DE102005009846A1

DE102005009846A1 - Verfahren zur Optimierung der an Lichtsignalanlagen automatisch gewonnenen Verkehrsstärkedaten

Info

Publication number: DE102005009846A1
Application number: DE200510009846
Authority: DE
Inventors: Nicola Lehnhoff
Original assignee: INST VERKEHRSWIRTSCHAFT STRASE; Institut fur Verkehrswirtschaft Strassenwesen und Stadtebau
Current assignee: TECHNISCHE UNIVERSITAET CAROLO-WILHELMINA ZU B, DE
Priority date: 2005-03-01
Filing date: 2005-03-01
Publication date: 2006-09-07

Abstract

Die Erfindung betrifft die Bewertung und Optimierung von Datensätzen, die an Lichtsignalanlagen gewonnen wurden und Informationen zur Verkehrsstärke enthalten. Grundlegende Idee für die Verbesserung der Daten für die weitergehende Nutzung ist die Fusion der an einer Lichtsignalanlage erhobenen und gespeicherten Verkehrsstärkedaten mit den Schaltzeiten der Lichtsignalanlage. Während einer bestimmten Freigabezeit eines Signalgebers kann jeweils nur eine bestimmte Verkehrsstärke den zugeordneten Detektor passieren. Weiterhin ist eine bestimmte Verkehrsstärke für das Aufrechterhalten der Freigabezeit an der zugeordneten Signalgruppe nötig. Aufgrund dieser Wechselwirkungen ist es möglich, für jeden Aggregationsintervall die mögliche Verkehrsstärke einzugrenzen. Darüber hinaus ist aufgrund vielfältiger Wechselwirkungen an verkehrsabhängig gesteuerten Lichtsignalanlagen die Berücksichtigung verschiedener Korrekturfaktoren, die für die jeweiligen Anwendungen noch justiert werden können, notwendig. DOLLAR A Der bedeutendste Vorteil des hier geschilderten Verfahrens ist, dass es weder auf der Zusammenführung der Daten mehrerer benachbarter Lichtsignalanlagen noch auf der Integration weit reichender historischer Informationen basiert, sondern allein aufgrund der Analyse der Situation an einem einzelnen Knotenpunkt eine deutliche Verbesserung der Daten erzielt und damit ein sehr handliches Instrumentarium, welches mit nicht allzu großem Aufwand umzusetzen ist, darstellt.

Description

Technisches Gebiet: Verkehrstechnik
Technische Aufgabe: Optimierung der an Lichtsignalanlagen automatisch gewonnenen Verkehrsstärkedaten
Die Erfindung betrifft die Bewertung und Optimierung von Datensätzen, die an Lichtsignalanlagen gewonnen wurden und Informationen zur Verkehrsstärke enthalten.
Moderne verkehrsabhängig gesteuerte Lichtsignalanlagen verfügen über Detektoren in den einzelnen Knotenpunktzufahrten, welche die Kennwerte der Verkehrslage erfassen. Die Steuerung der Lichtsignalanlage reagiert entweder direkt auf diese Informationen oder auf Ergebnisse einer Verkehrsmodellrechnung, für welche die erfassten Daten als Grundlage dienen. Zunehmend werden die so erhobenen Daten nicht mehr nur für die Steuerung der Lichtsignalanlagen sondern auch für weitergehende Zwecke genutzt. Dazu gehören praktisch alle Bestandteile moderner Verkehrsmanagementsysteme. Dies hat insbesondere für die Betreiber dieser Systeme den großen Vorteil, dass sehr viel Geld für die Einrichtung der notwendigen Infrastruktur in Form von Erfassungseinrichtungen gespart werden kann.
Problematisch ist jedoch, dass die Detektoren häufig fehlerhaft messen. Aufgrund finanzieller und personeller Engpässe ist es in der Regel jedoch nicht möglich, eine kontinuierliche und flächendeckende Qualitätssicherung durchzuführen. Konkrete Analysen der Funktionsfähigkeit der Detektoren beschränken sich meist auf Störungen, bei denen eine offensichtliche Disfunktionalität der Schleifen vorliegt.
Da sich diese möglichen Mängel in der Datenqualität nicht nur auf die Lichtsignalsteuerung sondern auch auf die weiteren Anwendungen auswirken, kommt es häufig zu suboptimalen Ergebnissen der Verkehrsmanagementsysteme. Ziel des hier geschilderten Verfahrens ist es daher, die an Lichtsignalanlagen erhobenen Verkehrsstärken automatisch zu überprüfen und gegebenenfalls zu verbessern.

Die Qualität automatisch erhobener Verkehrsdaten wurde lange Zeit generell als sehr zuverlässig und gut angesehen. Während der letzten Jahre hat sich jedoch das Bewusstsein gebildet, dass dies nicht immer vorausgesetzt werden kann [12][14]. Aus diesem Grund wird die Qualitätssicherung stärker in die entsprechenden Richtlinien, Hinweise und weitere Veröffentlichungen der Forschungsgesellschaft für Straßen- und Verkehrswesen eingebunden [1][2][6][7][8][9][10]. Die meisten dieser Veröffentlichungen beziehen sich jedoch auf Daten, die auf Autobahnen gewonnen werden. Da diese einen anderen Aufbau aufweisen als an Lichtsignalanlagen üblich (in der Regel werden auf Autobahnen nicht nur die Verkehrsstärken sondern auch die Geschwindigkeiten erhoben), können die beinhalteten Verfahren nicht auf die Anwendung an Lichtsignalanlagen übertragen werden.

Ergänzende bzw. neue Ansätze aus der Forschung zur Verbesserung der Datenqualität sehen vor allem ein Potenzial in der Fusion von Daten aus verschiedenen Quellen. Dies kann einerseits die gleichzeitige Betrachtung von mit anderen Mitteln oder an anderen Querschnitten erhobenen Daten sein [3][13], sich aber andererseits auch auf den Vergleich mit historischen Ganglinien beziehen [4][5]. Für die Anwendung an Lichtsignalanlagen sind prinzipiell beide Verfahrensgruppen geeignet, sind jedoch jeweils mit einigen Unsicherheiten behaftet. So liefert der Vergleich von an verschiedenen Querschnitten erhobenen Daten nur genaue Auskünfte, wenn zwischen den Messquerschnitten keine Ein- und Abbiegemöglichkeiten auf die bzw. von der Strecke bestehen. Genauso ist bei der Nutzung von mit anderen Mitteln erhobenen Daten (z. B. Floating Car Data oder Videoanalyse) zu beachten, dass die Daten konsistent sein müssen. Der Vergleich mit historischen Daten bietet sich insbesondere entlang des Hauptverkehrsstraßennetzes an, da in den Nebenrichtungen sehr viel weniger deutlich ausgeprägte Ganglinien zu beobachten sind und der Vergleich damit weniger zuverlässig erfolgt.

Eine Verknüpfung dieser unterschiedlichen Verfahren kann dazu beitragen, die Nachteile der einzelnen Verfahren zu minimieren. Der dafür notwendige Aufwand ist erheblich, da eine Verknüpfung von an unterschiedlichen Anlagen gewonnenen Daten erfolgen muss. In vielen Städten ist dies zudem technisch nicht möglich, da keine Vernetzung der Anlagen besteht.

Technische Lösung: Beschreibung des entwickelten Verfahrens

Grundlegende Idee für die Verbesserung der Daten für die weitergehende Nutzung ist die Fusion verschiedener Informationen. Die technische Neuerung liegt darin, dass die an einer Lichtsignalanlage erhobenen und gespeicherten Verkehrsstärkedaten mit den Schaltzeiten der Lichtsignalanlage verschmolzen werden. Während einer bestimmten Freigabezeit eines Signalgebers kann jeweils nur eine bestimmte Verkehrsstärke den zugeordneten Detektor passieren. Weiterhin ist eine bestimmte Verkehrsstärke für das Aufrechterhalten der Freigabezeit an der zugeordneten Signalgruppe nötig. Aufgrund dieser Wechselwirkungen ist es möglich, für jedes Aggregationsintervall die mögliche Verkehrsstärke einzugrenzen. Darüber hinaus ist aufgrund vielfältiger Wechselwirkungen an verkehrsabhängig gesteuerten Lichtsignalanlagen die Berücksichtigung verschiedener Korrekturfaktoren, die für die jeweiligen Anwendungen noch justiert werden können, notwendig.

Eingangswerte für die Verbesserung der Daten sind die folgenden Größen:

– die Umlaufzeit der Lichtsignalanlage t_U, die Mindestfreigabezeit t_F,min und die Bemessungszeitlücke der zugeordneten Signalgruppe t_ZL,
– die Sättigungsverkehrsstärke der einzelnen Verkehrsströme q_S basierend auf den Freigabezeiten der zugeordneten Signalgruppe unterteilt in Freigabezeiten, die weniger als 10 s betragen und in Freigabezeiten mit einer Länge ab 11 s und
– der Auslastungsgrad aller Ströme a, die zu der Lichtsignalanlage gehören, für jedes betrachtete Intervall.

Ist die automatisch detektierte Verkehrsstärke q_det kleiner als der untere Grenzwert q_min, wird die zu ermittelnde Verkehrsstärke q_neu gleich diesem Grenzwert gesetzt. Das analoge Vorgehen wird gewählt, wenn die automatisch detektierte Verkehrsstärke q_det größer als der obere Grenzwert q_max ist. Keine Anpassung erfolgt, wenn die automatisch detektierte Verkehrsstärke q_det zwischen den Grenzwerten liegt. In diesem Fall wird q_neu dem detektierten Wert q_det gleichgesetzt.

Berechnung der Grenzwerte für die Verkehrsstärke

Sowohl für die Berechnung der unteren als auch der oberen Grenzwerte müssen zwei verschiedene Fälle berücksichtigt werden. Dabei handelt es sich einerseits um den Fall, dass die Freigabezeit nur für die Dauer der Mindestfreigabezeit t_F,min gegeben wird und andererseits um den Fall, dass die Freigabezeit einen beliebigen längeren Wert t_F annimmt. In einem ersten Schritt wird jeweils davon ausgegangen, dass der untersuchte Strom allein und in vollem Maße verantwortlich für die Länge der Freigabezeit ist.

In 1 ist das Prinzip für die Berechnung der unteren Grenzwerte skizziert: In fiktiven Signalbalken werden mögliche Fahrzeugankünfte symbolisiert durch nummerierte Kreise dargestellt. Bei dem oberen Balken handelt es sich um das Beispiel, dass die Freigabezeit nur für die Dauer der Mindestfreigabezeit t_F,min gegeben wird und der untere Balken symbolisiert alle weiteren Beispiele.
Bei der Berechnung der minimalen Verkehrsstärke q_min für den ersten Fall wird davon ausgegangen, dass die Freigabezeit von einem einzelnen Fahrzeug angefordert wurde, dieses zu Beginn der Freigabezeit gefahren ist und dann kein weiteres Fahrzeug den Detektor aktiviert hat, um die Freigabezeit zu verlängern. Ist die tatsächliche Freigabezeit t_F länger als die Mindestfreigabezeit t_F,min, bedeutet dies, dass zusätzlich zu dem Fahrzeug, welches die Freigabezeit aktiviert hat, mindestens ein Fahrzeug kurz vor Ende der Mindestfreigabezeit den Detektor aktiviert haben muss, welchem dann in einem Abstand, welcher nicht länger als die Bemessungszeitlücke t_ZL sein darf, weitere Fahrzeuge folgen.
Die grafische Darstellung für die Berechnung der oberen Grenzwerte der Verkehrsstärke ist in 2 dargestellt. Die maximale Verkehrsstärke für den Fall der Mindestfreigabezeit t_F,min ergibt sich aus der Überlegung, dass zu Beginn der Freigabezeit so viele Fahrzeuge wie möglich den Detektor passieren, also in dem Abstand t_B (Kehrwert der Sättigungsverkehrsstärke) aufeinander folgen. Vor Ende der Mindestfreigabezeit muss eine Zeitlücke von der Dauer der Bemessungszeitlücke t_ZL bestehen, da die Freigabezeit ansonsten über die Dauer der Mindestfreigabezeit hinaus verlängert werden würde. Bei einer längeren Freigabezeit muss die Bemessungszeitlücke t_ZL am Ende der Freigabezeit nicht berücksichtigt werden, da in diesem Fall von einer sehr langen Freigabezeit ausgegangen wird, deren Ende sich entweder durch die Überschreitung einer absoluten Dauer oder durch das Verlassen eines Erlaubnisbereichs definiert. Es kann also während der gesamten Freigabezeit die Sättigungsverkehrsstärke q_S abgefertigt werden.
Berücksichtigung der speziellen Gegebenheiten über Korrekturfaktoren
In fast allen Fällen, ist die Länge einer bestimmten Phase nicht nur von einem einzelnen Strom abhängig, sondern es werden mehrere Signalgruppen gleichzeitig freigegeben und mehrere Ströme sind für die Bemessung verantwortlich. Aus diesem Grund ist zu berücksichtigen, mit welcher Wahrscheinlichkeit der betrachtete Strom für die Länge der Freigabezeit verantwortlich ist. Für den sehr einfachen aber seltenen Fall, dass ein Strom immer alleine geschaltet wird, ist er zu 100 % relevant. In diesem Fall ist eindeutig, dass dieser Strom auch für die Länge der Freigabezeit verantwortlich ist. Werden mehrere Ströme gleichzeitig freigegeben, gibt ein Vergleich der Auslastungsgrade aller freigegebenen Verkehrsströme Auskunft über die Relevanz des betrachteten Stroms. Ein beispielhafter Zusammenhang, der in mehreren Anwendungsfällen getestet wurde, ist in 3 dargestellt. Beträgt die eigene Auslastung weniger als 20 % der Gesamtauslastung, kann der Strom als vollkommen unrelevant für die Länge der Freigabezeit betrachtet werden, der Relevanzfaktor beträgt r = 0. Ab einer Auslastung von 20 % der Gesamtauslastung steigt der Relevanzfaktor von r = 0,35 auf r = 0,65 bei einer Auslastung von 100 %. Der Relevanzfaktor kann direkt in die Abminderungsfaktoren aufgrund nur teilweiser Relevanz für die Berechnung der minimalen und der maximalen Verkehrsstärke umgewandelt werden. Wie in dem für die Umwandlung notwendigen Diagrammen wiederum beispielhaft in 4 zu sehen ist, kann der Abminderungsfaktor für die Berechnung der unteren Grenzwerte a_R,min sehr niedrige Werte annehmen, während diese für den Abminderungsfaktor für die Berechnung der oberen Grenzwerte a_R,max in allen Fällen höher sind. Dies begründet sich daraus, dass keine zu starke und damit nicht zweckdienliche Einschränkung bewirkt werden soll.
Weiterhin ist zu berücksichtigen, dass der Verkehr kein deterministischer sondern ein stochastischer Prozess ist. Aus diesem Grund ist es sehr unwahrscheinlich, dass alle Fahrzeuge den Detektor mit dem gleichen kleinstmöglichen Abstand überfahren. Je geringer der Anteil der genutzten an der maximal möglichen Freigabezeit ist, desto unwahrscheinlicher ist es, dass während dieser Freigabezeit die maximal mögliche Verkehrsstärke gemessen wird. Um diesen Effekt zu berücksichtigen, wird aus dem Verhältnis der tatsächlich gemessenen zu der maximal möglichen Freigabezeit innerhalb des betrachteten Intervalls der so genannte Freigabezeitanteil t_F,% gebildet. Dieser ist das Verhältnis der tatsächlich genutzten Freigabezeit zu der maximal möglichen Freigabezeit eines Stroms. Wird mindestens die Hälfte der maximal zur Verfügung stehenden Freigabezeit genutzt, erfolgt keine Abminderung aufgrund nicht vollständiger Sättigung, wie auch in Bild 6 zu sehen ist. Bei Freigabezeitanteilen zwischen 0 % und 50 % der maximal möglichen Freigabezeit wird ein linearer Anstieg des Abminderungsfaktors von 0,0 bis 1,0 beachtet.
Aufgrund der spezifischen Situation an den unterschiedlichen Untersuchungsstellen kann sich eine Anpassung der verschiedenen Abminderungsfaktoren für den jeweiligen Anwendungsfall als zweckmäßig erweisen. Anhand von Beispielmessungen können die jeweils korrekten Zusammenhänge ermittelt werden.
Bestimmte häufig auftretende Fehler führen zu sehr starken Schwankungen der detektierten Messwerte. Aus diesem Grund ist es sinnvoll, eine Glättung der Werte durchzuführen, die jedoch nicht so stark sein darf, dass die stochastischen Schwankungen des Verkehrs nivelliert werden.
Ergebnis der Optimierung
Ein Modellversuch an ca. 50 Detektoren hat eine deutliche Verbesserung der Datenqualität hinsichtlich verschiedener statistischer Kenngrößen ergeben.

Vorteile gegenüber dem Stand der Technik

Der bedeutendste Vorteil des hier geschilderten Verfahrens, ist dass es weder auf der Zusammenführung der Daten mehrerer benachbarter Lichtsignalanlagen noch auf der Integration weit reichender historischer Informationen basiert, sondern allein aufgrund der Analyse der Situation an einem einzelnen Knotenpunkt eine deutliche Verbesserung der Daten erzielt und damit ein sehr handliches Instrumentarium, welches mit nicht allzu großem Aufwand umzusetzen ist, darstellt.

Literatur

[1] Bundesanstalt für Straßenwesen Merkblatt für die Ausstattung von Verkehrsrechnerzentralen und Unterzentralen (MARZ 99). Bergisch Gladbach, 1999
[2] Bundesanstalt für Straßenwesen Technische Lieferbedingungen für Streckenstationen. Bergisch Gladbach, 2002
[3] Chen, C., Kwon, J. et al Detecting Errors and Imputing Missing Data for Single Loop Surveillance Systems. Vortrag im Rahmen des 82. Treffens des Transportation Research Board, Washington, 2003
[4] Chrobok, R. Statistische Analyse von Zählschleifendaten als Methode zur Verkehrsprognose. Duisburg, 2000
[5] Flinner, M., Horsey, H. Traffic Data Edit Procedures Pooled Fund Study. http://www.fhwa.dot.gov/policy/ohpi/tdep.htm, Stand April 2004
[6] Forschungsgesellschaft für Straßen- und Verkehrswesen (FGSV) Hinweise zur Datenvervollständigung und Datenaufbereitung in verkehrstechnischen Anwendungen. Köln, 2003
[7] Forschungsgesellschaft für Straßen- und Verkehrswesen (FGSV) Hinweise zur Qualitätsanforderung und Qualitätssicherung der lokalen Verkehrsdatenerfassung. noch unveröffentlichte Entwurfsfassung des AK 3.5.20, Stand 12/2004
[8] Forschungsgesellschaft für Straßen- und Verkehrswesen (FGSV) Merkblatt über Detektoren für den Straßenverkehr. Köln, 1991
[9] Forschungsgesellschaft für Straßen- und Verkehrswesen (FGSV) Richtlinien für Lichtsignalanlagen – RiLSA. Köln, 1992
[10] Forschungsgesellschaft für Straßen- und Verkehrswesen (FGSV) Richtlinien für Lichtsignalanlagen – RiLSA; Teilfortschreibung 2003. Köln, 2003
[11] Freudenberger, P. Analyse von Schleifendetektordaten und Entwicklung von Methoden zur Plausibilitätsprüfung. Diplomarbeit am Fachgebiet Verkehrsplanung und Verkehrstechnik, Technische Universität München, 2001
[12] Hoops, M., Kates, R., Keller, H. Bewertung von Verfahren zur Erkennung von Störungen im Verkehrsablauf in Theorie, Praxis und Simulation. Heft 797 der Schriftenreihe Forschung Straßenbau und Straßenverkehrstechnik, Bonn, 2000
[13] Horter, S., Kates, R., Meier, J., Wehlan, H. Traffic Data Fusion and Sensor Fault Detection Using Traffic Flow Modelling. Tagungsband des ITS-Kongresses, Madrid, 2003
[14] Minnesota Department of Transportation NIT Phase II Evaluation of Non-Intrusive Technologies for Traffic Detection. St. Paul, Minnesota, 2002

Claims

Verfahren zur Bestimmung von oberen und unteren Grenzwerten der möglichen Verkehrsstärke, welche einen Detektor, der zu einer Lichtsignalanlage gehört, überfahren hat, bei dem eine Fusion der Verkehrsstärkedaten mit den Schaltzeiten der Lichtsignalanlage erfolgt, mit den Schritten – Speichern der aggregierten Verkehrsstärkedaten in definierten Intervallen – Speichern der Schaltzeiten der Lichtsignalanlage – Ermittlung der Freigabezeiten der dem Detektor zugeordneten Signalgruppe – Ermittlung der Sättigungsverkehrsstärke dieser Signalgruppe – Bestimmung von oberen und unteren Grenzwerten für die mögliche Verkehrsstärke – Überprüfung des detektierten Werts hinsichtlich der Grenzwerte und gegebenenfalls Korrektur dieses Werts
Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass eine Korrektur der oberen und unteren Grenzwerte aufgrund der Relevanz der betrachteten Signalgruppe, welche durch die Auslastung der Signalgruppe repräsentiert wird, vorgenommen wird.
Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass eine Korrektur der oberen und unteren Grenzwerte aufgrund der nicht vollständigen Sättigung der betrachteten Signalgruppe, welche durch den genutzten Freigabezeitanteil bestimmt wird, vorgenommen wird.
Verfahren nach Anspruch 2, dadurch gekennzeichnet, dass zusätzlich eine Korrektur der oberen und unteren Grenzwerte aufgrund der nicht vollständigen Sättigung der betrachteten Signalgruppe, welche durch den genutzten Freigabezeitanteil bestimmt wird, vorgenommen wird.
Verfahren nach Anspruch 1, Anspruch 2, Anspruch 3 oder Anspruch 4, dadurch gekennzeichnet, dass die oberen und unteren Grenzwerte geglättet werden.
Verfahren nach Anspruch 1, Anspruch 2, Anspruch 3 oder Anspruch 4, dadurch gekennzeichnet, dass die korrigierte Datenreihe geglättet wird.
Verfahren nach Anspruch 1, Anspruch 2, Anspruch 3 oder Anspruch 4, dadurch gekennzeichnet, dass sowohl die oberen und unteren Grenzwerte als auch die korrigierte Datenreihe geglättet wird.