzeugung von Geschwindigkeitsdaten nicht ausreicht und die Auslastung des zellularen Systems es zulässt, werden Anfragen abgesetzt (siehe Abschnitt 3), um die notwendigen Informationen zu gewinnen.
Laufende Datenerfassung
Die Straßenerkennung wird laufend für alle aus dem zellularen Netz gewonnenen Daten durchgeführt, so dass jederzeit ein vollständiges Abbild des Verkehrs in allen Straßenabschnitten innerhalb des festgelegten Bereichs zur Verfügung steht.
Dieses Echtzeitbild wird in verschiedenen kommerziellen Anwendungen genutzt. Einige Beispiele:

1. Echtzeitwarnungen
2. Suchen der besten Strecke für Autofahrer, Notdienste usw.
3. aktuelle Meldungen in den Medien, zum Beispiel im Radio
4. Anzeige auf Verkehrssites im Internet

Die Echtzeitdaten werden in einer Statistikdatenbank gesammelt. Diese Datenbank umfasst statistische Parameter zur Anzahl der Anrufe und Geschwindigkeit je Zeitintervall (zum Beispiel 15 Minuten) für jeden Abschnitt jeder Straße und für jeden Tag.
Anhand der Geschwindigkeit in einem Straßenabschnitt, der Statistikdatenbank und der durchschnittlichen Anzahl an Anrufen je Teilnehmer und Zeitabschnitt kann das Verkehrsaufkommen in diesem Straßenabschnitt mühelos abgeleitet werden.
8 zeigt den Inhalt der Statistikdatenbank für einen bestimmten Tag sowie einen typischen Datenbankbericht. Der Bericht enthält eine grafische Darstellung des im Laufe eines Tages entstandenen Verkehrsaufkommens auf einer bestimmten Straße.
Auch andere Berichte sind möglich, zum Beispiel zum Verkehrsaufkommen in einem bestimmten Zeitraum (Woche, Monat, Jahr) oder bei besonderen Ereignissen (Ausstellung, Sportveranstaltung, Unfall). Eine weitere Möglichkeit sind Querschnittsberichte, zum Beispiel ein Vergleich nach Jahreszeiten, Wochentagen, Ferienzeit usw.
Die Statistikdatenbank wird laufend mit Echtzeitdaten abgestimmt. Sie liefert den Verkehrszustand, falls zu irgendeinem Zeitpunkt nicht ausreichend Daten für einen bestimmten Straßenabschnitt vorliegen.
Sie wird in verschiedenen kommerziellen Anwendungen eingesetzt. Einige Beispiele:

1. statistische Informationen für die Straßenplanung, Abstimmung von Verkehrsampeln usw.
2. Ermittlung der besten mehrteiligen Strecken für Fuhrunternehmen Diese Strecke kann in Echtzeit an die tatsächlichen Verkehrsbedingungen angepasst werden.
3. Daten zum Verkehrsaufkommen für Werbe- (Plakatwände usw.) und Planungszwecke (Standorte für Werbeflächen, Geschäfte, Tankstellen usw.)
4. Polizei (Verkehrsstaus, Strecken mit häufigen Geschwindigkeitsübertretungen usw.)

Claims

Verfahren zum Korrelieren eines Fahrzeugs mit der Straße, auf der es fährt, auf der Basis der Mobilfunkkommunikation innerhalb eines Mobilfunknetzes, wobei das Verfahren umfasst: Erfassen einer Gesprächsumschaltung oder einer Zellen-ID und ihres Orts entlang Wegstrecken innerhalb eines festgelegten Bereichs des Mobilfunknetzes und Erzeugen einer Datenbank angelernter Daten; und Durchführen einer Analyse einer Sequenz von mindestens zwei Gesprächsumschaltungen oder mindestens drei Zellen-IDs, die innerhalb des Mobilfunknetzes gesammelt werden, in Verbindung mit der Datenbank angelernter Daten, um eine Information über die Wegstrecke, die das Fahrzeug zurückgelegt hat, zu gewinnen.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei die Fahrzeugortsinformation gewonnen wird durch: Aufteilen der Sequenzen in zwei Kategorien: a) Sequenzen, die einer einzelnen Wegstrecke entsprechen b) Sequenzen, die mehr als einer Wegstrecke entsprechen; und für eine Sequenz, die einer einzelnen Wegstrecke entspricht, die exakte Wegstrecke bekannt ist.
Verfahren nach Anspruch 2, wobei die weitere Analyse durchgeführt wird, indem: für Sequenzen, die mehr als einer Wegstrecke in der Datenbank angelernter Daten entsprechen, Rasterprozesse angewendet werden; und wenn nach dem Rastern ein einzelner Wegabschnitt gefunden ist, die exakte Wegstrecke des Fahrzeugs bekannt ist.
Verfahren nach Anspruch 3, wobei die Sequenz, die verwendet wird, eine Gesprächsumschaltungsoperation umfasst, die jedes Mal durchgeführt wird, wenn eine Mobileinheit, die an einem Anruf beteiligt ist, nahe des Randes einer Zelle gelangt oder an einem Strahlungssperr-/-reflexionselement vorbeikommt.
Verfahren nach Anspruch 4, wobei die Information der Mobileinheit für die Datenbank angelernter erfasst und mit dem genauen Ort abgeglichen wird, um den genauen Ort für jeden Report zu gewinnen.
Verfahren nach Anspruch 5, wobei das Messen der Fahrzeit für jeden Wegabschnitt auf der Basis der Mobilfunkkommunikation umfasst: Korrelieren einer Reihe von Mobilfunkdatenreports mit einer speziellen Wegstrecke, wie in Anspruch 1 definiert; und kontinuierliches Gewinnen der Fahrzeit für Wegabschnitte unter Verwendung der Zeitabläufe der Mobilfunkdatenreports und Berechnen der Zeitdifferenz zwischen ihnen und Ansammeln derselben in einer Datenbank.
Verfahren nach Anspruch 5, wobei das Erzeugen einer Verkehrsgeschwindigkeitsdatenbank auf der Basis der Mobilfunkkommunikation umfasst: Korrelieren einer Reihe von Mobilfunkdatenreports mit einer speziellen Wegstrecke, wie in Anspruch 1 definiert; und kontinuierliches Erfassen der Verkehrsgeschwindigkeit für Wegabschnitte unter Verwendung der Zeitabläufe von Mobilfunkdatenreports und der Länge des Wegabschnitts zwischen ihnen und Speichern derselben in einer Datenbank.
Verfahren nach Anspruch 5, wobei eine statistische Datenbank durch Speichern einer statistischen Information für jeden Wegabschnitt pro Zeitintervall pro Tag erzeugt wird, wobei die statistische Datenbank es ermöglicht, die Verkehrsbelastung auf jedem Wegabschnitt zu verschiedenen Zeiten herzuleiten, und die folgenden Daten für jedes Zeitintervall jedes Tages umfasst: – Anzahl von Anrufen, – Geschwindigkeit und – Fahrzeit.
Verfahren nach Anspruch 4, wobei die Information von einer Mobileinheit, die an einem Anruf beteiligt ist, gewonnen wird.
Verfahren nach Anspruch 3, wobei die Information von einer Mobileinheit, die nicht an einem Anruf beteiligt ist, gewonnen wird.
Verfahren nach Anspruch 3, wobei die Information von einer Mobileinheit, die nicht an einem Anruf beteiligt ist, als Antwort auf Abfragen gewonnen wird.
Verfahren nach Anspruch 3, wobei die Information gewonnen wird von allen oder einer beliebigen Kombination von: – der Mobilfunkvermittlungsstelle, – den Datenübertragungsleitungen zwischen der Mobilfunkvermittlungsstelle und der Basisstations-Steuereinheit, – der Basisstations-Steuereinheit und – den Datenübertragungsleitungen zwischen der Basisstations-Steuereinheit und den Basisstationen.
Verfahren nach Anspruch 3, wobei Mobilfunkdaten durch Mobileinheiten in Autos zu einem anderen Telefon zur Sammlung und Analyse gesandt werden.
Verfahren nach Anspruch 13, wobei die Information von der Mobileinheit unter Verwendung von WAP gesandt wird.
Verfahren nach Anspruch 13, wobei die Information von der Mobileinheit als SMS gesandt wird.
Verfahren nach Anspruch 4, wobei der Lernprozess durch eine Mobileinheit ausgeführt wird, die sich über den jede Straße einschließenden, festgelegten Bereich bewegt, um einen Rasterprozess für die Wegstreckenidentifikation anzuwenden.