DE102005055245A1

DE102005055245A1 - Method for preperation of traffic pattern data base, involves analyzing, evaluating and combining local traffic condition data in vehicle at different temporal and spacial basis modules of traffic pattern

Info

Publication number: DE102005055245A1
Application number: DE200510055245
Authority: DE
Inventors: Andreas Dipl.-Inform. Haug; Boris Prof. Dr. Kerner; Hubert Dr.-Ing. Rehborn
Original assignee: DaimlerChrysler AG
Current assignee: Mercedes Benz Group AG
Priority date: 2005-11-19
Filing date: 2005-11-19
Publication date: 2007-05-31

Abstract

Method involves, analyzing, evaluating and combining local traffic condition data in vehicle at different temporal and spacial basis modules of traffic pattern. Basis modules represents transportable objects and linked and stored with probability of occurence and further attributes. Traffic pattern data base manages sequences and coherences of basis modules and combines and delivers these sequences and coherences to make traffic pattern at narrow places.

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Erstellung einer Verkehrsmusterdatenbank nach dem Oberbegriff des Patentanspruchs 1.The The invention relates to a method for creating a traffic pattern database according to the preamble of claim 1.

In der Offenlegungsschrift DE 100 62 856 A1 wird ein Verfahren zur fahrzeugindividuellen Verkehrszustandsprognose beschrieben, bei welchem fahrzeugseitig laufend Verkehrszustandsdaten gewonnen und für eine Ermittlung des zugehörigen aktuellen Verkehrszustands mittels eines Verkehrszustandserkennungsalgorithmus und für eine Prognose des für das jeweilige Fahrzeug relevanten zukünftigen Verkehrszustands mittels eines Verkehrszustandsprognosealgorithmus herangezogen werden. Die laufend gewonnenen Verkehrszustandsdaten werden mit dem ermittelten Verkehrszustand und/oder dem für den betreffenden Zeitpunkt früher prognostizierten Verkehrszustand verglichen, um den Verkehrszustandsalgorithmus und/oder den Verkehrszustandsprognosealgorithmus zu aktualisieren. Mit dem dynamischen Verkehrszustandsprognosealgorithmus werden individualisierbare Verkehrszustandsobjekte erkannt und in ihrer zeitlich-räumlichen Entwicklung prognostiziert, wobei zusätzlich von anderen Fahrzeugen gewonnene Verkehrszustandsdaten berücksichtigt werden.In the published patent application DE 100 62 856 A1 a method for vehicle-specific traffic condition forecast is described, in which continuously obtained on the vehicle side traffic condition data and used for a determination of the associated current traffic condition by means of a traffic condition detection algorithm and for a prognosis of relevant for the respective vehicle future traffic condition by means of a Verkehrszustandsprognosealgorithmus. The traffic condition data continuously obtained is compared with the determined traffic state and / or the traffic state predicted earlier for the respective point in time in order to update the traffic state algorithm and / or the traffic state prognosis algorithm. With the dynamic traffic state prediction algorithm, customizable traffic state objects are recognized and predicted in their temporal-spatial development, whereby additionally taken into account by other vehicles traffic condition data.

In der Offenlegungsschrift DE 100 51 777 A1 wird ein Verfahren zur Verkehrszustandprognose beschrieben. Das beschriebene Verfahren bezieht sich wenigstens auf einen Wegenetz-Umgebungsbereich eines jeweiligen Fahrzeugs, welches fahrzeugautonom wenigstens einen Verkehrszustandsparameter zeitlich-örtlich erfasst. Durch einen Vergleich des erfassten aktuellen zeitlich-örtlichen Verlaufs des wenigstens einen Verkehrszustandsparameters oder einer daraus abgeleiteten Größe mit historischen Ganglinien wird aus letzteren eine jeweils bestpassende Ganglinie ermittelt. Der von dieser Ganglinie repräsentierte Verkehrszustand in Fahrtrichtung des Fahrzeugs wird dann als zu erwartender Verkehrszustand prognostiziert.In the published patent application DE 100 51 777 A1 a method for traffic condition forecasting is described. The method described relates at least to a road network environment area of a respective vehicle which autonomously detects at least one traffic state parameter in a time-local manner. By comparing the detected current temporal-local course of the at least one traffic condition parameter or a variable derived therefrom with historical hydrographs, a respectively best-fitting hydrograph is determined from the latter. The traffic condition represented by this hydrograph in the direction of travel of the vehicle is then predicted as the expected traffic condition.

In der Offenlegungsschrift DE 100 57 796 A1 wird ein Verfahren zur fahrzeugindividuellen Verkehrszustandsprognose beschrieben, bei welchem mehrere, ein Wegenetz befahrende Fahrzeuge untereinander in Kommunikationsverbindung stehen und vom jeweiligen Fahrzeug laufend aktuelle lokale Verkehrszustandsdaten ermittelt und an andere Fahrzeuge übertragen werden. Die von anderen Fahrzeugen empfangenen Verkehreszustandsdaten werden für eine Prognose des für das eigene Fahrzeug relevanten Verkehrszustands herangezogen. Die Prognose für einen zugehörigen Wegenetzbereich im jeweiligen Fahrzeug umfasst einen Vergleich von für diesen Wegenetzbereich relevanten lokalen Verkehrszustandsdaten anderer Fahrzeuge und des eigenen Fahrzeugs mit fahrzeugseitig abgespeicherten historischen Ganglinien, um aus letzteren eine bestpassende Ganglinie zu ermitteln und den von dieser Ganglinie repräsentierten Verkehrszustand als zu erwartenden Verkehrszustand für das betreffende Fahrzeug zu prognostizieren.In the published patent application DE 100 57 796 A1 a method for vehicle-specific traffic condition prognosis is described in which a plurality of vehicles driving along a route network are in communication with one another and current local traffic status data is continuously determined by the respective vehicle and transmitted to other vehicles. The traffic condition data received from other vehicles are used for a prognosis of the traffic condition relevant to the own vehicle. The prediction for an associated road network area in the respective vehicle comprises a comparison of local traffic condition data of other vehicles and of the own vehicle with vehicle-stored historical hydrographs in order to determine from the latter a best-fitting hydrograph and the traffic condition represented by this hydrograph as expected traffic condition for the vehicle in question.

Durch den Einsatz von bereits heute durch die Anmelderin im prototypischen Betrieb verwendeten Verfahren zur Verkehrsprognose auf Schnellstraßen, z.B. Verfahren zur Staudynamikanalyse und zur Verfolgung des synchronisierten Verkehrs mit ASDA/FOTO, welche auf der Drei-Phasen-Theorie des Verkehrs nach Kerner basieren, lassen sich die möglichen Verkehrsmuster an effektiven Engstellen sehr gut erkennen, klassifizieren und vorhersagen.By the use of already today by the applicant in the prototypical The method used for traffic forecasting on expressways, e.g. Method for dynamic analysis and tracking of synchronized Traffic with ASDA / PHOTO, which is based on the three-phase theory of transport According to Kerner based, the possible traffic patterns can be effective Very well recognize, classify and predict bottlenecks.

Aufgabe der Erfindung ist es, ein Verfahren zur Erstellung einer Verkehrsmusterdatenbank anzugeben, welche aus fahrzeugseitig oder straßenseitig gemessenem Verkehrsdaten automatisiert erzeugt und in einem autonomen Verkehrsassistenzsystem zur Verkehrsprognose und daraus abgeleiteten Anwendungen im Fahrzeug verwendet werden kann.task The invention is a method for creating a traffic pattern database indicate which traffic data measured on the vehicle or road side generated automatically and in an autonomous traffic assistance system Traffic forecast and derived applications in the vehicle can be used.

Die Erfindung löst diese Aufgabe durch Bereitstellung eines Verfahrens zur Erstellung einer Verkehrsmusterdatenbank mit den Merkmalen des Patentanspruchs 1.The Invention solves this task by providing a method of creation a traffic pattern database with the features of the claim 1.

Vorteilhafte Ausführungsformen und Weiterbildungen der Erfindung sind in den abhängigen Ansprüchen angegeben.advantageous embodiments and further developments of the invention are specified in the dependent claims.

Erfindungsgemäß werden lokal im Fahrzeug verfügbare Verkehrszustandsdaten analysiert, ausgewertet und zu verschiedenen zeitlich-räumlichen Grundbausteinen eines Verkehrsmusters zusammengefasst, wobei die Grundbausteine verkehrliche Objekte repräsentieren und jeweils mit einer Eintrittswahrscheinlichkeit und/oder weiteren Attributen verknüpft und abgespeichert werden, wobei die Verkehrsmusterdatenbank Abfolgen und Zusammenhänge der Grundbausteine verwaltet und diese zu Verkehrsmustern an Engstellen zusammensetzt und ausgibt. Dies ermöglicht den Aufbau einer Verkehrsmusterdatenbank im Fahrzeug, welche in vorteilhafter Weise eine autonome Musterauswahl unter Nutzung von Wahrscheinlichkeitsangaben ermöglicht.According to the invention locally available in the vehicle Traffic condition data analyzed, evaluated and to different temporal-spatial basic building blocks summarized a traffic pattern, the basic building blocks represent transport objects and each with a probability of occurrence and / or further Attributes linked and stored, the traffic pattern database sequences and relationships managed the basic building blocks and this traffic patterns at bottlenecks composed and outputs. This allows the construction of a traffic pattern database in the vehicle, which advantageously an autonomous pattern selection using probability information.

Die zusammengesetzten Verkehrsmuster können in vorteilhafter Weise an Fahrerassistenzsysteme ausgegeben werden, beispielsweise zur Verkehrsprognose und/oder zur Verkehrslagerekonstruktion. Die in der Verkehrsmusterdatenbank gespeicherten und aus Messdaten des Straßenverkehrs und einer Verkehrslageerkennung erzeugten Verkehrsmuster können in einer jeweils aktuellen Verkehrsituation mit dem aktuellen Verkehrsmuster "gematcht" werden, d.h. das am besten passende gespeicherte Verkehrsmuster wird als Vorhersage im Fahrzeug eingesetzt. Das prognostizierte Verkehrsmuster kann dann als Grundlage zur Erzeugung von fahrerbezogenen Informationsdiensten und/oder zur Beeinflussung von Fahrzeugsystemen wie z.B. Fahrerassistenzsystemen verwendet werden.The composite traffic patterns can be output to driver assistance systems in an advantageous manner, for example for traffic forecasting and / or for traffic warehouse construction. The traffic patterns stored in the traffic pattern database and generated from measured data of road traffic and traffic situation recognition can be "matched" in a respective current traffic situation with the current traffic pattern, ie the most suitable ge stored traffic pattern is used as a prediction in the vehicle. The predicted traffic pattern can then be used as a basis for the generation of driver-related information services and / or for influencing vehicle systems such as driver assistance systems.

In Ausgestaltung des erfindungsgemäßen Verfahrens umfassen die zeitlich-räumlichen Grundbausteine die verkehrlichen Objekte „freier Verkehr" und/oder "synchronisierter Verkehr" und/oder "sich bewegender breiter Stau", welche zu zeitlich-räumlichen Verkehrsmustern an Engstellen zusammengesetzt werden können. Das zeitlich-räumliche Verkehrsmuster an einer Engstelle kann beispielsweise aus den verkehrlichen Objekten „freier Verkehr" und "synchronisierter Verkehr" zu einem Muster synchronisierten Verkehrs zusammengesetzt werden. Alternativ kann aus den verkehrlichen Objekten „freier Verkehr" und "synchronisierter Verkehr" und "sich bewegender breiter Stau" ein allgemeines Verkehrsmuster zusammengesetzt werden. Zusätzlich oder alternativ können zeitlich-räumliche Verkehrsmuster an mehreren aufeinander folgenden Engstellen aus den verkehrlichen Objekten „freier Verkehr" und "synchronisierter Verkehr" und "sich bewegender breiter Stau" zu einem ausgedehnten Verkehrsmuster zusammengesetzt werden.In Embodiment of the method according to the invention include the temporal-spatial Basic building blocks the traffic objects "free traffic" and / or "synchronized Traffic "and / or moving wider Traffic jam ", which too spatiotemporal Traffic patterns can be put together at bottlenecks. The spatiotemporal For example, traffic patterns at a bottleneck can be from the traffic Objects "free Traffic "and" synchronized Traffic "to one Pattern synchronized traffic are composed. alternative can from the traffic objects "free traffic" and "synchronized Traffic "and" moving wider Traffic jam "a common one Traffic patterns are composed. Additionally or alternatively, temporal-spatial traffic patterns may indicate several consecutive bottlenecks from the traffic Objects "free Traffic "and" synchronized Traffic "and" moving wide traffic jam "to an extended Traffic patterns are composed.

In weiterer Ausgestaltung des erfindungsgemäßen Verfahrens umfassen die Attribute des verkehrlichen Objekts „sich bewegender breiter Stau" Angaben zur Breite, Lebensdauer, mittleren Geschwindigkeit im breiten Stau, Geschwindigkeit der stromabwärtigen Grenze des breiten Staus und zeitlichen Abfolge. Die Attribute des verkehrlichen Objekts „synchronisierter Verkehr" umfassen beispielsweise Angaben zur Lebensdauer, Ausdehnung, mittleren Geschwindigkeit im synchronisierten Verkehr.In Another embodiment of the method according to the invention include Attributes of the traffic object "moving wide traffic jam" width information, Lifespan, medium speed in wide traffic jam, speed the downstream Border of wide traffic jams and time sequence. The attributes of traffic object "synchronized Traffic " For example, information on life, expansion, average speed in synchronized traffic.

In weiterer Ausgestaltung des erfindungsgemäßen Verfahrens erfolgt eine zeitlich-räumliche Zusammenfassung von verkehrlichen Objekten zu einem Bereich jeweils über eine Kurve, welche durch Ortsbezüge und Zeitpunkte sowie Funktionen in Abhängigkeit von der Zeit zwischen den Eckpunkten festgelegt wird.In Further embodiment of the method according to the invention is a spatiotemporal Summary of traffic objects to an area each over one Curve, which by location references and times as well as functions depending on the time between the corner points is determined.

Zur Vereinfachung wird der über die Kurve vorgegebene Bereich der zeitlich-räumlichen Zusammenfassung von verkehrlichen Objekten durch Vierecke angenähert, wobei die Anzahl und Arten der durch die Vierecke angenäherten Grundbausteine sowie ihre Abfolge als Kenngrößen mit Wahrscheinlichkeiten in der Verkehrsmusterdatenbank abgelegt werden. Zwischen den Arten von Grundbausteinen in der Verkehrsmusterdatenbank wird ein Zusammenhang erstellt, der die zeitlich-räumliche Abfolge der Grundbausteine „sich bewegender breiter Stau" stromaufwärts einer Region „synchronisierter Verkehr" beschreibt, wobei dieser Zusammenhang in Form von Relationen zwischen den Grundbausteinen verschiedener Art hergestellt wird.to Simplification becomes the over the curve given area of the temporal-spatial summary of approximated by quadrilaterals, the number and Types of basic building blocks approximated by the squares as well their sequence as parameters with Probabilities are stored in the traffic pattern database. Between the types of basic building blocks in the traffic pattern database a relationship is created, which is the temporal-spatial Sequence of the basic building blocks "themselves moving wide traffic jam "upstream one Region "synchronized Traffic "describes this relationship being in the form of relations between the basic building blocks of various Art is made.

Die Auswahl eines Prognose-Verkehrsmusters erfolgt beispielsweise durch einen Vergleich und durch Ähnlichkeitsmaße der verschiedenen Grundbausteine. Zusätzlich können aktuell ermittelte Verkehrsmuster über durch Vierecke angenäherte Grundbausteine dargestellt werden, um einen Ähnlichkeitsvergleich mit in der Verkehrsmusterdatenbank gespeicherten Verkehrsmustern auf gleicher Basis ausführen zu können. Dies ermöglicht außerdem die Anpassung und Aktualisierung der Verkehrsmusterdatenbank in zyklischen Zeitabständen.The Selection of a prognosis traffic pattern takes place, for example a comparison and similarity measures of the different ones Basic building blocks. additionally can currently determined traffic pattern over approximated by squares basic building blocks be presented to a similarity comparison with traffic patterns stored in the traffic pattern database execute on the same basis to be able to. this makes possible Furthermore the adaptation and updating of the traffic pattern database in cyclic intervals.

In weiterer Ausgestaltung des erfindungsgemäßen Verfahrens werden Infrastrukturveränderungen, welche Spursperrungen und/oder Baustellen umfassen, in der Verkehrsmusterdatenbank durch zugehörige jeweilige Bereiche mit angepassten mittleren Geschwindigkeiten und Eintrittswahrscheinlichkeiten berücksichtigt.In Another embodiment of the method according to the invention, infrastructure changes, which include track closures and / or construction sites, in the traffic pattern database through related respective ranges with adjusted mean speeds and Probabilities of occurrence considered.

Die erfindungsgemäße Verkehrsmusterdatenbank wird in vorteilhafter Weise über ein einheitliches Datenbankmodell durch Verkehrsdaten verschiedener Quellen aufgebaut, wobei die Quellen Einzelfahrzeugdaten und/oder lokale Messungen mit Detektoren und/oder zusammengefasste Informationen in Form von streckenbezogenen Reisezeiten und Verkehrsmeldungen umfassen. Die Verkehrsdaten werden so ausgewertet, dass die enthaltenen Verkehrsmusterinformationen separiert und für Engstellen im Wegenetz abgespeichert werden können. Das verwendete Datenbankmodell stellt in vorteilhafter Weise eine Beziehung einer jeden Quelle und dem Verkehrsmuster her und ermöglicht eine automatisierte Auswertung jeder Verkehrsdatenquelle.The Traffic pattern database according to the invention is over in an advantageous manner a unified database model through traffic data of various Built sources, the sources individual vehicle data and / or local measurements with detectors and / or summarized information in the form of distance-related travel times and traffic reports include. The traffic data is evaluated so that the contained traffic pattern information separated and for Bottlenecks in the road network can be saved. The database model used advantageously represents a relationship of each source and the traffic pattern and allows an automated Evaluation of every traffic data source.

Eine vorteilhafte Ausführungsform der Erfindung ist in den Zeichnungen dargestellt und wird nachfolgend beschrieben.A advantageous embodiment The invention is illustrated in the drawings and will become apparent below described.

Dabei zeigen:there demonstrate:

1 ein Flussdiagramm eines Verfahrens zur Erstellung einer Verkehrsmusterdatenbank, 1 a flowchart of a method for creating a traffic pattern database,

2 ein Kurvenverlauf zur zeitlich-räumlichen Zusammenfassung von verkehrlichen Objekten, 2 a curve for the temporal-spatial summary of traffic objects,

3 eine Darstellung eines ersten Grundbausteins, welcher ein erstes verkehrliches Objekt repräsentiert, 3 a representation of a first basic building block, which represents a first traffic object,

4 eine Darstellung eines zweiten Grundbausteins, welcher ein zweites verkehrliches Objekt repräsentiert, 4 an illustration of a second basic module, which represents a second traffic object,

5 eine Darstellung eines empirisch ermittelten Verkehrsmusters, und 5 a representation of an empirically determined traffic pattern, and

6 eine Darstellung eines aus ersten und zweiten Grundbausteinen zusammengesetztes Verkehrsmuster, welches das empirisch ermittelte Verkehrsmusters aus 5 repräsentiert. 6 a representation of a composed of first and second basic building blocks traffic pattern, which is the empirically determined traffic pattern 5 represents.

Wie aus 1 ersichtlich ist, werden bei einem erfindungsgemäßen Verfahren zur Erstellung einer Verkehrsmusterdatenbank im Schritt 100 eine aktuelle Fahrzeugposition, ein aktueller Streckenabschnitt in einem Wegenetz und aktuelle Verkehrszustandsdaten ermittelt und Orte von effektiven Engstellen im Wegenetz ermittelt und abgespeichert. In einem Schritt 110 werden die lokal im Fahrzeug verfügbaren Verkehrszustandsdaten analysiert, ausgewertet und zu verschiedenen zeitlich-räumlichen Grundbausteinen 12, 14, 20, 21, 22, 23, 24, 25 eines Verkehrsmusters 1 zusammengefasst, welche in den 2 bis 6 dargestellt sind. Die Grundbausteine 12, 14, 20, 21, 22, 23, 24, 25 repräsentieren verkehrliche Objekte und werden im Schritt 120 jeweils mit einer Eintrittswahrscheinlichkeit und/oder weiteren Attributen verknüpft und abgespeichert. Im Schritt 130 verwaltet die Verkehrsmusterdatenbank Abfolgen und Zusammenhänge der Grundbausteine 12, 14, 20, 21, 22, 23, 24, 25, setzt die Grundbausteine 12, 14, 20, 21, 22, 23, 24, 25 zu Verkehrsmustern 1 an Engstellen zusammen und gibt die zusammengesetzten Verkehrsmuster 1 an Fahrerassistenzsysteme zur Verkehrsprognose und/oder zur Verkehrslagerekonstruktion aus.How out 1 can be seen in a method according to the invention for creating a traffic pattern database in step 100 a current vehicle position, a current route section in a road network and current traffic status data determined and determined and stored places of effective bottlenecks in the road network. In one step 110 The traffic status data available locally in the vehicle are analyzed, evaluated and converted into different time-space basic building blocks 12 . 14 . 20 . 21 . 22 . 23 . 24 . 25 a traffic pattern 1 summarized, which in the 2 to 6 are shown. The basic building blocks 12 . 14 . 20 . 21 . 22 . 23 . 24 . 25 represent traffic objects and are in step 120 each associated with an occurrence probability and / or other attributes and stored. In step 130 The traffic pattern database manages sequences and relationships of the basic building blocks 12 . 14 . 20 . 21 . 22 . 23 . 24 . 25 , sets the basic building blocks 12 . 14 . 20 . 21 . 22 . 23 . 24 . 25 to traffic patterns 1 at bottlenecks together and gives the composite traffic patterns 1 to driver assistance systems for traffic forecasting and / or traffic warehouse construction.

Die zeitlich-räumlichen Grundbausteine 12, 14, 20, 21, 22, 23, 24, 25 umfassen die verkehrlichen Objekte „freier Verkehr" und/oder "synchronisierter Verkehr" 12, 14 und/oder "sich bewegender breiter Stau" 20, 21, 22, 23, 24, 25. Die Attribute des verkehrlichen Objekts „sich bewegender breiter Stau" 20, 21, 22, 23, 24, 25 umfassen beispielsweise Angaben zur Breite, Lebensdauer, mittleren Geschwindigkeit im breiten Stau, Geschwindigkeit der stromabwärtigen Grenze des breiten Staus und ihre zeitliche Abfolge. Die Attribute des verkehrlichen Objekts „synchronisierter Verkehr" 12, 14 umfassen beispielsweise Angaben zur Lebensdauer, Ausdehnung und mittleren Geschwindigkeit im synchronisierten Verkehr.The temporal-spatial building blocks 12 . 14 . 20 . 21 . 22 . 23 . 24 . 25 the traffic objects comprise "free traffic" and / or "synchronized traffic" 12 . 14 and / or "moving wide traffic jam" 20 . 21 . 22 . 23 . 24 . 25 , The attributes of the traffic object "moving wide traffic jam" 20 . 21 . 22 . 23 . 24 . 25 include, for example, latitude, longevity, average speed in wide traffic jams, speed of the downstream limit of wide traffic jams, and their timing. The attributes of the traffic object "synchronized traffic" 12 . 14 include, for example, life, expansion, and average speed data in synchronized traffic.

Die zeitlich-räumlichen Verkehrsmuster 1 an einer Engstelle können aus den verkehrlichen Objekten „freier Verkehr" und "synchronisierter Verkehr" 12, 14 zu einem Muster synchronisierten Verkehrs zusammengesetzt werden. Die verkehrlichen Objekte „freier Verkehr" und "synchronisierter Verkehr" 12, 14 und "sich bewegender breiter Stau" 20, 21, 22, 23, 24, 25 können zu einem allgemeinen Verkehrsmuster 1 an einer Engstelle zusammengesetzt werden. Zeitlich-räumliche Verkehrsmuster an mehreren aufeinander folgenden Engstellen können aus den verkehrlichen Objekten „freier Verkehr" und "synchronisierter Verkehr" 12, 14 und "sich bewegender breiter Stau" 20, 21, 22, 23, 24, 25 zu einem ausgedehnten Verkehrsmuster zusammengesetzt werden.The temporal-spatial traffic patterns 1 At a bottleneck, traffic objects can become "free traffic" and "synchronized traffic" 12 . 14 be assembled into a pattern of synchronized traffic. The transport objects "free traffic" and "synchronized traffic" 12 . 14 and "moving wide traffic jam" 20 . 21 . 22 . 23 . 24 . 25 can become a general traffic pattern 1 be put together at a bottleneck. Time-space traffic patterns at several consecutive bottlenecks can be derived from the traffic objects "free traffic" and "synchronized traffic" 12 . 14 and "moving wide traffic jam" 20 . 21 . 22 . 23 . 24 . 25 be assembled into a broad traffic pattern.

Nachfolgend wird die zeitlich-räumliche Zusammenfassung von verkehrlichen Objekten 12, 14, 20, 21, 22, 23, 24, 25 zu einem Bereich unter Bezugnahme auf die 2 bis 4 beschrieben. Wie aus 2 ersichtlich ist, erfolgt die zeitlich-räumliche Zusammenfassung von verkehrlichen Objekten jeweils über eine Kurve 10, welche durch Ortsbezüge x1 bis x4 und zugehörige Zeitpunkte T1 bis T4 sowie Funktionen in Abhängigkeit von der Zeit zwischen den Eckpunkten x1 bis x4 festgelegt wird. Wie aus 3 ersichtlich ist, wird der durch die Kurve 10 vorgegebene Bereich der zeitlich-räumlichen Zusammenfassung eines verkehrlichen Objekts durch ein Viereck 12 angenähert, wodurch der Grundbaustein, welcher durch den Bereich 10 repräsentiert wird, vereinfacht dargestellt und abgespeichert werden kann. 3 zeigt einen ersten Grundbaustein 12, welcher das verkehrliche Objekt "synchronisierter Verkehr" repräsentiert. 4 zeigt einen anderen durch eine nicht dargestellte Kurve vorgegebenen Bereich der zeitlich-räumlichen Zusammenfassung eines verkehrlichen Objekts, welcher durch ein Viereck 20 angenähert wird. Der dargestellte zweite Grundbaustein 20 repräsentiert das verkehrliche Objekt "sich bewegender breiter Stau".The following is the temporal-spatial summary of traffic objects 12 . 14 . 20 . 21 . 22 . 23 . 24 . 25 to an area with reference to the 2 to 4 described. How out 2 can be seen, the temporal-spatial summary of traffic objects takes place in each case via a curve 10 , which is determined by location references x1 to x4 and associated times T1 to T4 and functions as a function of the time between the vertices x1 to x4. How out 3 can be seen, which is through the curve 10 given area of the temporal-spatial summary of a traffic object by a quadrangle 12 approximated, whereby the basic building block, which by the area 10 is represented, simplified and can be stored. 3 shows a first basic building block 12 , which represents the traffic object "synchronized traffic". 4 shows another predetermined by a curve, not shown region of the temporal-spatial summary of a traffic object, which by a quadrangle 20 is approximated. The illustrated second basic building block 20 represents the traffic object "moving wide traffic jam".

Durch Variieren der Anzahl und Abfolge der Grundbausteine 12, 20 können die einzelnen in der Verkehrsmusterdatenbank abzuspeichernden Verkehrsmuster zusammengesetzt werden. So zeigt 5 beispielsweise ein empirisch ermitteltes reales Verkehrsmuster 1 an einer Engstelle im Wegenetz und 6 zeigt eine durch einen ersten Grundbaustein 14 und fünf zweite Grundbausteine 21 bis 25 zusammengesetzte Annäherung des realen Verkehrsmusters 1 aus 5, welche in der Verkehrsmusterdatenbank abgespeichert ist. Die Anzahl und Arten der durch Vierecke angenäherten Grundbausteine 12, 14, 20, 21, 22, 23, 24, 25 sowie ihre Abfolge werden als Kenngrößen mit Wahrscheinlichkeiten in der Verkehrsmusterdatenbank abgelegt. Zwischen den Arten von Grundbausteinen 12, 14, 20, 21, 22, 23, 24, 25 in der Verkehrsmusterdatenbank wird ein Zusammenhang erstellt, welcher die zeitlich-räumliche Abfolge der Grundbausteine „sich bewegender breiter Stau" stromaufwärts einer Region „synchronisierter Verkehr" beschreibt, wobei dieser Zusammenhang in Form von Relationen zwischen den Grundbausteinen 12, 14, 20, 21, 22, 23, 24, 25 verschiedener Art hergestellt wird.By varying the number and sequence of the basic building blocks 12 . 20 The individual traffic patterns to be stored in the traffic pattern database can be put together. So shows 5 for example, an empirically determined real traffic pattern 1 at a bottleneck in the road network and 6 shows one through a first building block 14 and five second building blocks 21 to 25 composite approach of real traffic pattern 1 out 5 , which is stored in the traffic pattern database. The number and types of basic building blocks approximated by squares 12 . 14 . 20 . 21 . 22 . 23 . 24 . 25 as well as their sequence are stored as characteristics with probabilities in the traffic pattern database. Between the types of basic building blocks 12 . 14 . 20 . 21 . 22 . 23 . 24 . 25 in the traffic pattern database, a relationship is created which describes the temporal-spatial sequence of the basic building blocks "moving wide traffic jam" upstream of a region "synchronized traffic", this relationship being in the form of relations between the basic building blocks 12 . 14 . 20 . 21 . 22 . 23 . 24 . 25 different kind is produced.

Zur Erstellung der Verkehrsmusterdatenbank umfassen die Fahrzeuge beispielsweise jeweils eine Ortungseinheit, z.B. ein Global Positioning System (GPS), eine digitale Straßenkarte und eine Kommunikationseinheit. Die Orte von effektiven Engstellen im Wegenetz können durch bekannte Verfahren ermittelt und im Fahrzeug abgespeichert werden. Zudem ist das Fahrzeug mit entsprechenden Auswerte- und Steuereineinheiten, Bedien- und Anzeigesystemen und Speichern ausgerüstet, welche zur Durchführung des erfindungsgemäßen Verfahrens zur Erstellung der Verkehrsdatenbank und zum Speichern der Verkehrsdatenbank erforderlich sind. Zur Ermittlung des am wahrscheinlichsten vorliegenden Verkehrsmusters werden alle im jeweiligen Fahrzeug verfügbaren Verkehrsdatenquellen ausgewertet, wie beispielsweise Fahrtprofile und Verkehrsmeldungen. So kann beispielsweise ein Geschwindigkeitsprofil interpretiert und mit der Verkehrsmusterdatenbank verglichen werden. Im Fahrzeug werden bestimmte Kenngrößen eines jeweiligen Verkehrsmusters aus den verfügbaren Verkehrsdatenquellen so abgeleitet, dass z.B. aus dem Ort eines Geschwindigkeitszusammenbruchs auf das Vorliegen des Verkehrsobjekts „synchronisierter Verkehr" 12, 14 bzw. des Verkehrsobjekts „sich bewegender breiter Stau" 20, 21, 22, 23, 24, 25 geschlossen werden kann. Für eine Verkehrsprognose kann dann das am besten passende Verkehrsmuster aus der Verkehrsmusterdatenbank ausgewählt werden.For example, to create the traffic pattern database, the vehicles each include a location unit, eg, a Global Positioning System tem (GPS), a digital road map and a communication unit. The locations of effective bottlenecks in the road network can be determined by known methods and stored in the vehicle. In addition, the vehicle is equipped with appropriate evaluation and control units, operating and display systems and storage, which are required for carrying out the method according to the invention for creating the traffic database and for storing the traffic database. In order to determine the traffic pattern most likely to be present, all traffic data sources available in the respective vehicle are evaluated, such as, for example, driving profiles and traffic reports. For example, a speed profile can be interpreted and compared with the traffic pattern database. In the vehicle, certain parameters of a particular traffic pattern are derived from the available traffic data sources in such a way that, for example, from the location of a speeding-down on the presence of the traffic object "synchronized traffic" 12 . 14 or the traffic object "moving wide traffic jam" 20 . 21 . 22 . 23 . 24 . 25 can be closed. For a traffic forecast, the most suitable traffic pattern can then be selected from the traffic pattern database.

Die zeitlich-räumliche Zusammenfassung der verkehrlichen Objekte "synchronisierter Verkehr" und "sich bewegender breiter Stau" mit einem parametrierbaren Zeitfenster von z.B. 20 min und einer zulässigen Ortsverschiebung von z.B. 1 km für eine stationäre Verkehrsdatenerfassung und eine durchgeführte Verkehrslagerekonstruktion, welche beispielsweise auf Basis von ASDA/FOTO erfolgt, führt bei einer minütlichen Verkehrserfassung zu einer großen Vielzahl von Grundbausteinen 12, 20. Aus den Grundbausteinen 12, 20 können Muster synchronisierten Verkehrs (Synchronized Pattern SP), allgemeine Verkehrsmuster (General Pattern GP), ausgedehnte Verkehrsmuster (Expanded Pattern EP), Muster bewegten synchronisierten Verkehrs (Moving Synchronized Pattern MSP), Muster auf geweiteten synchronisierten Verkehrs (Widening Synchronized Pattern WSP), Muster lokalen synchronisierten Verkehrs (Localized Synchronized Pattern LSP) und auflösende allgemeine Verkehrsmuster (Dissolving General Pattern DGP) zusammengesetzt werden.The temporal-spatial summary of the traffic objects "synchronized traffic" and "moving wide congestion" with a parameterizable time window of eg 20 min and a permissible local shift of eg 1 km for a stationary traffic data acquisition and a carried out traffic warehouse construction, which for example based on ASDA / PHOTO, leads to a large number of basic building blocks when traffic is recorded every minute 12 . 20 , From the basic building blocks 12 . 20 can pattern synchronized traffic (Synchronized Pattern SP), general traffic pattern (General Pattern GP), extended traffic pattern (Expanded Pattern EP), pattern moving synchronized traffic (Moving Synchronized Pattern MSP), pattern on widening synchronized traffic (Widening Synchronized Pattern WSP), pattern Local Synchronized Pattern LSP) and Dissolving General Pattern DGP).

Die Auswahl eines Prognose-Verkehrsmusters erfolgt durch einen Vergleich und durch Ähnlichkeitsmaße der verschiedenen Grundbausteine 12, 20. Auch das aktuell z.B. auf Basis von ASDA/FOTO ermittelte Verkehrsmuster wird in Form von durch Vierecke angenäherte Grundbausteine 12, 14, 20, 21, 22, 23, 24, 25 zusammengefasst, so dass ein Ähnlichkeitsvergleich mit den in der Verkehrsmusterdatenbank gespeicherten Verkehrsmustern auf gleicher Basis erfolgen kann. Die Anpassung der Verkehrsmusterdatenbank kann in zyklischen Zeitabständen erfolgen. Zudem können Infrastrukturveränderungen wie Spursperrungen, Baustellen, etc. in der Verkehrsmusterdatenbank dadurch berücksichtigt werden, dass zugehörige Grundelemente 12, 20 mit angepassten mittleren Geschwindigkeiten und Eintrittswahrscheinlichkeiten abgespeichert werden.The selection of a prognosis traffic pattern is made by a comparison and by similarity measures of the various basic building blocks 12 . 20 , The traffic pattern currently determined eg on the basis of ASDA / PHOTO also takes the form of basic blocks approximated by squares 12 . 14 . 20 . 21 . 22 . 23 . 24 . 25 summarized, so that a similarity comparison with the traffic patterns stored in the traffic pattern database can be made on the same basis. The adaptation of the traffic pattern database can take place at cyclic intervals. In addition, infrastructure changes such as track closures, construction sites, etc. in the traffic pattern database can be taken into account by the fact that associated basic elements 12 . 20 be stored with adjusted average speeds and probabilities of occurrence.

Die Verkehrsmusterdatenbank wird über ein einheitliches Datenbankmodell aus Verkehrsdaten von verschiedenen Quellen aufgebaut. Dabei werden beispielsweise Einzelfahrzeugdaten, lokale Messungen mit Detektoren, zusammengefasste Informationen wie streckenbezogene Reisezeiten und auch Verkehrsmeldungen als Quellen ausgewertet. Die in den Verkehrsdaten enthaltenen Verkehrsmusterinformationen werden separiert und für Engstellen im Wegenetz abgespeichert. Das Datenbankmodell stellt eine Beziehung von jeder Quelle und dem entsprechenden Verkehrsmuster her und erlaubt eine automatisierte Auswertung jeder Verkehrsdatenquelle.The Traffic pattern database is about a unified database model of traffic data from different Built up sources. For example, individual vehicle data, local measurements with detectors, summarized information like route-related travel times and also traffic reports as Evaluated sources. The traffic pattern information contained in the traffic data are separated and for Bottlenecks stored in the road network. The database model provides one Relationship of each source and the corresponding traffic pattern and allows an automated evaluation of each traffic data source.

Claims

A method for creating a traffic pattern database, in which a current vehicle position, a current route section in a road network and current traffic condition data are determined continuously, wherein locations are determined by effective bottlenecks in the road network and stored, characterized in that locally available in the vehicle traffic condition data analyzed, evaluated and to different temporal-spatial basic building blocks ( 12 . 14 . 20 . 21 . 22 . 23 . 24 . 25 ) of a traffic pattern ( 1 ), the basic building blocks ( 12 . 14 . 20 . 21 . 22 . 23 . 24 . 25 ) represent traffic objects and in each case are linked and stored with an occurrence probability and / or further attributes, the traffic pattern database describing sequences and relationships of the basic building blocks ( 12 . 14 . 20 . 21 . 22 . 23 . 24 . 25 ) and to traffic patterns ( 1 ) at bottlenecks and outputs.

Method according to claim 1, characterized in that the composite traffic patterns ( 1 ) are output to driver assistance systems for traffic forecasting and / or traffic warehouse reconstruction.

Method according to claim 1 or 2, characterized in that the temporal-spatial basic building blocks ( 12 . 14 . 20 . 21 . 22 . 23 . 24 . 25 ) the traffic objects "free traffic" and / or "synchronized traffic" ( 12 . 14 ) and / or "moving wide traffic jam" ( 20 . 21 . 22 . 23 . 24 . 25 ), which contribute to temporal-spatial traffic patterns ( 1 ) are put together at bottlenecks.

Method according to Claim 3, characterized in that temporal-spatial traffic patterns ( 1 ) at a bottleneck of the traffic objects "free traffic" and "synchronized traffic" ( 12 . 14 ) are assembled into a pattern of synchronized traffic, and / or from the traffic objects "free traffic" and "synchronized traffic" ( 12 . 14 ) and "moving wide traffic jam" ( 20 . 21 . 22 . 23 . 24 . 25 ) to a general traffic pattern ( 1 ) and / or temporal-spatial traffic patterns at several successive bottlenecks from the traffic objects "free traffic" and "synchronized traffic" ( 12 . 14 ) and "moving wide traffic jam" ( 20 . 21 . 22 . 23 . 24 . 25 ) are assembled into an extensive traffic pattern.

Method according to one of claims 1 to 4, characterized in that the attributes of the traffic object "moving wide traffic jam" ( 20 . 21 . 22 . 23 . 24 . 25 ) Include latitude, lifetime, average speed in wide traffic jams, speed of the downstream limit of wide traffic jams and their timing.

Method according to one of claims 1 to 5, characterized in that the attributes of the traffic object "synchronized traffic" ( 12 . 14 ) Include life, range, average speed in synchronized traffic.

Method according to one of claims 1 to 6, characterized in that a temporal-spatial summary of traffic objects ( 12 . 14 . 20 . 21 . 22 . 23 . 24 . 25 ) to a region each over a curve ( 10 ), which is determined by location references (x1 to x4) and times (T1 to T4) as well as functions depending on the time between the vertices (x1 to x4).

A method according to claim 7, characterized in that the over the curve ( 10 ) predetermined range of temporal-spatial summary of traffic objects ( 12 . 14 . 20 . 21 . 22 . 23 . 24 . 25 ) is approximated by squares for simplicity.

Method according to claim 7 or 8, characterized in that the number and types of the basic building blocks ( 12 . 14 . 20 . 21 . 22 . 23 . 24 . 25 ) as well as their sequence as characteristics with probabilities in the traffic pattern database, whereby between the types of basic building blocks ( 12 . 14 . 20 . 21 . 22 . 23 . 24 . 25 ) a relationship is created in the traffic pattern database describing the temporal-spatial sequence of the basic modules "moving wide traffic jam" upstream of a region "synchronized traffic", this relationship being in the form of relations between the basic components ( 12 . 14 . 20 . 21 . 22 . 23 . 24 . 25 ) of various kinds.

Method according to one of claims 1 to 9, characterized in that the selection of a forecast traffic pattern by comparison and by similarity measures of the various basic building blocks ( 12 . 14 . 20 . 21 . 22 . 23 . 24 . 25 ) he follows.

Method according to one of claims 1 to 10, characterized in that currently determined traffic patterns ( 1 ) via basic building blocks approximated by quadrilaterals ( 12 . 14 . 20 . 21 . 22 . 23 . 24 . 25 ) to perform a similarity comparison with traffic patterns of the traffic pattern database on the same basis.

Method according to one of claims 1 to 11, characterized that the traffic pattern database is adjusted at cyclic intervals.

Method according to one of claims 1 to 12, characterized that infrastructure changes, which include track closures and / or construction sites, in the traffic pattern database associated respective basic building blocks with adjusted average speeds and probabilities of occurrence are considered.

Method according to one of claims 1 to 13, characterized that the traffic pattern database has a unified database model is constructed by traffic data from different sources, wherein the sources single vehicle data and / or local measurements with detectors and / or summarized information in the form of distance-related Travel times and traffic reports include and are evaluated that their contained traffic pattern information separates and bottlenecks stored in the road network.

Method according to claim 14, characterized in that that the database model has a relationship of each source and the Produces traffic patterns and an automated evaluation of each traffic data source allows.