DE10051777A1 - Verfahren zur dynamischen Verkehrszustandsprognose - Google Patents

Abstract

Die Erfindung bezieht sich auf ein Verfahren zur dynamischen Prognose des Verkehrszustands wenigstens für einen Wegenetz-Umgebungsbereich eines jeweiligen Fahrzeugs. DOLLAR A Erfindungsgemäß wird fahrzeugautonom durch das jeweilige Fahrzeug wenigstens ein Verkehrszustandsparameter kontinuierlich zeitlich-örtlich erfasst, und durch Vergleich des erfassten aktuellen zeitlich-örtlichen Verlaufs des wenigstens einen Verkehrszustandsparameters oder einer daraus abgeleiteten Größe mit zugehörigen abgespeicherten historischen Ganglinien wird aus letzteren eine jeweils bestpassende Ganglinie ermittelt. Der von dieser repräsentierte Verkehrszustand in Fahrtrichtung des Fahrzeugs wird dann als zu erwartender Verkehrszustand prognostiziert. DOLLAR A Verwendung z. B. zur Verkehrszustandsprognose für Straßenverkehrsnetze.

Description

Die Erfindung bezieht sich auf ein Verfahren zur dynamischen Prognose des Verkehrszustands wenigstens für einen Wegenetz- Umgebungsbereich eines jeweiligen Fahrzeugs.

Verfahren zur Verkehrszustandsprognose oder kurz Verkehrsprog­ nose sind in vielen verschiedenen Ausführungen gebräuchlich, insbesondere zur Prognose des Verkehrszustands auf Straßenver­ kehrsnetzen. Die allermeisten dieser Verfahren benutzen eine oder mehrere stationäre Verkehrszentralen, da sich in diesen problemlos hohe Rechnerkapazitäten installieren lassen. Die dy­ namische Verkehrsprognose zeichnet sich dadurch aus, dass der aktuelle Verkehrszustand berücksichtigt wird. Dazu werden ent­ sprechende aktuelle Verkehrsinformationen, d. h. Momentanwerte eines oder mehrerer vorgebbarer Verkehrszustandsparameter, wie mittlere Fahrzeuggeschwindigkeit, Verkehrsdichte, Verkehrsfluss oder erkannte Staus, durch fahrzeugseitige Mittel z. B. in Form sogenannter FCD ("Floating Car Data") oder stationäre strecken­ seitige Detektoren gewonnen und an die Zentrale übermittelt. Diese führt die Verkehrsprognose auf der Basis der aktuellen und gegebenenfalls auch auf der Basis von historischen, d. h. vorab z. B. empirisch gewonnenen Verkehrsinformationen durch und übermittelt den aktuellen und den prognostizierten Verkehrszu­ stand über geeignete Kommunikationsmittel, wie Mobilfunknetze, Rundfunkkanäle etc., an das jeweilige Fahrzeug. Dort können die Verkehrsprognosedaten zu verschiedenen Zwecken verwendet, z. B. zur Zielführung. Derartige zentralenbasierte Verfahren und Vor­ richtungen zur Verkehrsprognose sind z. B. in den Offenlegungs­ schriften DE 196 47 127 A1, DE 197 25 556 A1, DE 197 53 034 A1 und DE 197 54 483 A1 sowie der älteren deutschen Patentanmel­ dung 199 44 077.8 beschrieben.

Historische Verkehrsinformationen können insbesondere in Form sogenannter Ganglinien vorliegen, die üblicherweise empirisch gewonnen werden und orts- und zeitaufgelöst typische, in der Regel zu erwartende Werte für den oder die berücksichtigten Verkehrszustandsparameter beinhalten, insbesondere abhängig vom aktuellen Fahrzeugort, der Fahrtrichtung, der Uhrzeit, dem Wo­ chentag und dem Fahrzeugziel.

In der älteren deutschen Patentanmeldung 199 44 075.1 ist ein auch für Prognosen geeignetes Verfahren zur Überwachung des Verkehrszustands in einem Verkehrsnetz mit einer oder mehreren sogenannten effektiven Engstellen beschrieben, das auf der Er­ kennung typischer sogenannter Muster dichten Verkehrs stromauf­ wärts einer jeweiligen effektiven Engstelle basiert. Zur Ver­ kehrsprognose wird für das jeweilige Muster dichten Verkehrs der aktuelle Fahrzeugzufluss erfasst, und die aktuellen Flan­ kenpositionen zwischen verschiedenen Musterbereichen, in denen der Verkehrszustand unterschiedliche, individualisierbare Zu­ standsphasen aufweist, werden bestimmt. Anhand dieser aktuellen Eingangsdaten wird aus abgespeicherten Musterprofilen ein best­ passendes Musterprofil ausgewählt und der Verkehrsprognose im betreffenden Streckenbereich zugrundegelegt. Ein ähnliches Ver­ fahren, das auf der Basis von FCD-Verkehrsdaten Muster dichten Verkehrs an effektiven Engstellen insbesondere von Schnellstra­ ßennetzen erkennt, ist in der älteren deutschen Patentanmeldung 100 36 789.5 beschrieben. Verfahren zur Erkennung effektiver Engstellen sowohl in Schnellstraßennetzen als auch in Verkehrs­ netzen von Ballungsräumen sind in der älteren deutschen Patent­ anmeldung 100 36 792.5 beschrieben. In Ballungsraum-Verkehrs­ netzen ist die Verkehrsdynamik typischerweise durch Verkehrsre­ gelungsmaßnahmen an verkehrsgeregelten Netzknoten dominiert, wobei sich typische Verkehrsmuster in Form von Warteschlangen vor den verkehrsgeregelten Netzknoten bilden, d. h. die ver­ kehrsgeregelten Netzknoten bilden effektive Engstellen, an de­ nen bei entsprechendem Verkehrsaufkommen Warteschlangen- Verkehrsmuster entstehen.

Zwar erlauben zentralenbasierte Systeme die Nutzung vergleichs­ weise hoher Rechenkapazitäten, sie erfordern dafür aber auch einen entsprechenden Realisierungsaufwand, und die Nutzung auf­ genommener, aktueller Verkehrsinformationen ist durch die be­ grenzte Kapazität der verwendeten Kommunikationsstrecken limi­ tiert. So wird aus Gründen der begrenzten Übertragungskapazität nicht der gesamte Zeit- und ortsaufgelöste Verlauf des oder der überwachten Verkehrszustandsparameter von den zugehörigen De­ tektoren zur Zentrale übermittelt, und die Zentrale übermittelt ihrerseits die aktuelle und prognostizierte Verkehrslage nicht als kontinuierlichen zeitlich-örtlichen Verlauf des oder der Verkehrszustandsparameter, sondern die Verkehrsinformations­ übertragung erfolgt vorzugsweise in Form von ereignisorientier­ ten Meldungen, wie Staumeldungen etc.

Der Erfindung liegt als technisches Problem die Bereitstellung eines Verfahrens der eingangs genannten Art zugrunde, mit dem sich der Verkehrszustand ohne Zuhilfenahme einer Verkehrszent­ rale ausreichend zuverlässig dynamisch prognostizieren lässt.

Die Erfindung löst dieses Problem durch die Bereitstellung ei­ nes Verfahrens mit den Merkmalen des Anspruchs 1. Dieses Ver­ fahren zeichnet sich dadurch aus, dass die dynamische Verkehrs­ zustandsprognose so ausgelegt ist, dass sie vollständig fahr­ zeugautonom ausgeführt werden kann. Dazu werden der oder die berücksichtigten, für den Verkehrszustand indikativen Verkehrs­ zustandsparameter durch entsprechende Sensorik im Fahrzeug kon­ tinuierlich in ihrem zeitlichen und örtlichen Verlauf erfasst, und die so gewonnenen Daten werden geeignet weiterverarbeitet. Diese Daten über den aktuellen Verkehrszustand im Wegenetz- Umgebungsbereich des betreffenden Fahrzeugs werden dann mit ab­ gespeicherten historischen Ganglinien verglichen, die in übli­ cher Weise vorab ermittelt und in einer fahrzeugseitigen Spei­ chereinheit abgelegt wurden. Der Vergleich dient dazu, die zu den aktuell aufgenommenen Verkehrszustandsdaten am besten pas­ sende Ganglinie zu ermitteln. Der von dieser repräsentierte Verkehrszustand wird dann in Fahrtrichtung des Fahrzeugs als für dieses Fahrzeug prognostizierter, zu erwartender Verkehrs­ zustand herangezogen. Unter dem Begriff Ganglinien sollen dabei vorliegend sowohl herkömmliche Ganglinien, die typische Ver­ kehrsparameter in ihrer zu erwartenden Zeitabhängigkeit reprä­ sentieren, als auch zeitlich-räumliche, d. h. zeitlich-örtliche Verkehrsmuster verstanden werden, bei denen der oder die be­ rücksichtigten Verkehrsparameter oder daraus abgeleitete Größen typische zeitabhängige Musterprofile im Ortsraum bilden, wie Muster dichten Verkehrs vor effektiven Engstellen von Schnell­ straßennetzen und Warteschlangen-Verkehrsmuster vor verkehrsge­ regelten Netzknoten in Ballungsraum-Verkehrsnetzen.

Das erfindungsgemäße Verfahren benötigt somit keine Verkehrs­ zentrale und keine aufwendigen Kommunikationsstrukturen zwi­ schen einer solchen Zentrale und den das betrachtete Wegenetz, z. B. ein Straßennetz, befahrenden Fahrzeugen. Die im Vergleich zu zentralenbasierten Systemen fahrzeugseitig meist nur be­ grenzt vorhandene Rechenkapazität lässt sich beim vorliegenden Verfahren mindestens teilweise dadurch ausgleichen, dass die Prognose auf einen Umgebungsbereich des jeweiligen Fahrzeugs, für den die Prognose für die weitere Fahrt mit diesem Fahrzeug primär interessiert, beschränkt werden kann und auf kontinuier­ lich in ihrem zeitlich-örtlichen Verlauf aufgenommene aktuelle Verkehrszustandsdaten und nicht bloß auf ereignisorientiert er­ zeugte Verkehrszustandsdaten gegründet wird.

In einer Weiterbildung der Erfindung nach Anspruch 2 können als der oder die für den Verkehrszustand repräsentativen Parameter insbesondere die mittlere Fahrzeuggeschwindigkeit, die Ver­ kehrsdichte, der Verkehrsfluss und/oder individualisierbare Verkehrsstörungsobjekte berücksichtigt werden, letzteres z. B. in Form unterschiedlicher Zustandsphasen, wie Stau, synchroni­ sierter Verkehr, gestauchter synchronisierter Verkehr (englisch "pinch region" genannt) und freier Verkehr sowie typischer War­ teschlangen vor verkehrsgeregelten Netzknoten. Speziell können in weiterer Ausgestaltung der Erfindung nach Anspruch 3 als in­ dividualisierbare Verkehrsstörungsobjekte Muster dichten Ver­ kehrs an effektiven Engstellen eines Schnellstraßennetzes und/oder Warteschlangenmuster an verkehrsgeregelten Netzknoten eines Ballungsraum-Verkehrsnetzes berücksichtigt werden.

Eine vorteilhafte Ausführungsform der Erfindung ist in den Zeichnungen dargestellt und wird nachfolgend beschrieben. Hier­ bei zeigen:

Fig. 1 eine schematische blockdiagrammatische Darstellung ei­ nes Verfahrens zur dynamischen, fahrzeugindividuellen und fahrzeugautonomen Verkehrszustandsprognose und da­ zu verwendeter Mittel und

Fig. 2 bis 4 schematische Darstellungen zur Erläuterung der Dy­ namik der Entstehung von Mustern dichten Verkehrs an einer effektiven Engstelle.

Fig. 1 veranschaulicht die Vorgehensweise eines fahrzeugautonom durchführbaren Verfahrens zur dynamischen Prognose des Ver­ kehrszustands für einen Wegenetz-Umgebungsbereich, der für das betreffende Fahrzeug relevant ist, d. h. in welchem sich das Fahrzeug während eines vorgebbaren Prognosezeitraums aller Vor­ aussicht nach bewegt, sowie die zur Verfahrensdurchführung be­ nötigten Mittel, die sämtlich im gestrichelt umrahmt symboli­ sierten Fahrzeug 1 angeordnet sind. Wie aus Fig. 1 ersichtlich, beinhaltet das Fahrzeug 1 Verkehrszustandsbestimmungsmittel 2, mit denen der aktuelle Verkehrszustand kontinuierlich in seinem zeitlich-örtlichen Verlauf anhand eines oder mehrerer gemesse­ ner Parameter und/oder daraus abgeleiteter Größen erfasst wird, wie der mittleren Fahrzeuggeschwindigkeit, der Verkehrsdichte, des Verkehrsflusses und/oder individualisierbarer Verkehrsstö­ rungsobjekte.

Unter letztere fallen insbesondere verschiedene individuali­ sierbare Zustandsphasen, wie Stau, synchronisierter Verkehr, gestauchter synchronisierter Verkehr und freier Verkehr, Pha­ senübergänge zwischen solchen Zustandsphasen und zeitlich­ räumliche Muster aus derartigen Zustandsphasen, insbesondere Muster dichten Verkehrs an effektiven Engstellen. Zu den weite­ ren Details über die Dynamik solcher verschiedener Zustandspha­ sen und darauf aufgebauter Muster kann auf die diesbezügliche Literatur verwiesen werden, speziell auch auf die früheren Pa­ tentanmeldungen der Anmelderin zu dieser Thematik. Bezüglich der Erkennung von Mustern dichten Verkehrs an effektiven Eng­ stellen und Warteschlangenmustern an verkehrsgeregelten Netz­ knoten und darauf aufbauenden Verkehrsprognosen sei insbesonde­ re auf die oben erwähnten älteren deutschen Patentanmeldungen 199 44 075.1, 100 36 789.5 und 100 36 792.5 verwiesen, deren Inhalt hierin durch Verweis aufgenommen wird.

Zur Erläuterung und zum leichteren Verständnis wird nachstehend beispielhaft die Dynamik der Entstehung von vollständigen Mus­ tern dichten Verkehrs an einer effektiven Engstelle einer Schnellstraße anhand der Fig. 2 bis 4 erläutert. Hierfür sei gemäß Fig. 2 angenommen, dass zu einem Zeitpunkt t = t₀ ein Mus­ ter dichten Verkehrs an einer effektiven Engstelle E entsteht. Dieses Muster beinhaltet stromaufwärts an die effektive Engstelle E anschließend einen Bereich synchronisierten Ver­ kehrs S und daran stromaufwärts anschließend einen sich noch entwickelnden Bereich gestauchten synchronisierten Verkehrs G, d. h. die stromaufwärtige Flanke F_u des Bereichs gestauchten synchronisierten Verkehrs G bewegt sich noch stromaufwärts.

Zu einem späteren Zeitpunkt t₁ < t₀ erreicht die stromaufwärtige Flanke F_u des Bereichs gestauchten synchronisierten Verkehrs G eine endgültige, im wesentlichen stationär bleibende Position P_s, die unter anderem von den Eigenschaften der effektiven Engstelle abhängt. Es zeigt sich, dass ab dieser Stelle sich der Bereich gestauchten synchronisierten Verkehrs G nicht mehr weiter ausdehnt, sondern sich an seiner stromaufwärtigen Flanke F_u sogenannte "sich bewegende breite Staus" ST entwickeln, wie in Fig. 3 dargestellt.

Zu einem späteren Zeitpunkt t₂ < t₁ ist daher bei weiterhin ent­ sprechend hohem Verkehrsaufkommen die stromaufwärtige Flanke F des Bereichs gestauchten synchronisierten Verkehrs G an der stationären Position P_s stehen geblieben, während sich strom­ aufwärts davon mehrere sich bewegende breite Staus nacheinander entwickelt und abgelöst haben und sich weiter stromaufwärts bewegen, wobei zwischen je zwei breiten Staus freier Verkehr oder synchronisierter Verkehr vorliegt. Die stromaufwärtige Grenze F_u eines Bereichs gestauchten synchronisierten Verkehrs G ist folglich dort zu lokalisieren, wo sich ein enger, inner­ halb dieses Bereichs G entstandener Stau zu einem sich bewegen­ den breiten Stau entwickelt.

Der mittlere Verkehrsfluss, der durch einen Bereich gestauchten synchronisierten Verkehrs G fließen kann, kann einerseits nicht kleiner als ein bestimmter Mindestwert sein, weil sonst dieser Bereich G nicht mehr existieren würde, andererseits kann er nicht größer als der charakteristische Verkehrsabfluss aus ei­ nem sich bewegenden breiten Stau sein, falls sich stromabwärts von dem sich bewegenden breiten Stau freier Verkehr befindet. Daher reicht der Verkehrsfluss stromabwärts eines sich bewegen­ den breiten Staus ST zur Erhaltung eines Bereichs gestauchten synchronisierten Verkehrs G aus. Andererseits trennt ein sich bewegender breiter Stau ST die dynamischen Verkehrsabläufe stromaufwärts des Staus von denen stromabwärts desselben. Als Folge davon beeinflussen selbst größere Änderungen in der "Fahrzeugnachfrage" stromaufwärts des Bereichs gestauchten syn­ chronisierte Verkehrs G letzteren nicht wesentlich, weil der oder die breiten Staus ST als eine Art "Speicher" für die Fahr­ zeuge wirkt, welche den Bereich gestauchten synchronisierten Verkehrs G nicht passieren können. Solche Änderungen der "Fahr­ zeugnachfrage" werden daher im wesentlichen nur die Breite des bzw. der Staus ST verändern.

Die stromaufwärtige Flanke F_u bleibt dann stehen, wenn sich ein enger Stau, der innerhalb dieses Bereichs G entstanden ist, zu einem sich bewegenden breiten Stau ST entwickelt hat. Die Brei­ te eines Bereichs gestauchten synchronisierten Verkehrs G kann folglich als Produkt der mittleren Geschwindigkeit von engen Staus im Bereich gestauchten synchronisierten Verkehrs G und der Zeitdauer abgeschätzt werden, die ein enger Stau benötigt, um sich zu einem sich bewegenden breiten Stau zu entwickeln.

Der aus einer effektiven Engstelle E abfließende Verkehrsfluss, z. B. hinter einer Zufahrt, besitzt charakteristischerweise ei­ nen minimalen und einen maximalen Wert. Innerhalb dieses Inter­ valls liegt der charakteristische Verkehrsabfluss aus einem sich bewegenden breiten Stau ST. Deshalb kann der aus einer ef­ fektiven Engstelle abfließende Verkehrsfluss z. B. hinter einer Zufahrt innerhalb eines viel größeren Intervalls schwanken, z. B. aufgrund von Schwankungen des Verkehrsflusses auf der Zu­ fahrt, als der durch einen Bereich gestauchten synchronisierten Verkehrs G mögliche Verkehrsfluss.

Wenn stromaufwärts der einen, gezeigten effektiven Engstelle E eine weitere effektive Engstelle existiert, die näher als die stationäre, maximale stromaufwärtige Position P_s der stromauf­ wärtigen Flanke F_u des zur ersten Engstelle E gehörigen Be­ reichs gestauchten synchronisierten Verkehrs G liegt, kommt es zur Entwicklung eines sogenannten übergreifenden Musters. Dabei wird im Laufe der dynamischen Entwicklung eines solchen über­ greifenden Musters dichten Verkehrs zuerst durch die strom­ aufwärtige Flanke F_u des Bereichs gestauchten synchronisierten Verkehrs G die weitere, zweite Engstelle erreicht, wonach sich der Bereich gestauchten synchronisierten Verkehrs stromaufwärts dieser zweiten Engstelle weiter ausbreitet. In diesem Fall ent­ wickeln sich die engen Staus, die im Bereich gestauchten syn­ chronisierten Verkehrs G bei der ersten effektiven Engstelle E entstanden sind, an der zweiten Engstelle noch nicht zu sich bewegenden breiten Staus, sondern bewegen sich als enge Staus weiter.

Als Resultat verbreitert sich der Bereich gestauchten synchro­ nisierten Verkehrs G stromaufwärts von der zweiten Engstelle bis höchstens zu einem Abstand von der zweiten Engstelle, der nun von den Eigenschaften sowohl der ersten als auch der zwei­ ten Engstelle abhängt und dann wiederum im wesentlichen, d. h. bis auf kleinere Fluktuationen, stationär bleibt, falls inner­ halb dieses Abstands keine weitere, dritte effektive Engstelle mehr vorliegt. Existiert hingegen im besagten Bereich eine wei­ tere, dritte effektive Engstelle, verbreitert sich der Bereich gestauchten synchronisierten Verkehrs G entsprechend weiter stromaufwärts. Analoges gilt bei Auftreten einer vierten und weiteren, entsprechend nah aufeinanderfolgenden effektiven Eng­ stellen, so dass sich der Bereich gestauchten synchronisierten Verkehrs ununterbrochen über alle diese effektiven Engstellen erstreckt und über mehrere zehn Kilometer oder sogar über hun­ dert Kilometer Länge und mehr ausgedehnt sein kann und/oder sich zweidimensional über das Verkehrsnetz verzweigen kann.

Sich stromaufwärts bewegende breite Staus können, wenn sie eine stromaufwärtige effektive Engstelle erreichen, als Auslöser ei­ nes sich dann dort stromaufwärts entwickelnden Musters dichten Verkehrs fungieren. Allgemein ist anzumerken, dass ein breiter Stau als Trennelement des Verkehrs wirkt, d. h. er entkoppelt die Verkehrsdynamik im Streckenabschnitt stromabwärts des brei­ ten Staus von derjenigen stromaufwärts desselben. Ein sich be­ wegender breiter Stau läuft ohne signifikante Geschwindigkeits­ änderung seiner stromabwärtigen Flanke durch Bereiche freien Verkehrs oder synchronisierten Verkehrs oder gestauchten syn­ chronisierten Verkehrs hindurch und über effektive Engstellen hinweg. Diese typischen Eigenschaften breiter Staus sind eine Ursache dafür, dass die breiten Staus als eigenständige ver­ kehrliche Objekte für Verkehrsprognosen geeignet sind und hier­ zu herangezogen werden können.

Dadurch ist es auch verständlich, dass zwischen den beiden oben geschilderten Grenzfällen, nämlich einzelne, getrennte, nicht übergreifende Muster dichten Verkehrs einerseits sowie über­ greifende Muster dichten Verkehrs andererseits, alle möglichen Zwischensituationen auftreten können, z. B. dadurch, dass ein übergreifendes Muster entsteht, wenn sich bewegende breite Staus, die relativ weit entfernt stromabwärts entstanden sind, ein nicht übergreifendes Muster dichten Verkehrs gemäß den Fig. 2 bis 4 oder ein übergreifendes Muster dichten Verkehrs errei­ chen und durchlaufen. Es zeigt sich, dass diese Muster dichten Verkehrs und ihre verschiedenen Zustandsphasen individualisier­ bare verkehrliche Objekte darstellen, die sich im Verkehr dyna­ misch überlagern können und individuell beobachtbar bleiben.

Durch Erkennung solcher Verkehrsmuster und Verkehrszustandspha­ sen sowie Phasenübergängen zwischen denselben lässt sich die Bestimmung und Prognose des Verkehrszustands deutlich erleich­ tern und verbessern. Denn anhand der aktuell aufgenommenen Ver­ kehrszustandsdaten können solche aktuell vorhandenen individu­ ellen verkehrlichen Objekte erkannt werden, die dann anhand ih­ rer bekannten Dynamik in ihrem zeitlich-örtlichen Verlauf recht zuverlässig prognostiziert werden können, was in einer entspre­ chend zuverlässigen Prognose des Verkehrszustands insgesamt re­ sultiert.

Vorliegend werden dazu empirische Daten solcher Muster und Zu­ standsphasen ebenso wie bei Bedarf weitere Verkehrszustandsda­ ten vorab empirisch ermittelt und zu sogenannten historischen Ganglinien verarbeitet, die Zeit- und ortsabhängig für einen jeweiligen Streckenabschnitt den dort zum jeweiligen Zeitpunkt zu erwartenden Verkehrszustand widerspiegeln, und zwar sowohl in Form herkömmlicher zeitabhängiger Profile der berücksichtig­ ten Verkehrsparameter als auch in Form von typischen zeitabhän­ gigen Verkehrsmustern im Ortsraum. Hinsichtlich der Zeitabhän­ gigkeit ist es dabei zweckmäßig, sowohl hinsichtlich Uhr- d. h. Tageszeit als auch Wochentag zu unterscheiden, da der Verkehr meistens von beiden Zeitparametern signifikant abhängt. Hin­ sichtlich der Ortskomponente ist neben dem aktuellen Fahrzeug­ ort vor allem das Fahrzeugziel und/oder die Fahrtrichtung von Interesse, um den örtlichen Prognosebereich darauf abgestimmt zu begrenzen. Bei dieser Ganglinien-Anwendung können selbstver­ ständlich je nach Bedarf herkömmliche Ganglinien-Methoden ver­ wendet werden, z. B. ein sogenanntes Ganglinien-"Clustering", bei dem ähnliche Ganglinien zusammengefasst werden, z. B. sol­ che, die sich um weniger als ein vorgebbares und abgespeicher­ tes Maß unterscheiden. Des weiteren können die Ganglinien bzw. Verkehrsmuster mit einer zugehörigen Wahrscheinlichkeit ihres Auftretens abgespeichert sein, die dann bei der Auswertung ent­ sprechend berücksichtigt wird.

Ein solcher herkömmlich gewonnener Gangliniensatz wird, nunmehr wieder auf Fig. 1 bezugnehmend, in einer entsprechenden Spei­ chereinheit 3 im Fahrzeug abgelegt. Die Speichereinheit 3 kann von einem beliebigen herkömmlichen Typ sein, z. B. in Form einer CD-ROM, auf der die Daten fest abgespeichert sind, aber auch in Form einer sogenannten lernenden digital Wegenetzkarte, wie sie in der älteren deutschen Patentanmeldung 199 16 967.5 der An­ melderin beschrieben ist. In letzterem Fall können die histori­ schen Ganglinien anhand früherer Fahrten derselben Strecke mit demselben oder einem anderen Fahrzeug gelernt und bei einer er­ neuten Fahrt auf dieser Strecke aktualisiert werden. Dies kann sich z. B. besonders für Fahrzeuge anbieten, die häufig dieselbe Strecke befahren.

In einer Prognoseganglinien-Auswahleinheit 4 werden dann die laufend gemessenen aktuellen Verkehrszustandsdaten mit dem ab­ gespeicherten Satz historischer Ganglinien einschließlich zeit­ lich-räumlicher Verkehrsmuster zu dem Zweck verglichen, unter den abgespeicherten Ganglinien diejenige herauszufinden, die am besten zu den aktuell aufgenommenen Verkehrsdaten, d. h. zur ak­ tuellen Verkehrssituation passt. Diese Ganglinienauswahl er­ folgt nach Art eines herkömmlichen "Matching"-Verfahrens.

Die ausgewählte, am besten zum erfassten, aktuellen zeitlich­ örtlichen Verlauf des oder der verwendeten Verkehrszustandspa­ rameter passende Ganglinie wird dann als Prognoseganglinie für die dynamische Prognose des Verkehrszustands herangezogen, d. h. der Verkehrszustand wird für den entsprechenden Wegenetz- Umgebungsbereich in Fahrtrichtung des Fahrzeugs anhand der aus­ gewählten Prognoseganglinie prognostiziert, welche die Informa­ tionen darüber enthält, wie sich im betrachteten Bereich im Prognosezeitraum der Verkehrszustand am wahrscheinlichsten ent­ wickeln wird. Hierbei wird der Verkehrszustand wiederum anhand des oder der für ihn indikativen Parameter für das Einzelfahr­ zeug prognostiziert, d. h. in Form einer Prognose über die im betreffenden Streckenbereich und im betreffenden Zeitraum zu erwartenden Geschwindigkeits-, Dichte- und/oder Verkehrsfluss­ profile sowie über das Vorliegen von Staus und anderen indivi­ dualisierbaren verkehrlichen Objekten, wie synchronisierter Verkehr und Muster dichten Verkehrs an effektiven Engstellen bzw. Warteschlangen an verkehrsgeregelten Netzknoten.

Die solchermaßen fahrzeugautonom für das jeweilige Einzelfahr­ zeug durchgeführte dynamische Verkehrsprognose kann dann je nach Anwendungsfall für verschiedene fahrzeugseitige Systeme 5 genutzt werden, z. B. zur Zielführung, zur Fahrerassistenz, zur Komfort- und/oder Sicherheitsverbesserung und/oder zur Kraft­ stoffverbrauchsreduzierung.

Wie aus der obigen Beschreibung eines Ausführungsbeispiels deutlich wird, ermöglicht das erfindungsgemäße Verfahren somit eine zuverlässige fahrzeugindividuelle dynamische Verkehrsprog­ nose fahrzeugautonom ohne Notwendigkeit einer Verkehrszentrale.

Claims (3)

1. Verfahren zur dynamischen Prognose des Verkehrszustands wenigstens für einen Wegenetz-Umgebungsbereich eines jeweiligen Fahrzeugs, dadurch gekennzeichnet, dass fahrzeugautonom durch das jeweilige Fahrzeug wenigstens ein Verkehrszustandsparameter kontinuierlich zeitlich-örtlich er­ fasst und durch Vergleich des erfassten aktuellen zeitlich­ örtlichen Verlaufs des wenigstens einen Verkehrszustandsparame­ ters oder wenigstens einer daraus abgeleiteten verkehrszu­ standsindikativen Größe mit zugehörigen abgespeicherten histo­ rischen Ganglinien aus letzteren eine jeweils bestpassende Ganglinie ermittelt wird und der von dieser repräsentierte Ver­ kehrszustand in Fahrtrichtung des Fahrzeugs als zu erwartender Verkehrszustand prognostiziert wird.

2. Verfahren nach Anspruch 1, weiter dadurch gekennzeichnet, dass als der oder die Verkehrszustandsparameter die mittlere Fahr­ zeuggeschwindigkeit, die Verkehrsdichte, der Verkehrsfluss und/oder individualisierbare Verkehrsstörungsobjekte berück­ sichtigt werden.

3. Verfahren nach Anspruch 2, weiter dadurch gekennzeichnet, dass Muster dichten Verkehrs an effektiven Engstellen eines Schnell­ straßennetzes und/oder Warteschlangen-Verkehrsmuster eines Bal­ lungsraum-Verkehrsstraßennetzes als individualisierbare Ver­ kehrsstörungsobjekte für die Prognose berücksichtigt werden.